JP6544213B2 - Window dirt discrimination device, window dirt discrimination method, window dirt discrimination program - Google Patents
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本発明は、レーザレーダ装置の窓部の汚れを検出する窓汚れ判別装置、窓汚れ判別方法、窓汚れ判別プログラムに関する。 The present invention relates to a window stain discrimination device for detecting dirt on a window portion of a laser radar device, a window stain discrimination method, and a window stain discrimination program.
レーザレーダ装置は、所定の走査角度ごとにレーザ光の照射と物体で反射した反射光の受光とを行っており、反射光を受光するまでの時間に基づいて、各走査角度における物体の検出および距離の測定を行っている。このようなレーザレーダ装置には、レーザ光を透過するための窓部が設けられている。このとき、窓部に雪が付着すると、つまり、窓部に着雪すると、窓部での反射が大きくなる一方、測定エリア内に照射されるレーザ光の強度が低下したり、レーザ光や反射光が窓部に付着した雪によって遮られたりすることにより、物体の検出や距離の測定の精度が低下する。そのため、例えば特許文献1では、専用のセンサ等を設けることにより、窓部の汚れを検出している。
The laser radar device performs the irradiation of the laser beam and the reception of the reflected light reflected by the object at every predetermined scanning angle, and detects and detects the object at each scanning angle based on the time until the reflected light is received. The distance is measured. Such a laser radar device is provided with a window for transmitting laser light. At this time, if snow adheres to the window, that is, if snow adheres to the window, the reflection at the window increases, while the intensity of the laser beam irradiated to the measurement area decreases, or the laser beam or reflected light Is blocked by the snow attached to the window, which reduces the accuracy of object detection and distance measurement. Therefore, for example, in
しかしながら、上記した特許文献1も含めた従来のレーザレーダ装置では、窓部の位置に物体が付着していること自体は検出できるものの、その物体が自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができなかった。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、レーザレーダ装置の窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる窓汚れ判別装置、窓汚れ判別方法、窓汚れ判別プログラムを提供することにある。
However, in the conventional laser radar apparatus including the above-mentioned
The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to make it possible to determine whether dirt on a window portion of a laser radar device is naturally or intentionally attached. It is providing a dirt discrimination device, a window dirt discrimination method, and a window dirt discrimination program.
レーザレーダ装置の窓部の汚れは、それが自然に付いたものであれば、何らかの自然現象により付いたものであると考えられる。そのため、汚れが付く可能性がある自然現象の発生を特定できれば、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができると考えられる。
そこで、請求項1に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部と、を備える。
The dirt on the window portion of the laser radar device is considered to be due to some natural phenomenon if it is naturally attached. Therefore, it can be considered that if it is possible to identify the occurrence of a natural phenomenon that may be stained, it is possible to determine whether the dirt on the window is naturally attached or intentionally attached.
Therefore, in the invention according to
レーザレーダ装置の窓部に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。その一方で、自然に汚れがつきにくい天候や風向きにおいて窓部の位置に物体が検出された場合、その物体は、自然に付いたものではないと考えることができる。 When dirt naturally adheres to the window of the laser radar device, the dirt is considered to be the result of the object flying toward the window or the result of the object hitting the window . And if it is a natural phenomenon, it is reasonable to think that it has been blown away by the wind. On the other hand, when an object is detected at the position of the window in a weather or wind direction that is not easily soiled naturally, it can be considered that the object is not naturally attached.
そこで、窓汚れ判別装置は、風向きに基づいて物体が窓部にぶつかる可能性があるか否かを判定することで、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れなのか、意図的に付けられた汚れなのかを判定する。これにより、レーザレーダ装置の窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる。 Therefore, the window dirt discriminating apparatus determines whether the object detected at the position of the window naturally adheres by deciding whether or not the object may collide with the window based on the wind direction. Determine if it is a dirt attached. This makes it possible to determine whether the dirt on the window of the laser radar device is naturally attached or intentionally attached.
そして、自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができれば、例えばレーザレーダ装置を監視対象となるセキュリティーゾーンの侵入検知として使用する際に、意図的に付けられた光学窓汚れであれば侵入者によってなされた可能性が高く、緊急度の高い侵入検知通知を行うことができる。一方、自然に付いた光学窓汚れであれば、侵入検知性能低下の可能性があるが、セキュリティーゾーンへの侵入が発生したわけではなく、侵入検知通知とはレベルを分けて清掃が必要な旨を通知するに留めることができる。このように、窓部の汚れの種類を判別することにより、管理者は、柔軟にその後の対応を選択することができるようになるという効果も得ることができる。 Then, if it is possible to determine whether it is naturally attached or intentionally attached, for example, when the laser radar device is used as intrusion detection of a security zone to be monitored, it is intentionally attached. Optical window contamination is highly likely to have been done by an intruder, and a highly urgent intrusion detection notification can be performed. On the other hand, if the optical window dirt attached naturally, there is a possibility that the intrusion detection performance may be degraded, but it does not mean that the intrusion to the security zone has occurred and that cleaning needs to be performed separately from the intrusion detection notification. You can stay informed. As described above, it is possible to obtain an effect that the manager can flexibly select the subsequent correspondence by determining the type of the dirt on the window.
請求項2に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置の設置場所の降雨、降雪および霧の発生を特定可能な天候情報を取得する処理を行う天候情報取得処理部を備えている。そして、窓汚れ判別装置は、風向きが窓部への方向である場合には自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが窓部への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定する。
In the invention according to
風向きが窓部への方向でない場合には、物体が窓部にぶつかる可能性は相対的に低いと考えられるが、例えばレーザレーダ装置の回りに壁や柵等が存在すると、レーザレーダ装置の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であることが想定される。つまり、風情報により特定される風向きが、必ずしもレーザレーダ装置の周辺の風向きと一致しない可能性が考えられる。
そのため、無風状態を含めて風向きが窓部への方向でない場合には、天候情報に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その判定結果に基づいて自然の汚れであるか否かを判定することで、判定の確度を高めることができる。
If the wind direction is not the direction to the window, the possibility of the object hitting the window is considered to be relatively low. However, for example, if there is a wall or fence around the laser radar, the periphery of the laser radar It is assumed that it is difficult to accurately capture the pinpoint wind direction. That is, there is a possibility that the wind direction specified by the wind information does not necessarily match the wind direction around the laser radar device.
Therefore, if the wind direction is not the direction to the window including the windless state, the possibility of dirt adhering naturally is evaluated based on the weather information, and whether it is natural dirt or not based on the judgment result The accuracy of the determination can be increased by determining
請求項3に係る発明では、窓汚れ判別装置は、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Aとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Bとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Cとすると、期間Bは期間Aよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Cは期間Bよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価する。 In the invention according to claim 3, the window dirt discriminating apparatus designates a period A in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is not specified for a predetermined judgment time or more as period A, and the occurrence of rainfall, snowfall or fog is specified. Assuming that the period until the judgment time elapses after it is no longer performed is period B, and the period during which occurrence of rainfall, snowfall or fog is specified is period C, contamination adheres more naturally than period A in period B. It is evaluated that the possibility is high, and the period C is evaluated to be more likely to adhere naturally than the period B.
期間Aでは、風に飛ばされたごみ、落ち葉などが付着する可能性が考えられる。また、期間Bでは、雨や雪が収まった直後であり、窓部が濡れていることが想定されるため、風に飛ばされたごみ、落ち葉、水滴、砂埃、泥などが付着する可能性があり、また、窓部に着雪した雪が溶けていない可能性や水たまりから泥汚れが飛び散る等の可能性が考えられる。また、期間Cでは、雨、雪、霧が発生しているため、落ち葉、水滴、雪、砂埃、泥などが付着する可能性が考えられる。 In period A, there is a possibility that dust, fallen leaves, and the like attached to the wind may be attached. In addition, in the period B, since it is assumed that the window is wet immediately after rain and snow have settled, dust, fallen leaves, water droplets, sand dust, mud and the like may be attached to the wind. Also, there is a possibility that the snow which has fallen on the window may not melt, or the mud dirt may be splashed from a puddle. In addition, in the period C, since rain, snow and fog are generated, there is a possibility that fallen leaves, water droplets, snow, dust, mud and the like may be attached.
また、上記したレーザレーダ装置の周辺のピンポイントな風向きを考慮すると、風が吹いていない場合よりは、風が吹いている場合のほうが、相対的に風に飛ばされた物体が付着する可能性は高いと想定される。
そこで、天候情報を加味することにより、自然に汚れがつきにくい天候であるかを判定でき、そのような状況において検出された物体は、自然に付着した汚れではないこと、つまりは、意図的に付けられたものである確度を高めることができる。すなわち、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別する際の精度を高めることができる。
In addition, considering the above-mentioned pinpoint wind direction around the laser radar device, the possibility that an object relatively blown by the wind adheres more when the wind is blowing than when the wind is not blowing Is assumed to be high.
Therefore, by adding weather information, it is possible to judge whether the weather is naturally hard to get soiled, and the object detected in such a situation is not a naturally attached soil, that is, it is intentionally It is possible to increase the certainty of being attached. That is, it is possible to increase the accuracy in determining whether the dirt on the window is naturally attached or intentionally attached.
請求項4に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて天候情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置に対しても適用することができる。
請求項5に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて風情報を取得する。これにより、センサ等を設けることなく、風情報を取得することができる。また、既設のレーザレーダ装置に対しても、本発明を適用することができる。
In the invention which concerns on
In the invention which concerns on Claim 5, a window dirt discrimination | determination apparatus acquires wind information based on the data which the laser radar apparatus measured. Thereby, wind information can be acquired without providing a sensor or the like. In addition, the present invention can be applied to an existing laser radar device.
請求項6に係る発明では、窓汚れ判別装置は、判定処理による判定結果を報知する処理を行う報知処理部を備える。これにより、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかの判定結果を得ることができ、例えば侵入者によって付けられたような比較的緊急度が高い状況なのか、単に自然に汚れが付いただけであり、清掃すれば済むような比較的緊急度が低い状況なのかを把握することができる。そして、管理者は、比較的緊急度が高い場合には警備員を派遣し、緊急度が低い場合には清掃員を派遣するといった柔軟な対応を取ることができる。
また、例えば、同時に箇所から報知があった場合に各々の通知レベルで処置優先度を決定したり、レーザレーダ装置の窓部の汚れを清掃するまでの間はレーザレーダ装置が十分な検知性能を発揮できない可能性があるとして、監視カメラをオートパトロール状態に設定したりする等の対応を取ることもできる。
In the invention which concerns on Claim 6, a window stain | pollution | contamination discrimination | determination apparatus is provided with the alerting | reporting process part which performs the process which alert | reports the determination result by determination process. As a result, it is possible to obtain the judgment result as to whether the dirt on the window is naturally attached or intentionally attached, for example, a relatively urgent situation as attached by an intruder. It is possible to grasp whether it is a relatively low-urgent situation where it is merely soiled naturally and only needs cleaning. Then, the manager can take flexible measures such as dispatching a security guard if the degree of urgency is relatively high and dispatching a cleaning staff if the degree of urgency is low.
In addition, for example, when there is a notification from a location at the same time, the treatment priority is determined at each notification level, or the laser radar device has sufficient detection performance until the dirt on the window of the laser radar device is cleaned. It is also possible to take measures such as setting the surveillance camera to the auto patrol state as there is a possibility that it can not be exhibited.
請求項7に係る発明では、窓汚れ判別方法は、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を含む。このような窓汚れ判別方法によっても、上記した窓汚れ判別装置と同様の効果を得ることができる。
In the invention according to
請求項8に係る発明では、窓汚れ判別プログラムは、窓汚れ判別装置に、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を実行させる。このような窓汚れ判別プログラムによっても、上記した窓汚れ判別装置と同様の効果を得ることができる。 In the invention according to claim 8, the window dirt discrimination program comprises: wind information acquisition processing for performing, on the window dirt discrimination device, wind information capable of specifying the wind direction at the installation location of the laser radar device; When an object is detected at the position of the window, a determination is performed to determine whether the object detected at the position of the window is naturally attached dirt based on the wind direction specified by the wind information Execute the processing. Also by such a window dirt discrimination program, it is possible to obtain the same effect as the window dirt judgment device described above.
以下、本発明の一実施形態について図1から図5を参照しながら説明する。
図1に示すように、窓汚れ判別装置としても機能する監視装置1は、レーザレーダ装置2と、レーザレーダ装置2を制御する制御装置3とにより構成されている。なお、本実施形態では窓汚れ判別装置をレーザレーダ装置2と制御装置3とにより構成した例を示しているが、後述する窓汚れ判定処理をレーザレーダ装置2側で行うことにより、レーザレーダ装置2単体で窓汚れ判別装置を構成することもできる。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5.
As shown in FIG. 1, the
レーザレーダ装置2は、制御部20、照射部21、回転ミラー22、受光部23、および記憶部24等を備えている。これら各部は、筐体25内に収容されている。レーザレーダ装置2の制御部20は、図示しないCPUやROMおよびRAMなどを有するマイクロコンピュータにより構成されており、記憶部24などに記憶されているコンピュータプログラムを実行することによりレーザレーダ装置2の全体を制御する。
The
レーザレーダ装置2は、回転ミラー22を回転させることにより、照射部21から照射されたレーザ光を、所定の走査角度ごとに対象エリアに向けて照射する。そして、レーザレーダ装置2は、レーザ光を照射してから符号4で示す物体で反射した反射光が受光部23で受光されるまでの経過時間に基づいて、走査角度ごとに物体までの距離を測定する。このため、レーザレーダ装置2の筐体25には、窓部26が設けられている。本実施形態の場合、レーザレーダ装置2は、窓部26が設けられている正面側を概ね180°の範囲を走査している。そのため、窓部26は、筐体25の正面側を、180°強の円弧状に覆っている。
The
このレーザレーダ装置2により物体が検出された場合には、検出された物体の走査角度および距離等に基づいて、周知のように侵入検知処理が行われる。なお、侵入検知処理では、例えば音声あるいは信号等により侵入物を検出した旨が報知される。
制御装置3は、制御部30およびユーザに侵入等を報知する報知部31等を備えている。この制御装置3は、いわゆるパソコンで構成されており、図示は省略するが、レーザレーダ装置2による監視状況やカメラ5で撮像した画像等を表示する表示部、およびマウスやキーボード等のユーザの操作を入力する入力部も備えている。このカメラ5は、パン・チルト・ズーム機能を備えたいわゆるPTZカメラを想定している。
When an object is detected by the
The control device 3 includes a
本実施形態の監視装置1の場合、レーザレーダ装置2側では基本的に物体を検出する処理を行っており、制御装置3側において侵入物の有無の判定や、詳細は後述するが、窓汚れ判別プログラムを実行することにより風情報取得処理、判定処理、天候情報取得処理あるいは報知処理等を行っている。つまり、本実施形態では、制御部30が、風情報取得処理部、判定処理部、および天候情報取得処理部を構成している。
また、制御装置3は、レーザレーダ装置2の測定エリアを撮像するカメラ5が接続されている。また、制御装置3は、外部のネットワーク6に接続されており、ネットワーク6から後述する風情報や天候情報を取得することもできる。
In the case of the
In addition, the control device 3 is connected to a camera 5 that captures an image of a measurement area of the
次に、上記した構成の作用について説明する。
レーザレーダ装置2の窓部26に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部26に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部26にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。
Next, the operation of the above configuration will be described.
When dirt naturally adheres to the
そこで、監視装置1は、窓部26の位置に物体が検出されると、図2に示す窓汚れ判別処理を実行する。この窓汚れ判別処理は、制御装置3の制御部30に窓汚れ判別プログラムを実行させることにより実現されている。なお、前提として、監視装置1は、従来と同様にレーザレーダ装置2による物体の検出結果に基づいて、測定エリアへの侵入物を検出する処理を行っており、その際に、窓部26の位置に物体が検出されたか否かの判定も行っている。また、物体が検出された検出結果は、検出履歴として記憶されており、監視装置1は、ある時刻よりも前の期間にどのような検出結果が得られていたかを、検出履歴から得ることができる。
Therefore, when an object is detected at the position of the
監視装置1は、窓汚れ判別処理において、風向きを特定可能な風情報を取得する(S1)。このとき、監視装置1は、レーザレーダ装置2単体で取得可能なデータに基づいて、以下のような手法にて風向きを取得している。また、監視装置1は、風の強弱も、併せて取得している。このため、本実施形態においては、風向きと、風の強弱つまりは風速の目安とが、風情報として取得される。このステップS1の処理が、風情報取得処理に相当する。
The
図3(a)に示すように、レーザレーダ装置2からの距離がL10となる位置には、風情報を取得する際の基準となる基準物7が予め設置されている。この基準物7は、風によってその位置が変わるものであれば、例えば樹木のような自然物であってもよいし、吹き流しや風見鶏のような人工物であってもよい。本実施形態では、樹木を想定している。そして、レーザレーダ装置2と基準物7とを最短距離で通る直線を仮想線S1とし、基準物7のレーザレーダ装置2側の面において仮想線S1に直交する直線を仮想線S2とする。以下、レーザレーダ装置2の窓部26が設けられている側つまりはレーザレーダ装置2からみて基準物7が設置されている側を、レーザレーダ装置2の正面と称し、その反対側を、レーザレーダ装置2の背面と称して説明する。
As shown to Fig.3 (a), the reference |
まず、相対的に弱い風が、矢印H1にて示すようにレーザレーダ装置2側からみて左斜め前方から吹いているとする。なお、相対的に弱いとは、後述する図3(b)の状態に比べて相対的に弱いことを意味している。このとき、風に煽られた基準物7は、破線にて示す無風状態における基準位置から、実線にて示す斜め方向にずれた位置にD1の揺れ幅で揺れたとする。
First, it is assumed that a relatively weak wind is blowing from the left front as seen from the
このような状況においてレーザレーダ装置2によって基準物7までの距離を測定すると、風向きを簡易的に取得することができる。すなわち、例えば基準物7までの距離がL11と測定された場合には、L11<L10であれば、基準物7が風によってレーザレーダ装置2側に煽られていることを示している。この場合、風向きは、レーザレーダ装置2の窓部26へ向かう向き、つまりは、風に乗った物体が窓部26にぶつかって付着する可能性が相対的に高い向きであると特定できる。
When the distance to the
一方、図2(b)に示すように、相対的に強い風が、矢印H2にて示すようにレーザレーダ装置2側からみて左斜め後方から吹いているとする。このとき、基準物7までの距離がL12と測定された場合には、L12>L10であれば、基準物7が風によってレーザレーダ装置2とが逆方向に煽られていることを示している。この場合、風向きは、レーザレーダ装置2の窓部26へ向かう向きとは逆向き、つまりは、風に乗った物体が窓部26にぶつかって付着する可能性が相対的に低い向きであると特定できる。
On the other hand, as shown in FIG. 2 (b), it is assumed that a relatively strong wind is blowing from the left rear obliquely as viewed from the
ただし、レーザレーダ装置2の窓部26は、上記したように概ね180°強の円弧状に形成されている。そのため、例えば仮想線S2に沿った方向、つまり、レーザレーダ装置2に対して真横から風が吹いている場合にも、風に乗った物体が窓部26にぶつかって付着する可能性がある。また、その場合には、基準物7が仮想線S2に沿って揺れることで、基準物7までの距離がL10より若干長くなると考えられる。さらには、実際の設置場所では、必ずしも基準物7をレーザレーダ装置2の真正面に設置できない可能性もある。
However, as described above, the
そのため、本実施形態では、より正確を期すために、基準物7までの距離を時系列で測定することにより基準物7の揺れ幅が最大となる揺れ方向を特定し、その特定した揺れ方向を風向きとして特定している。この場合、時系列的にみて基準物7が基準位置から動いていなければ、風が無い状態、つまり、無風状態であることを特定することができる。
Therefore, in the present embodiment, in order to more accurately measure, by measuring the distance to the
すなわち、監視装置1は、本実施形態であれば樹木のような風向きや風速によってその位置が変化する基準物7までの距離、および、無風状態における基準物7の位置から風によって煽られた基準物7が揺れる向きとその揺れ量といった基準物7の検出態様・測距態様に基づいて、風向きを特定つまりは風情報を取得する。
なお、図2にα1、α2として示す基準物7の仮想線S1からのずれ角と、測定した基準物7の距離のL10からの乖離分とから、D1、D2として示す基準物7の揺れ幅を推定することもできる。そして、基準物7の揺れ幅が大きければ相対的に風が強いことを特定でき、基準物7の揺れ幅が小さければ相対的に風が弱いことを特定できる。
That is, in the present embodiment, the
The swinging width of the
このように、監視装置1は、レーザレーダ装置2が測定したデータに基づいて風向きを特定する。すなわち、本実施形態では、レーザレーダ装置2が測定したデータが、風向きを特定可能な風情報に相当する。
さて、監視装置1は、風情報を取得すると、天候情報を取得する(S2)。このとき、監視装置1は、風情報と同様に、レーザレーダ装置2単体で取得可能なデータに基づいて、以下のような手法にて天候情報を取得している。このステップS2の処理が、天候情報取得処理に相当する。
Thus, the
Now, if wind information is acquired,
図4(a)〜(d)に示すように、レーザレーダ装置2の測定エリアに、例えば壁面8等のような、風によって位置が変わることが無い固定物があるとする。なお、壁面8等を利用するのでは無く、基準となる固定物を新たに設置してもよい。これら図4(a)〜(d)は、天候の違いを示しており、図4(a)は天候が晴れまたは曇りの状態、図4(b)は天候が雨の状態、図4(c)は天候が霧の状態、図4(d)は天候が雪の状態をそれぞれ模式的に示している。
As shown in FIGS. 4 (a) to 4 (d), it is assumed that there is a fixed object, such as a wall surface 8 or the like, whose position does not change due to wind, in the measurement area of the
さて、天候が晴れまたは曇りの場合、基本的にはレーザ光を妨げるものがないと考えられるため、図4(a)に示すように、壁面8におけるレーザ光の反射を示す壁面反射の強度がXであったとする。この壁面反射の強度が、天候を判別する際の基準となる。すなわち、監視装置1は、本実施形態であれば壁面8のような風向きや天候によってその位置が変化することがない基準物で反射した反射光を受光した際の強度、およびその反射光が受光される距離および範囲といった受光態様に基づいて、天候を判別つまりは天候情報を取得する。
By the way, when the weather is fine or cloudy, basically there is considered to be nothing to interfere with the laser light, so as shown in FIG. 4A, the intensity of the wall reflection showing the reflection of the laser light on the wall surface 8 is Suppose that it is X. The intensity of the wall surface reflection is a standard for determining the weather. That is, in the present embodiment, the
天候が雨の場合、雨は、同一の水分量の霧に比べると各粒同士の隙間が大きいと考えられる。そのため、レーザ光が雨粒に直接的に当たる可能性は比較的低いと考えられる。また、雨は、その粒子の粒径が霧に比べると、0.5〜3mm程度と比較的大きいため、粒径およびレーザ光の波長(例えば905nm程度)から求められる粒径パラメータが大きくなる。そして、粒径パラメータが大きいと、散乱強度が小さくなることからほぼ前方散乱となり、レーザ光は、ほぼ前方へと散乱し、あたかも雨粒を透過したような状態となる。そのため、図4(b)に示すように、壁面反射の強度は、晴れまたは曇りに比べると低下するものの、壁面8との間に雨粒が検出される可能性は少ないと考えられる。 When the weather is rainy, it is considered that the gap between the grains is larger than that of the mist having the same water content. Therefore, it is considered that the possibility that the laser beam directly hits the raindrops is relatively low. Moreover, since the particle size of rain is relatively large, about 0.5 to 3 mm, as compared to fog, the particle size parameter determined from the particle size and the wavelength of the laser beam (for example, about 905 nm) is large. When the particle size parameter is large, the scattering intensity is reduced, so that the laser beam is substantially forward scattered, and the laser beam is scattered substantially forward, as if it were transmitted through raindrops. Therefore, as shown in FIG. 4 (b), although the intensity of the wall surface reflection is lower than that of the clear or cloudy state, it is considered that the possibility of detecting raindrops with the wall surface 8 is small.
天候が霧の場合、霧は、同一の水分量の雨に比べると、各粒同士の隙間が小さいと考えられる、レーザ光が霧に当たる可能性は、雨にくべると比較的高いと考えられる。また、霧は、その粒径が雨粒と比較して、例えば10μm程度と比較的小さいことから、粒径パラメータが小さくなる。そして、粒径パラメータが小さいと、散乱強度が大きくなり、前方散乱および後方散乱が同程度になると考えられる。つまり、霧の場合、レーザ光が当たると、そのレーザ光は前方および後方へと同程度に散乱すると考えられる。そのため、図4(c)に示すように、壁面反射との間に霧による反射が幅広く確認されるとともに、壁面反射の強度が、晴れまたは曇りに比べると大きく低下すると考えられる。また、天候が霧の場合には、壁面8までの距離によるものの、霧がほぼ一様な密度であると考えると、概ね壁面8までの間で幅広く検出されると考えられる。 When the weather is fog, fog is considered to have a smaller gap between particles compared to rain of the same moisture content, and the possibility of the laser light hitting the fog is considered to be relatively high when it is rained. In addition, since the mist has a relatively small particle size of, for example, about 10 μm as compared with that of raindrops, the particle size parameter is small. And, if the particle size parameter is small, the scattering intensity is considered to be high and the forward scattering and the back scattering become comparable. That is, in the case of fog, it is considered that when the laser light strikes, the laser light scatters to the same extent forward and backward. Therefore, as shown in FIG. 4C, reflection due to fog is widely confirmed between the wall reflection and it is considered that the intensity of the wall reflection is greatly reduced compared to the clear or cloudy state. Further, when the weather is fog, although it depends on the distance to the wall surface 8, if the fog is considered to have a substantially uniform density, it is considered to be widely detected across the wall surface 8 in general.
天候が雪の場合、雪は、透明度が低いことから、レーザ光が当たれば反射すると考えられる。ただし、雪は、同一の水分量の霧に比べると、各粒同士の隙間がかなり大きいことから、レーザ光が雪に直接的に当たる可能性は、霧に比べると低いと考えられる。そのため、雪は、測定エリア内においてノイズのようにちらちらした状態で検出されると考えられる。また、雪は、レーザレーダ装置2から離れるほど、レーザ光の照射範囲に対する占有面積が小さくなり、検出できるほどの反射をしなくなると考えられる。そのため、雪は壁面8までの距離によるものの、レーザレーダ装置2からある程度離れた領域では検出されなくなると考えられる。
When the weather is snow, the snow is considered to be reflected when laser light is applied because the transparency is low. However, it is considered that the possibility that the laser beam directly hits the snow is lower than that of the fog because the gap between the grains is considerably larger than that of the fog of the same moisture content. Therefore, it is considered that snow is detected in a flickering state like noise in the measurement area. In addition, it is considered that the snow, as it is separated from the
また、壁面反射は、雪をかいくぐったレーザ光の場合には晴れのときとほぼ同様の強度になると考えられる一方、雪にあたった場合にはその強度が大きく低下するといったように、壁面反射もノイズのように大きくなったり小さくなったりする現象が観察されるものと考えられる。
このように、レーザレーダ装置2が測定するデータは、天候の違いにより、壁面反射の強度や、壁面反射までの間で検出される物体の有無、さらには、物体が検出される際の状況が異なると考えられる。このため、レーザレーダ装置2が測定したデータに基づいて、天候を特定することができると考えられる。すなわち、本実施形態では、レーザレーダ装置2が測定したデータが、天候を特定可能な天候情報に相当する。
In addition, it is considered that the wall reflection is almost the same intensity as that of the clear light in the case of laser light which has snowed, but the wall reflection is also great as the intensity is greatly reduced when it hits snow. It is considered that a phenomenon that becomes larger or smaller like noise is observed.
As described above, the data measured by the
天候情報を取得すると監視装置1は、風情報に基づいて、窓部26の方向への風が吹いているか否かを判定する(S3)。つまり、監視装置1は、物体が自然に窓部26にぶつかって付着する可能性があるか否かを判定する。このとき、監視装置1は、物体が自然に窓部26にぶつかって付着する可能性があるか否かを、予め設定されている判定条件に基づいて判定する。
When the weather information is acquired, the
具体的には、監視装置1には、図5に示すような風情報と天候情報とをそれぞれ3段階に区分けした合計9つの評価値が設定されている。この評価値では、風が有る場合つまりは風が吹いている場合であって、且つ、その風向きが窓部26の方向であるとき、物体が自然に窓部26にぶつかって付着する可能性が最も高いと評価されている。なお、風向きが窓部26の方向であるとは、風が、上記したように180°強の範囲で窓部26に向かって吹いている状態を意味している。
ここで、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Aとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Bとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Cとする。
Specifically, in the
Here, a period A in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is not specified is defined as period A or more for a predetermined judgment time or more, and the occurrence of rain, snowfall or fog is not specified until the judgment time elapses The period B is period B, and the period in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is specified is period C.
この期間Aでは、風に飛ばされたごみ、落ち葉などが付着する可能性が考えられる。また、期間Bでは、雨や雪が収まった直後であり、窓部26が濡れていることが想定されるため、風に飛ばされたごみ、落ち葉、水滴、砂埃、泥などが付着する可能性があり、また、窓部26に着雪した雪が溶けていない可能性や、水たまりから泥汚れが飛び散る等の可能性が考えられる。また、期間Cでは、雨、雪、霧が発生しているため、落ち葉、水滴、雪、砂埃、泥などが付着する可能性が考えられる。
In this period A, there is a possibility that dust, fallen leaves, and the like may be attached to the wind. In addition, in period B, since it is assumed that the
つまり、風向きが窓部26の方向である場合には、天候によらず、風に飛ばされた物体が窓部26にぶつかるって汚れが付着する可能性があると考えられる。そのため、風向きが窓部26の方向である場合には、汚れが付着する可能性が最も高いと評価付けられている。
一方、風向きが窓部26の方向ではない場合、および、風は吹いていない場合には、原則として、風に飛ばされた物体が付着する可能性は低いと評価付けられている。ただし、例えばレーザレーダ装置2の近傍に壁があったりすると、レーザレーダ装置2の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であったり、レーザレーダ装置2で測定したデータに基づいて特定した風向きがレーザレーダ装置2の設置位置では異なっている可能性も考えられる。
That is, when the wind direction is the direction of the
On the other hand, when the wind direction is not in the direction of the
そこで、本実施形態では、風向きがレーザレーダ装置2の窓部26への向きではない場合についても、自然な汚れが付着する可能性を評価している。具体的には、風が吹いていない場合よりは、風が吹いている場合のほうが、相対的に風に飛ばされた物体が付着する可能性は高いと想定される。また、期間Bでは、雨等により濡れた窓部26が乾いていないこと等が想定されるため、相対的に言えば、期間Aよりも物体が付着する可能性が高いと想定される。そして、期間Cでは、窓部26が現在進行形で濡れていることが想定されるため、相対的に言えば、期間Bよりも物体が付着する可能性がさらに高いと想定される。
Therefore, in the present embodiment, even in the case where the wind direction is not the direction to the
このため、物体が付着する可能性は、風がある場合に相対的に高く評価付けされているとともに、期間Aよりは期間B、また、期間Bよりは期間Cのほうが相対的に高く評価付けされている。
このような判定条件に基づいて、監視装置1は、物体が自然に窓部26にぶつかって付着する可能性を判定している。
そして、監視装置1は、窓部26の方向への風が有ると判定した場合には(S3:YES)、窓部26の位置に検出された物体が自然な汚れであると判定する(S4)。
For this reason, the possibility that the object adheres is relatively highly evaluated when there is a wind, and is more highly evaluated in the period B than in the period A and in the period C than the period B. It is done.
Based on such determination conditions, the
When the
一方、監視装置1は、無風状態も含めて窓部26の方向への風が無いと判定した場合には(S3:NO)、風無し、且つ期間Aであるかを判定し(S6)、風無し、且つ期間Aであると判定した場合には(S6:YES)、自然な汚れではなく、意図的に付けられた汚れであると判定する(S7)。
また、監視装置1は、風無し、且つ期間Aではないと判定した場合には(S6:NO)、天候情報が上記した判定条件の何れであるかに応じて、自然に汚れが付着する可能性の高低を評価し(S8)、自然に汚れた可能性が高いという評価結果が得られた場合には(S8:YES)、自然な汚れであると判定する(S9)。一方、監視装置1は、自然に汚れた可能性が低いという評価結果が得られた場合(S8:NO)、意図的な汚れと判定する(S7)。これらステップS3、S4、S6、S7、S8,S9の処理が、判定処理に相当する。
On the other hand, when it is determined that there is no wind in the direction of the
In addition, when the
そして、監視装置1は、いずれかの判定結果を得ると(S4、S7、またはS9)、その判定結果を報知する(S5)。これにより、窓部26の位置に検出された物体が、自然に付いた汚れなのか意図的に付けられた汚れなのかがユーザに報知される。
このように、監視装置1は、風情報により特定される風向きに基づいて、また、無風状態を含めて風向きが窓部26の向きではない場合には天候情報により特定される天候に基づいて、自然に付いた汚れなのか意図的に付けられた汚れなのかを判別している。
And the
As described above, the
以上説明した実施形態によれば、次のような効果を得ることができる。
窓汚れ判別装置としての監視装置1は、レーザレーダ装置2の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部(実施形態では制御部30)と、レーザレーダ装置2の窓部26の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部26の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部(実施形態では制御部30)と、を備える。
According to the embodiment described above, the following effects can be obtained.
A
レーザレーダ装置2の窓部26に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部26に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部26にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。
そこで、物体が窓部26にぶつかる可能性があるか否かを風向きに基づいて判定することで、窓部26の位置に検出された物体が自然に付着した汚れなのか、意図的に付けられた汚れなのかを判定することができる。すなわち、レーザレーダ装置2の窓部26の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる。
When dirt naturally adheres to the
Therefore, whether or not the object detected at the position of the
そして、自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができれば、レーザレーダ装置2を監視対象となるセキュリティーゾーンの侵入検知として使用する際に、意図的に付けられた光学窓汚れであれば侵入者によってなされた可能性が高く、緊急度の高い侵入検知通知を行うことができる。一方、自然に付いた光学窓汚れであれば、侵入検知性能低下の可能性があるが、セキュリティーゾーンへの侵入が発生したわけではなく、侵入検知通知とはレベルを分けて清掃が必要な旨を通知するに留めることができる。つまり、窓部26の汚れの種類を判別することで、通知レベルによって管理者は柔軟にその後の対応を選択することができる。
Then, if it can be determined whether it is naturally attached or intentionally attached, the
監視装置1は、天候情報を取得し、風向きが窓部26への方向である場合には自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが窓部26への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定する。
風向きが窓部26への方向でない場合には、物体が窓部26にぶつかる可能性は相対的に低いと考えられるが、レーザレーダ装置2の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であったり、レーザレーダ装置2で測定したデータに基づいて特定した風向きがレーザレーダ装置2の設置位置では異なっていたりする可能性も考えられる。
The
If the wind direction is not the direction to the
そのため、無風状態を含めて風向きが窓部26への方向でない場合には、天候情報に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その判定結果に基づいて自然の汚れであるか否かを判定することで、判定の確度を高めることができる。
より具体的には、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Aとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Bとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Cとすると、期間Bは期間Aよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Cは期間Bよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価することで、判定の確度を高めることができる。
Therefore, if the wind direction is not the direction to the
More specifically, a period A in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is not specified is defined as period A or more for a predetermined judgment time or more, and the above determination time is after the occurrence of rainfall, snowfall or fog is not specified. Assuming that the period until the passage is period B, and the period during which rainfall, snowfall or fog generation is specified is period C, period B is evaluated to have a higher possibility of dirt adhering naturally than period A, The accuracy of the determination can be enhanced by evaluating that the period C has a higher possibility of dirt adhering naturally than the period B.
監視装置1は、レーザレーダ装置2が測定したデータに基づいて風情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置2に対しても適用することができる。
監視装置1は、レーザレーダ装置2が測定したデータに基づいて天候情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置2に対しても適用することができる。
The
The
監視装置1は、自然な汚れであるか否かの判定結果を報知する処理を行う報知処理部を備える。これにより、上記したような柔軟な選択することができることに加えて、例えば、同時に2箇所から報知があった場合に各々の通知レベルで処置優先度を決定したり、レーザレーダ装置2の窓部26の汚れを清掃するまでの間はレーザレーダ装置2が十分な検知性能を発揮できない可能性があるとして、カメラ5をオートパトロール状態に設定したりすることができる。
The
また、レーザレーダ装置2の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置2の窓部26の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部26の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を含む窓汚れ判別方法によっても、上記した窓汚れ判別装置としての監視装置1と同様の効果を得ることができる。
In addition, wind information acquisition processing for acquiring wind information capable of specifying the wind direction at the installation location of the
また、窓汚れ判別装置としての例えば監視装置1に、レーザレーダ装置2の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置2の窓部26の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部26の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を実行させる窓汚れ判別プログラムによっても、上記した窓汚れ判別装置としての監視装置1と同様の効果を得ることができる。
In addition, wind information acquisition processing for performing processing for acquiring wind information that can specify the wind direction at the installation location of the
本発明は、上記し且つ図面に記載した態様に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変形や拡張をすることができる。
各実施形態で示した数値等は例示であり、それに限定されるものではない。
実施形態では制御装置3の制御部30で風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部を構成する例を示したが、レーザレーダ装置2の制御部20で窓汚れ判別プログラムを実行することにより風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部および報知部等を構成してもよい。
The present invention is not limited to the embodiments described above and described in the drawings, and various modifications and expansions can be made without departing from the scope of the invention.
The numerical values and the like shown in each embodiment are merely examples, and the present invention is not limited thereto.
Although the wind information acquisition processing unit, the determination processing unit, and the weather information acquisition processing unit are configured by the
実施形態ではレーザレーダ装置2で測定したデータに基づいて風情報および天候情報を取得したが、風向きや天候を測定できるセンサを設ける構成としてもよい。また、ネットワーク6を介して風向きや天候を取得する構成としてもよい。
実施形態では測定エリアを平面的に走査するレーザレーダ装置2を例示したが、回転ミラー22を傾動可能とすることで高さ方向への走査も可能なレーザレーダ装置であっても、本発明を適用することができる。
In the embodiment, the wind information and the weather information are acquired based on the data measured by the
Although the embodiment illustrates the
図面中、1は監視装置(窓汚れ判別装置)、2はレーザレーダ装置(窓汚れ判別装置)、3は制御装置(窓汚れ判別装置)、5はカメラ(風情報取得処理部、天候情報取得処理部)、7は基準物(物体)、8は壁面(物体)、20は制御部(風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部)、26は窓部、30は制御部(風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部)を示す。 In the drawings, 1 is a monitoring device (window contamination determination device), 2 is a laser radar device (window contamination determination device), 3 is a control device (window contamination determination device), 5 is a camera (wind information acquisition processing unit, weather information acquisition Processing unit), 7 is a reference object (object), 8 is a wall surface (object), 20 is a control unit (wind information acquisition processing unit, determination processing unit, weather information acquisition processing unit), 26 is a window unit, 30 is a control unit (Wind information acquisition processing unit, determination processing unit, weather information acquisition processing unit) is shown.
Claims (8)
前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部と、
前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部と、
を備えることを特徴とする窓汚れ判別装置。 A window dirt discriminating apparatus for discriminating dirt on a window portion of a laser radar device which measures a distance to an object at predetermined scanning angles, which is provided by:
A wind information acquisition processing unit configured to acquire wind information capable of specifying a wind direction at the installation location of the laser radar device;
When an object is detected at the position of the window portion of the laser radar device, whether or not the object detected at the position of the window portion is naturally attached based on the wind direction specified by the wind information A determination processing unit that performs processing for determining
A window dirt discriminating apparatus comprising:
前記判定処理部は、特定した風向きが前記窓部への方向である場合には、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが前記窓部への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、前記天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定することを特徴とする請求項1記載の窓汚れ判別装置。 The weather information acquisition processing unit performs processing for acquiring weather information that can specify rainfall, snowfall, and fog generation at the installation location of the laser radar device.
When the specified wind direction is the direction toward the window, the determination processing unit determines that the object detected at the position of the window is a dirt naturally attached, while the wind direction is the window If there is no direction and if the wind is not blowing, the possibility of the natural adhesion of dirt is evaluated based on the weather specified by the weather information, and the naturally attached dirt based on the evaluation result The window dirt determining apparatus according to claim 1, wherein it is determined whether or not
前記判定処理部は、期間Bは期間Aよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Cは期間Bよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価することを特徴とする請求項2記載の窓汚れ判別装置。 A period in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is not specified is defined as period A for a predetermined judgment time or more, and the period from when the occurrence of rain, snowfall or fog is not specified until the judgment time elapses Assuming that period B is a period in which the occurrence of rainfall, snowfall or fog is specified, period B:
The determination processing unit is characterized in that period B is evaluated as having a high possibility of contamination adhering more naturally than period A, and period C is evaluated as having a possibility of contamination adhering naturally than period B. The window dirt discriminating apparatus according to claim 2, wherein
前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、
前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、
を含むことを特徴とする窓汚れ判別方法。 A window contamination discrimination method for discriminating contamination on a window portion of a laser radar device, which measures a distance to an object at a predetermined scanning angle, comprising:
Wind information acquisition processing for acquiring wind information capable of specifying the wind direction at the installation location of the laser radar device;
When an object is detected at the position of the window portion of the laser radar device, whether or not the object detected at the position of the window portion is naturally attached based on the wind direction specified by the wind information A determination process that performs a process of determining
The window dirt discrimination method characterized by including.
前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、
前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、
を実行させることを特徴とする窓汚れ判別プログラム。 According to a window dirt discriminating apparatus for discriminating dirt on a window portion of a laser radar device for measuring a distance to an object at predetermined scanning angles,
Wind information acquisition processing for acquiring wind information capable of specifying the wind direction at the installation location of the laser radar device;
When an object is detected at the position of the window portion of the laser radar device, whether or not the object detected at the position of the window portion is naturally attached based on the wind direction specified by the wind information A determination process that performs a process of determining
A program for determining a window stain characterized in that the program is executed.
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