JP6599031B2 - 監視装置 - Google Patents

Description

この発明は、監視領域に存在する対象物を認識する監視装置に関するものである。

従来、カメラ画像を用いて対象物を検知および認識する技術が存在する。カメラ画像は２次元データであることから、当該カメラ画像から得られる情報も２次元座標、輝度、および色などに限定される。従来技術の多くは輝度背景差分方式を用いて、監視領域内の変化領域を抽出して対象物を認識している。
しかし、このような多くの従来技術では、対象物と背景とに輝度差が存在しない場合には、対象物を精度よく認識できないという問題があった。また、カメラ画像から得られる２次元データでは対象物の距離に関する情報は得られないため、例えば、三次元座標上をＺ軸方向に、２つの対象物が離れて位置する場合に、当該２つの対象物が２次元的に重なって見えれば接触していると認識され、発報対象が１つとみなされてしまうという問題があった。
そこで、例えば、特許文献１に開示された侵入者監視装置では、半導体レーザの測定結果から、対象物までの距離を画素とする距離画像を作成し、処理対象の距離画像と基準距離画像とを比較した差分である差分距離画像を作成する。そして、当該差分距離画像を複数のサブフレームに分割し、各サブフレームから二値化三次元画像を作成して、当該三次元画像に対して三次元ラベリングを行って三次元ラベル画像を生成し、当該三次元ラベル画像において、要素点をグループ分けし、同一のグループに所属する要素点を同一の対象物に対応するものとし、各対象物を識別するようにしている。

特開２００５−２１６１６０号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、対象物の識別は、上述のとおり、距離差を用い、三次元に拡張したラベリングを行って三次元ラベル画像を生成することで行っている。この三次元ラベリングの手法を用いて距離差を考慮した対象物の識別を行うのでは、１画素あたりの演算量が大きく、処理時間に制約が出るという課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、三次元ラベリングを行わずに対象物の識別ができる監視装置を提供することを目的とする。

この発明に係る監視装置は、監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、監視領域に存在する複数の物体までの距離データをそれぞれ取得し、現距離データとする現データ演算部と、測定結果から過去の距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、現距離データと比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である変化領域を抽出する変化領域抽出部と、現距離データと変化領域抽出部が抽出した変化領域とに基づく正面視点画像について、３次元レーザスキャナの視点を移動させた画像となるように変換した画像を作成する座標変換部と、正面視点画像と、座標変換部が作成した画像とに基づき、監視領域に存在する複数の物体を識別する対象物識別部とを備えたものである。

この発明によれば、三次元ラベリングを行わずに対象物の識別ができる。

実施の形態１に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 ３次元レーザスキャナの構成を示す図である。 ３次元レーザスキャナの分散機構を示す説明図である。 実施の形態１において、３次元レーザスキャナがスキャンする監視領域を仮想的な三次元空間として表した立体モデルの一例を示す図である。 実施の形態１において、監視領域内にある床、対象Ａおよび対象Ｂが、８×４×４個のキューブに分割された立体モデルの中でどのように見えているかを一例として示した図である。 実施の形態１において、現データ演算部が現データ蓄積部に蓄積させる現データについて説明する図であって、図６Ａは、現データが示す画像のイメージ図であり、図６Ｂは、図６Ａの現データが示す画像のイメージ図を、各グリッドに分割し、現データが示す数字を付記した一例を示す図である。 実施の形態１において、比較データ演算部が比較データ蓄積部に蓄積させる比較データについて説明する図であって、図７Ａは、比較データが示す画像のイメージ図であり、図７Ｂは、図７Ａの比較データが示す画像のイメージ図を、各グリッドに分割し、比較データが示す数字を付記した一例を示す図である。 実施の形態１において、変化領域抽出部が、図６に示したような現データと、図７に示したような比較データとをグリッド単位で比較して差分値を算出した結果を一例として示した図であって、図８Ａは、図６Ｂに示したような現データと図７Ｂに示したような比較データとの差分値を算出した結果として得られる画像を示すイメージ図であり、図８Ｂは、図６Ｂに示したような現データと図７Ｂに示したような比較データとの差分値を算出した結果を示す図である。 実施の形態１において、変化領域抽出部が、図８に示したように差分値を算出した後、当該差分値に基づいて変化領域を抽出した結果を示す図である。 実施の形態１において、座標変換部が、正面視点画像から直上視点画像への座標変換を行った結果の直上視点画像のイメージを示す図である。 実施の形態１において、正面画像ラベリング部が行うラベリングの動作の手順の一例について説明する図である。 実施の形態１において、正面画像ラベリング部が、図１１を用いて説明したようなラベリングの手順に従って、図９に示したような正面視点画像で示される変化領域に含まれるグリッドにラベリングを行った結果の一例を示す図である。 実施の形態１において、直上画像ラベリング部が、図１１を用いて説明したようなラベリングの手順に従って、図１０に示したような直上視点画像で示される変換後変化領域に含まれるグリッドにラベリングを行った結果の一例を示す図である。 実施の形態１において、ラベル分割部が、ラベル付変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与しなおす具体的な動作を説明するための図である。 実施の形態１において、ラベル分割部が、ラベル付変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与しなおす具体的な動作を説明するための図である。 実施の形態１において、対象物識別部が、確定ラベル付変化領域に含まれるグリッドにフェレ径を設定した一例を示す図である。 変換後変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果を利用せず、変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果のみに基づき、対象物を判定するためのフェレ径を設定した場合の、変化領域を示す正面視点画像のイメージの一例を示す図である。 発見された変化領域のキューブについて、既にラベル番号が付与されたキューブが隣接する状態であるかどうかの探索範囲の一例を説明するための図である。 図１８を用いて説明した考え方に基づき、図５に示したようなキューブモデルについて対象物の識別を行った結果を示す図である。 実施の形態１に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る監視装置の認識処理部による判定処理を示すフローチャートである。 図２２Ａ，図２２Ｂは、この発明の実施の形態１に係る監視装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２において、ラベル分割部が、ラベリングが行われていない変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与する具体的な動作を説明するための図である。 実施の形態２において、ラベル分割部が、ラベリングが行われていない変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与する具体的な動作を説明するための図である。 実施の形態２において、対象物識別部が、確定ラベル付変化領域のグリッドにフェレ径を設定した一例を示す図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る監視装置１０００の構成を示すブロック図である。
監視装置１０００は、３次元レーザスキャナ１０、現データ演算部２０、現データ蓄積部２１、比較データ演算部３０、比較データ蓄積部３１、変化領域抽出部４０、認識処理部５０、報知処理部６０、正面画像作成部７０、座標変換部８０、直上画像ラベリング部９０、正面画像ラベリング部１００、ラベル分割部１１０、および、対象物識別部１２０で構成されている。
図１において、監視装置１０００外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１、および、監視装置１０００の上位にある装置でありブザー等の発報処理を行うＰＣ３００を記載している。なお、ここでは、監視装置１０００の上位にある装置は、一例としてＰＣ３００としているが、監視装置１０００の上位にある装置は、これに限らず、例えば、音声出力装置等、監視装置１０００における報知処理に基づき、発報処理を行うことができるものであればよい。監視装置１０００における報知処理の詳細は後述する。

なお、背景２００とは、上述のとおり、３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲であり、監視装置１０００による監視対象となる監視領域である。当該監視領域を示す、３次元レーザスキャナ１０の視点からみた画像は、３次元レーザスキャナ１０の解像度に応じて、縦α個および横β個に分割されて個別の小領域に分けられる。この実施の形態１では、当該個別の小領域を、３次元レーザスキャナ１０が監視領域をスキャンして得た画像の画素ごとに分割された領域とする。また、当該画素ごとに分割された領域を、この実施の形態１では、グリッドともいうものとする。

３次元レーザスキャナ１０は、スキャン範囲に存在する対象物２０１等の３次元情報を取得して、当該対象物２０１等までの距離等を計測する。
図２は、３次元レーザスキャナ１０の構成を示す図である。図２に示すように、３次元レーザスキャナ１０は、レーザ発光ユニット１１、回転ミラーを用いた分散機構１３およびレーザ受光ユニット１６を内蔵し、背景２００で示した範囲をスキャンして距離データおよび強度データを取得する。レーザ発光ユニット１１は、レーザ光パルス１２を照射する。
分散機構１３は、レーザ発光ユニット１１から発光されたレーザ光パルス１２を広角範囲に分散させる機構である。図２の例では、回転ミラーを用いた分散機構１３を示している。当該回転ミラーを用いた分散機構１３の詳細については後述する。分散機構１３により分散された分散レーザ光パルス１４は、背景２００あるいは対象物（図２においては不図示）に照射および反射されレーザ反射光１５を形成する。図２の例では、分散レーザ光パルス１４が背景２００のＸ方向およびＹ方向へ順次分散照射される様子を示している。具体的には、背景２００のＸ方向に６ポイント、および、背景２００のＹ方向に２ポイント、合計１２ポイントに分散照射されている。
なお、図２では、回転ミラーを用いた分散機構１３としたが、その他の分散機構を適用してもよい。例えば、モータレスでミラーをスキャンするスキャンレス光学系としてもよい。

レーザ受光ユニット１６は、反射対象で反射されたレーザ反射光１５を受光し、発光から受光までの時間差に基づいて、反射対象までの距離を算出し、距離データとする。図２の例では、背景２００のＸ方向に６ポイント、および背景２００のＹ方向に２ポイント、合計１２ポイントに分散された照射位置全てに対して、個別に距離を算出し、距離データとする。さらに、レーザ受光ユニット１６は、分散された照射位置全てに対して、照射した光量と受光した光量の比率に基づいて反射対象の各ポイントにおける反射率を算出し、強度データとする。レーザ受光ユニット１６で算出された距離データおよび強度データは、図１で示した現データ演算部２０および比較データ演算部３０に出力される。
レーザ受光ユニット１６で算出された、照射位置全てに関しての距離データおよび強度データを、点群データ１７という。
レーザ受光ユニット１６による、現データ演算部２０および比較データ演算部３０への点群データ１７の出力は、フレーム単位に行われる。レーザ受光ユニット１６は、背景２００全体を１回スキャンして得られた点群データ１７、すなわち、図２の例でいうと、背景２００のＸ方向に６ポイント、Ｙ方向に２ポイントの合計１２ポイントに対して１回のスキャンで得られた点群データ１７を、１フレーム分の点群データ１７として現データ演算部２０および比較データ演算部３０へ出力する。

次に、回転ミラーを用いた分散機構１３の詳細について、図３を参照しながら説明を行う。分散機構１３は、第１の回転ミラー１３ａ、第１のモータ１３ｂ、第２の回転ミラー１３ｃおよび第２のモータ１３ｄで構成されている。第１の回転ミラー１３ａは、入射されたレーザ光パルス１２のパルス周波数と同期して動作し、レーザ光パルス１２を第１の回転ミラー１３ａの面に対して水平方向に分散する。水平方向に分散された水平分散レーザ光パルス１３ｅは、当該水平分散レーザ光パルス１３ｅは常に同一の角度で分散される。第１のモータ１３ｂは、第１の回転ミラー１３ａを駆動させる駆動源である。第２の回転ミラー１３ｃは、入射されたレーザ光パルス１２のパルス周波数と同期して動作し、水平分散レーザ光パルス１３ｅをさらに垂直方向に分散する。垂直方向に分散された垂直分散レーザ光パルス１３ｆは、当該垂直分散レーザ光パルス１３ｆは常に同一の角度で分散される。第２のモータ１３ｄは、第２の回転ミラー１３ｃを駆動させる駆動源である。

以上の動作により、３次元レーザスキャナ１０は、以下に示すＸ，ＹおよびＺの三次元情報を得る。
Ｘ；水平方向座標
Ｙ；垂直方向座標
Ｚ；距離データ
図２の例では、水平方向座標Ｘは６ポイントとなり、垂直方向座標Ｙは２ポイントとなる。距離データＺは、Ｚ軸方向の距離を示す情報である。以下、距離データをＺ軸情報ともいう。
三次元情報には、Ｚ軸情報が含まれているため、対象物が三次元座標上のＺ軸方向へ移動した場合、すなわち、３次元レーザスキャナ１０に向かって直進した場合においても、当該対象物の移動の前後でそれぞれ得られたＺ軸情報の差分をとることで、当該対象物のＺ軸方向への移動量を得ることができる。また、三次元座標上のＺ軸方向へ、複数の対象物が離れて位置している場合においても、Ｚ軸情報の差分をとることで、当該対象物間のＺ軸方向の距離を得ることができる。

現データ演算部２０は、３次元レーザスキャナ１０から出力される点群データ１７中の距離データを取得し、監視領域、すなわち、３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲に関する現時点の距離データを示す現データとして、現データ蓄積部２１に蓄積させる。ここでは、現データ演算部２０は、入力された距離データを、各グリッドを示す情報と紐付けて、現データ蓄積部２１に蓄積させる。
比較データ演算部３０は、３次元レーザスキャナ１０から出力される点群データ１７中の距離データを取得し、比較データに変換して比較データ蓄積部３１に蓄積させる。比較データへの変換処理は、例えば、取得した距離データから遡って過去５０フレーム分の距離データから平均距離データを得て比較データとする、あるいは入力された距離データの直前のフレームの距離データを得て比較データとする等によって行えばよい。なお、比較データ演算部３０は、３次元レーザスキャナ１０から取得した距離データをデータ蓄積部（図示省略）に蓄積させておき、当該蓄積させておいた距離データに基づき、過去に遡った距離データを取得するようにすればよい。比較データ演算部３０は、比較データとしての距離データを、各グリッドを示す情報と紐付けて、比較データ蓄積部３１に蓄積させる。
なお、この実施の形態１において、現データを現距離データともいい、また、比較データを比較距離データともいうものとする。

変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１に蓄積された現データと、比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データを取得し、現データと比較データとをグリッド単位で比較して差分値を算出し、算出した差分値が予め設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。一般的に、変化領域は、一定の閾値を設定し、差分値が設定した閾値以上であるか否かで２値化した２値化データに変換して取り扱う。
なお、現データおよび比較データは、距離データで構成されているため、変化領域抽出部４０が算出する差分値は、「距離の差」を示している。例えば、現データに背景２００および対象物２０１が含まれ、比較データに背景２００のみが含まれている場合、得られる差分値は「背景と対象物との間の距離」を示している。

ここで、変化領域抽出部４０が抽出する変化領域について説明する。
まず、変化領域抽出部４０が比較する現データおよび比較データについて説明する。
図４は、実施の形態１において、３次元レーザスキャナ１０がスキャンする監視領域を仮想的な三次元空間として表した立体モデルの一例を示す図である。すなわち、図４は、実施の形態１において、二次元であらわされる、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドを、仮想的な三次元空間として組み上げた立体モデルの一例を示す図である。
図４においては、監視領域を表す仮想的な三次元空間を、８×４×４個のキューブに分割した立体モデルを示している。各キューブは、１つのポイントへのレーザ照射によって測定可能な、仮想的な三次元空間内の点あるいは領域を示す。

図５は、実施の形態１において、監視領域内にある床３０３、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２が、８×４×４個のキューブに分割された立体モデルの中でどのように見えているかを一例として示した図である。以下、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２等の個々の対象物を総称して、対象物２０１ともいう。
図５Ａは、３次元レーザスキャナ１０と、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２とを、横から見た位置関係を示すイメージ図である。また、図５Ｂは、図上、左側が、８×４×４個のキューブが密着した立体モデル、図上、右側が、図上左側に示す、８×４×４個のキューブが密着した立体モデルを、横に４つにスライスして全キューブが見えるようにした立体モデルである。また、図５Ｃは、３次元レーザスキャナ１０が監視領域をスキャンして得た画像のイメージ図である。
なお、この実施の形態１では、図５Ａに示すように、監視領域内に複数の対象物２０１が存在しており、かつ、当該複数の対象物２０１が監視領域内において離れて位置しており、かつ、当該複数の対象物２０１は、３次元レーザスキャナ１０の視点からみた画像上では少なくとも一部が重なって見えることを前提としている。
図５では、対象物２０１は、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２の２つが存在している例を示しているが、これに限らず、対象物２０１は３つ以上であってもよい。

図５Ａ，図５Ｂにおいて、床３０３、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２に相当するキューブ以外のキューブは、３次元レーザスキャナ１０において距離データが得られなかったキューブである。
また、図５Ｃにおいて、３次元レーザスキャナ１０が監視領域をスキャンして得た画像中、床３０１，対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２に相当するグリッド以外のグリッドは、３次元レーザスキャナ１０において距離データが得られなかったグリッドである。この実施の形態１では、３次元レーザスキャナ１０において距離データが得られなかったグリッドをブランクグリッド３０４ともいうものとする。

図５Ｃに示すように、床３０３の各部分は、３次元レーザスキャナ１０の俯角により、当該３次元レーザスキャナ１０からＺ軸方向に離れれば離れるほど、画像内では高い位置に見える。また、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２は、Ｚ軸方向の距離的には互いに離れているにもかかわらず、３次元レーザスキャナ１０が監視領域をスキャンして得た画像内では、重なって見える。

図６は、実施の形態１において、現データ演算部２０が現データ蓄積部２１に蓄積させる現データについて説明する図である。図６Ａは、現データが示す画像のイメージ図である。図６Ｂは、図６Ａの現データが示す画像のイメージ図を、各グリッドに分割し、現データが示す数字を付記した一例を示す図である。
図６Ｂでは、３次元レーザスキャナ１０が監視領域をスキャンして得た画像は、Ｙ軸方向１９個×Ｘ軸方向２４個のグリッドに分割されるものとしている。

図６Ｂにおいて、現データが示す数字は、３次元レーザスキャナ１０からの距離である。なお、図６Ｂにおいては、一例として、３次元レーザスキャナ１０からの距離は、０〜１５ｍの範囲とし、当該距離を０〜Ｆで示すようにしている。当該０〜Ｆで示された距離の単位はｍとする。
図６Ｂにおいて、対象Ａ３０１の現データは、３ｍ±１ｍの範囲で占められており、対象Ａ３０１は、３次元レーザスキャナ１０からの距離が約３ｍとなる位置に存在していることを示している。また、図６Ｂにおいて、対象Ｂ３０２の現データは、９ｍ±１ｍの範囲で占められており、対象Ｂ３０２は、３次元レーザスキャナ１０からの距離が約９ｍの位置に存在していることを示している。ただし、いずれも、対象Ａ３０１または対象Ｂ３０２がＺ軸方向に移動すれば変化する変動値である。
また、図６Ｂにおいて、床３０３は、１〜１５ｍの範囲で均等に広がっている。
なお、図６Ｂにおいて、ブランクグリッド３０４は、距離データが得られなかった画素を示しており、以降の演算では距離「Ｆ」であるものと仮定して扱われる。

図７は、実施の形態１において、比較データ演算部３０が比較データ蓄積部３１に蓄積させる比較データについて説明する図である。図７Ａは、比較データが示す画像のイメージ図であり、図７Ｂは、図７Ａの比較データが示す画像のイメージ図を、各グリッドに分割し、比較データが示す数字を付記した一例を示す図である。

図７Ｂにおいて、比較データが示す数字は、３次元レーザスキャナ１０からの距離である。なお、図７Ｂにおいては、一例として、３次元レーザスキャナ１０からの距離は、０〜１５ｍの範囲とし、当該距離を０〜Ｆで示すようにしている。当該０〜Ｆで示された距離の単位はｍとする。
対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２は、移動する対象物２０１であるため、比較データ演算部３０が、比較データを作成する際に、比較データ作成ロジックにおいて当該対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２を削除し、図７Ｂに示すように、距離データの値が安定している床３０３のみを示すデータとして、比較データを作成するようにしている。
また、図７Ｂにおいて、床３０３は、１〜１５ｍの範囲で均等に広がっている。

変化領域抽出部４０は、図６で示したような現データと、図７で示したような比較データとを、グリッド単位で比較して差分値を算出し、算出した差分値が予め設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。

図８は、実施の形態１において、変化領域抽出部４０が、図６に示したような現データと、図７に示したような比較データとをグリッド単位で比較して差分値を算出した結果を一例として示した図である。図８Ａは、図６Ｂに示したような現データと図７Ｂに示したような比較データとの差分値を算出した結果として得られる画像を示すイメージ図である。図８Ｂは、図６Ｂに示したような現データと図７Ｂに示したような比較データとの差分値を算出した結果を示す図である。
図８Ｂでは、各グリッドにおいて、現データと比較データとの差分値を絶対値にして付記して示している。すなわち、図８Ｂに付記した数字は、現データと比較データとの距離差を示している。
なお、図８Ｂにおいても、３次元レーザスキャナ１０からの距離は０〜１５ｍの範囲とし、当該距離を０〜Ｆで示すようにしている。当該０〜Ｆで示された距離の単位はｍとする。

図９は、実施の形態１において、変化領域抽出部４０が、図８に示したように差分値を算出した後、当該差分値に基づいて変化領域を抽出した結果を示す図である。
また、この実施の形態１では、一例として、変化領域抽出部４０は、各グリッドにおいて、現データと比較データとの差分値が「２」以上である場合に、当該グリッドを変化領域として抽出するものとしている。
図９では、変化領域抽出部４０が変化領域として抽出したグリッドを、変化領域９０１として示している。
なお、図９において、変化領域９０１に含まれる各グリッドには、図８Ｂ同様、現データと比較データとの差分値を数字として付記している。

以上のように、変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１に蓄積された現データと、比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データを取得し、現データと比較データとをグリッド単位で比較して差分値を算出し、算出した差分値が予め設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。
変化領域抽出部４０は、抽出した変化領域の情報を、正面画像作成部７０に出力する。

図１を用いた監視装置１０００の説明に戻る。
正面画像作成部７０は、変化領域抽出部４０が出力した変化領域の情報に基づき、当該変化領域を、監視領域を示す画像上の画素領域で示した正面視点画像を作成する。具体的には、正面画像作成部７０は、変化領域抽出部４０が出力した変化領域の情報に基づき、現データが示す画像におけるグリッドから、当該変化領域に対応するグリッドのみを抽出し、当該抽出したグリッドのみからなる正面視点画像を作成する。正面視点画像を可視化すると、図９に示したものと類似する画像となる。ただし、図９に付記した数字は、現データと比較データとの差分値であるが、正面視点画像は、現データに基づく画像であるため、仮に数字を付記する場合は、現データが示す数字となる点に注意が必要である。
正面画像作成部７０は、正面視点画像の情報を、座標変換部８０および正面画像ラベリング部１００に出力する。

なお、この実施の形態１では、上述のとおり、監視装置１０００は、正面画像作成部７０を備えるようにし、正面画像作成部７０が、変化領域抽出部４０が出力した変化領域の情報に基づき、正面画像作成部７０を作成するようにした。しかしながら、監視装置１０００は、正面画像作成部７０を備えず、後述する座標変換部８０および正面画像ラベリング部１００は、現データと変化領域抽出部４０が抽出した変化領域の情報とに基づき、現データと変化領域の情報とをあわせて正面視点画像とみなすようにしてもよい。その場合、例えば、変化領域抽出部４０が、現データと変化領域の情報とを座標変換部８０および正面画像ラベリング部１００に出力する。
座標変換部８０および正面画像ラベリング部１００は、変化領域抽出部４０から出力された現データと変化領域の情報とをあわせて正面視点画像とし、後述する処理を行う。

座標変換部８０は、正面画像作成部７０から出力された正面視点画像の情報に基づき、当該正面視点画像の視点を移動させた画像を作成する。

図１０は、実施の形態１において、座標変換部８０が、正面視点画像から直上視点画像への座標変換を行った結果の直上視点画像のイメージを示す図である。
座標変換部８０は、正面視点画像に対し、当該正面視点画像における奥行き方向をＹ軸方向とし、かつ、正面視点画像におけるＸ軸方向をそのままＸ軸方向とする座標変換を行う。なお、正面視点画像における奥行き方向は、監視領域におけるＺ軸方向に相当する。具体的には、例えば、対象Ａ３０１は３次元レーザスキャナ１０から約３ｍの位置に存在し、対象Ｂ３０２は３次元レーザスキャナ１０から約９ｍの位置に存在するため（図６参照）、座標変換部８０は、当該３次元レーザスキャナ１０から対象Ａ３０１までの距離３ｍおよび対象Ｂ３０２までの距離９ｍを、それぞれＹ軸における座標とし、現在のＸ軸における座標はそのままとして、変化領域を投影しなおす。すなわち、この実施の形態１でいう、座標変換部８０による座標変換とは、点群データ１７中の距離データのＺ軸情報とＹ軸情報の交換である。

その結果、図１０で示すような画像イメージで示される画素領域が作成される。この実施の形態１では、図１０に示すような、座標変換部８０が変化領域の座標変換を行って作成した画素領域を、変換後変化領域ともいうものとし、図１０に示すような、変換後変化領域を示す画像を、直上視点画像ともいうものとする。つまり、この実施の形態１において、直上視点画像とは、正面画像作成部７０が作成した正面視点画像について、前記３次元レーザスキャナ１０の視点を、真上方向の視点に移動させた画像となるように変換した画像である。
直上視点画像においては、図１０に示すように、対象Ａ３０１を示す変換後変化領域（図１０の１００２参照）と、対象Ｂ３０２を示す変換後変化領域（図１０の１００１参照）とは、対象Ａ３０１と対象Ｂ３０２との距離差がわかるように、当該対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２に含まれるグリッドが分離して配置されるようになる。
座標変換部８０は、変換後変化領域を示す直上視点画像の情報を、直上画像ラベリング部９０に出力する。

直上画像ラベリング部９０は、座標変換部８０から出力された変換後変化領域を示す直上視点画像の情報に基づき、変換後変化領域に含まれる各グリッドのラベリングを行う。
正面画像ラベリング部１００は、正面画像作成部７０から出力された変化領域を示す正面視点画像の情報に基づき、変化領域に含まれる各グリッドのラベリングを行う。

正面視点画像および直上視点画像で示される変化領域および変換後変化領域は、上述のとおり、変化領域抽出部４０によって抽出された、現データと比較データとの差分値が閾値以上のグリッドからなる領域に基づく領域である。ただし、直上視点画像、および、正面視点画像において、当該領域内のグリッド同士は独立している。
しかし、変化領域および変換後変化領域は、本来、３次元レーザスキャナ１０の視野内に存在する対象物２０１である対象Ａ３０１または対象Ｂ３０２に対して発生する。よって、変化領域および変換後変化領域のグリッド同士は独立しているものの、各グリッドは、本来、対象Ａ３０１または対象Ｂ３０１のいずれかに属する。

そこで、直上画像ラベリング部９０は、直上視点画像で示される変換後変化領域に含まれるグリッドについて、同じ対象物２０１に属するグリッドを判別して、１つの集合体にまとめ、当該集合体ごとにラベルを付与する。
また、正面画像ラベリング部１００は、正面視点画像で示される変化領域に含まれるグリッドについて、同じ対象物２０１に属するグリッドを判別して、１つの集合体にまとめ、当該集合体ごとにラベルを付与する。
この、直上画像ラベリング部９０および正面画像ラベリング部１００が、グリッドを１つの集合体にまとめ、当該集合体ごとにラベルを付与する動作を、この実施の形態１では、ラベリングという。
具体的には、直上画像ラベリング部９０および正面画像ラベリング部１００は、変換後変化領域および変化領域における各グリッドのうち、同じ対象物２０１に属するグリッドを判別し、当該同じ対象物２０１に属すると判別した各グリッドに同じラベル番号を付与する。対象物２０１が複数存在する場合には、各対象物２０１には、それぞれ異なるラベル番号が付与される。

ここで、直上画像ラベリング部９０および正面画像ラベリング部１００が行うラベリングの動作について詳しく説明する。
なお、当該直上画像ラベリング部９０および正面画像ラベリング部１００が行うラベリングは、画像上のグリッドに対するラベリングであるため、後述する三次元空間でのラベリング動作と区別するため、特に二次元ラベリングというものとする。後述する三次元空間でのラベリングは三次元ラベリングというものとする。

図１１は、実施の形態１において、正面画像ラベリング部１００が行うラベリングの動作の手順の一例について説明する図である。
ここでは、ラベリング動作の説明を、図１１を用いて、正面画像ラベリング部１００が行うラベリングの動作の手順の一例として説明する。直上画像ラベリング部９０が行うラベリングの動作の手順も、正面画像ラベリング部１００が行うラベリング動作の手順と同様であり、ラベリングを行う対象が、変化領域に含まれるグリッドなのか変換後変化領域に含まれるグリッドなのかが異なるだけである。よって、直上画像ラベリング部９０によるラベリングの動作の詳細な説明については省略する。

図１１において、黒四角で示すグリッドは、変化領域抽出部４０が抽出した変化領域の情報に基づき正面画像作成部７０が作成した正面視点画像で示される変化領域に含まれるグリッドの一例をあらわしている。
図１１は、ラベリングの動作の説明の簡単のために変化領域のグリッドを配置した一例を示している。なお、図１１で示す例は、図９で示した例とは異なる変化領域９０１の例である。

正面画像ラベリング部１００は、正面視点画像の左上から変化領域のグリッドを探索してラスタスキャンを開始する（図１１Ａ参照）。なお、図１１Ａにおいて、ラスタスキャンの対象となる探索部を白四角で示している。
正面画像ラベリング部１００が実施するラスタスキャンは、一般的な、既存のラスタスキャンであるため、詳細な説明を省略する。

正面画像ラベリング部１００は、最初の変化領域のグリッドに発見すると、当該遭遇したグリッドにラベル「１」を付与する（図１１Ｂ参照）。
正面画像ラベリング部１００は、引き続き、ラスタスキャンを継続する。そして、正面画像ラベリング部１００は、新たに発見した変化領域のグリッドが、既にラベル番号を付与したグリッドと隣接する場合は、当該発見したグリッドに、すでに付与したラベル番号と同じラベル番号を付与する（図１１Ｃ参照）。隣接するグリッドとは、例えば、互いのＸ座標の差およびＹ座標の差がともに±１以内であるグリッドとする。なお、これは一例に過ぎず、隣接するグリッドを、互いのＸ座標の差およびＹ座標の差がともに±２以内のグリッドとしてもよく、どの範囲のグリッドまでを隣接するグリッドとみなすかは、予め適宜設定可能とする。
図１１Ｃでは、正面画像ラベリング部１００は、既にラベル番号「１」を付与しているグリッドと隣接するグリッドを発見したので、発見したグリッドにラベル「１」を付与した状態を示している。

正面画像ラベリング部１００は、引き続き、ラスタスキャンを継続する。そして、正面画像ラベリング部１００は、新たに発見した変化領域のグリッドが、既にラベル番号を付与したグリッドと隣接しない場合は、当該発見したグリッドに、すでに付与したラベル番号とは違うラベル番号を付与する（図１１Ｄ参照）。
図１１Ｄでは、正面画像ラベリング部１００は、既にラベル番号「１」を付与しているグリッドと隣接しないグリッドを発見したので、発見したグリッドにラベル「２」を付与した状態を示している。

正面画像ラベリング部１００は、引き続き、ラスタスキャンを継続する。そして、正面画像ラベリング部１００は、さらに、新たに発見した変化領域のグリッドが、既にラベル番号を付与したグリッドと隣接しない場合は、当該発見したグリッドに、すでに付与したラベル番号とは違うラベル番号を付与する（図１１Ｅ参照）。
図１１Ｅでは、正面画像ラベリング部１００は、既にラベル番号「１」または「２」を付与しているグリッドのいずれにも隣接しないグリッドを発見したので、発見したグリッドにラベル「３」を付与した状態を示している。

正面画像ラベリング部１００は、１ライン目のラスタスキャンを終了すると、２ライン目のラスタスキャンに移行する（図１１Ｆ参照）。
正面画像ラベリング部１００は、２ライン目のラスタスキャンを行い、１ライン目と同様に、変化領域のグリッドにラベル番号を付与する。そして、正面画像ラベリング部１００は、２ライン目のラスタスキャンを終了すると、３ライン目のラスタスキャンに移行する（図１１Ｇ参照）。

正面画像ラベリング部１００は、新たに発見した変化領域のグリッドが、既に異なるラベル番号を付与した複数のグリッドと隣接するグリッドであったと判別したとする（図１１Ｈ参照）。
図１１Ｈでは、正面画像ラベリング部１００が、３ライン目のラスタスキャンを実行中に、既にラベル番号「１」が付与されたグリッドにも、「２」が付与されたグリッドにも隣接するグリッドを発見した状態を示している。
この場合、この時点で、ラベル番号「１」が付与されたグリッドと、ラベル番号「２」が付与されたグリッドとは、ともに同じ対象物２０１に属することが判明したということになる。

正面画像ラベリング部１００は、同じ対象物２０１に属することが判明した、ラベル番号「１」が付与されたグリッドと、ラベル番号「２」が付与されたグリッドについて、同じラベル番号が付与されるようにする。具体的には、正面画像ラベリング部１００は、ラベル番号「２」が付与されたグリッドのラベル番号を「１」に変更して、ラベル番号「１」で統一する（図１１Ｉ参照）。なお、これは一例に過ぎず、例えば、正面画像ラベリング部１００は、ラベル番号「１」が付与されたグリッドのラベル番号を、「２」に変更するようにしてもよい。同じ対象物２０１に属することが判明した変化領域のグリッドには、同じラベル番号が付与されるようになっていればよい。

正面画像ラベリング部１００は、引き続きラスタスキャンを行い、６ライン目のラスタスキャンに移行したとする。当該６ライン目で、新たに変化領域のグリッドを発見したが、当該グリッドは、既にある１つのラベル番号が付与されたグリッドにのみ隣接するグリッドであったと判別したとする。例えば、新たに発見した変化領域のグリッドが、既にラベル番号「１」が付与されたグリッドにのみ隣接するグリッドであったとする。
この場合、正面画像ラベリング部１００は、新たに発見したグリッドに、ラベル番号「１」を付与し、既にラベル番号が付与されているグリッド、例えば、ラベル番号「３」が付与されているグリッドについて、ラベル番号の変更は行わない（図１１Ｊ〜図１１Ｋ参照）。

正面画像ラベリング部１００は、以上のような手順で、ラベリングの動作を行う。その結果、例えば、図１１Ａに示すような状態であった正面視点画像で示される変化領域に含まれるグリッドにラベリングが行われ、図１１Ｌに示すように、変化領域に含まれるグリッドにラベル番号「１」とラベル番号「３」が付与された状態となる。

図１２は、実施の形態１において、正面画像ラベリング部１００が、図１１を用いて説明したようなラベリングの手順に従って、図９に示したような正面視点画像で示される変化領域９０１に含まれるグリッドにラベリングを行った結果の一例を示す図である。なお、図１２では、ラベリングを行った各グリッドに、付与されたラベル番号を付記している。

図１２に示すように、変化領域９０１として抽出されたグリッドには、全て同じラベル番号「１」が付与される。
変化領域９０１として抽出されたグリッドには、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂに含まれるグリッドとが混在しているが、正面視点画像における２次元ラベリングではその区別はつかないため、正面画像ラベリング部１００は、例えば、図１２に示すように、対象Ａ３０１に含まれるグリッドも対象Ｂ３０２に含まれるグリッドも同じラベル番号を付与する。

一方、図１３は、実施の形態１において、直上画像ラベリング部９０が、図１１を用いて説明したようなラベリングの手順に従って、図１０に示したような直上視点画像で示される変換後変化領域１００１，１００２に含まれるグリッドにラベリングを行った結果の一例を示す図である。なお、図１３では、ラベリングを行った各グリッドには、付与されたラベル番号を付記している。

直上画像ラベリング部９０によるラベリングも、正面画像ラベリング部１００によるラベリング同様、２次元ラベリングではあるが、当該２次元ラベリングの対象は直上視点画像である。直上視点画像では、上述のとおり、複数の対象物２０１について、互いの距離差がわかるように、それぞれの対象物２０１に含まれるグリッドが分離して配置されるようになる。具体的には、図１０に示すように、対象Ａ３０１を示す変換後変化領域１００２に含まれるグリッドと、対象Ｂ３０２を示す変換後変化領域１００１に含まれるグリッドとは、分離して配置されている。
したがって、直上画像ラベリング部９０は、例えば、図１３に示すように、対象Ｂ３０２を示す変換後変化領域（図１３の１３０１参照）に含まれるグリッドにはラベル番号「１」を付与し、対象Ａ３０１を示す変換後変化領域（図１３の１３０２参照）のグリッドにはラベル番号「２」を付与する。

以上のように、直上画像ラベリング部９０、および、正面画像ラベリング部１００は、それぞれ、直上視点画像で示される変換後変化領域に含まれるグリッド、および、正面視点画像で示される変化領域に含まれるグリッドのラベリングを行う。

直上画像ラベリング部９０は、ラベル番号の情報を付与した変換後変化領域を、ラベル付変換後変化領域として、当該ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報を、ラベル分割部１１０に出力する。
正面画像ラベリング部１００は、ラベル番号の情報を付与した変化領域を、ラベル付変化領域として、当該ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報を、ラベル分割部１１０に出力する。

図１の説明に戻る。
ラベル分割部１１０は、直上画像ラベリング部９０から出力されたラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報と、正面画像ラベリング部１００から出力されたラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報とに基づき、正面視点画像で示されるラベル付変化領域に含まれる各グリッドに付与されたラベル番号を、対象物２０１ごとに振り分ける。

ラベル分割部１１０の動作について、図面を用いて詳細に説明する。
例えば、直上画像ラベリング部９０から出力された情報に基づくラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像は、図１３に示したような直上視点画像であり、正面画像ラベリング部１００から出力された情報に基づくラベル付変化領域を示す正面視点画像は、図１２に示したような正面視点画像であるものとして、以下説明する。

ラベル分割部１１０は、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像とラベル付変化領域を示す正面視点画像とを比較する。
図１３に示すように、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像では、変換後変化領域内のグリッドのうち、対象Ａ３０１に含まれるグリッド（図１３の１３０２参照）と対象Ｂ３０２に含まれるグリッド（図１３の１３０１参照）とは分離され、それぞれ異なるラベル番号「１」または「２」が付与されている。
一方、図１２に示すように、ラベル付変化領域を示す正面視点画像では、ラベル付変化領域１２０１内のグリッドのうち、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドは分離されず、同じラベル番号「１」が付与されている。
ラベル分割部１１０は、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像とラベル付変化領域を示す正面視点画像とを、Ｘ軸を揃えた状態で比較し、ラベル付変換後変化領域に含まれる各グリッドに付与されたラベル番号をもとに、ラベル付変化領域に含まれる各グリッドで混在している、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとを分離させ、対象物２０１ごとのラベル番号を付与しなおす。

図１４および図１５は、実施の形態１において、ラベル分割部１１０が、ラベル付変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与しなおす具体的な動作を説明するための図である。
図１４Ａおよび図１５Ａは、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２を示す直上視点画像のイメージを示している。図１４Ａおよび図１５Ａにおいて、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２に含まれる各グリッドには、直上画像ラベリング部９０によって付与されたラベル番号を付記している。
また、図１４Ｂは、ラベル付変化領域を示す正面視点画像のイメージであり、ラベル付変化領域１２０１に含まれる各グリッドには、正面画像ラベリング部１００によって付与されたラベル番号を付記している。また、図１５Ｂは、ラベル分割部１１０がラベル番号を付与しなおした後のラベル付変化領域１５０１を示す正面視点画像のイメージであり、ラベル付変化領域１５０１に含まれる各グリッドには、ラベル分割部１１０が付与しなおしたラベル番号を付記している。

まず、ラベル分割部１１０は、図１４に示すように、直上視点画像（図１４Ａ）から、対象Ａ３０１の、Ｘ軸方向の両端の位置と、対象Ｂ３０２の、Ｘ軸方向の両端の位置を判別する。当該対象Ａ３０１の両端の位置と、対象Ｂ３０２の両端の位置は、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２のグリッドに付与されたラベル番号から判別することができる。
なお、図１４Ａでは、対象Ａ３０１に含まれるグリッドは、ラベル番号「２」が付与されたグリッド（図１４の１３０２参照）であり、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドは、ラベル番号「１」が付与されたグリッド（図１４の１３０１参照）である。

ラベル分割部１１０は、直上視点画像上で、判別した対象Ａ３０１の両端の位置と、対象Ｂ３０２の両端の位置とをそれぞれ通り、Ｘ軸と垂直に交わる直線を設定する。
ここでは、Ｘ軸に沿って、対象Ａ３０１の左端、対象Ａ３０１の右端、対象Ｂ３０２の左端、または対象Ｂの右端をそれぞれ通る、４本の直線が設定される。当該４本の直線を、図１４では、それぞれ、Ａ左点線１４０１、Ａ右点線１４０２、Ｂ左点線１４０３、およびＢ右点線１４０４で示している。なお、ここでは、Ａ右点線１４０２とＢ左点線１４０３は重なっている。

さらに、ラベル分割部１１０は、直上視点画像上で設定したＡ左点線１４０１、Ａ右点線１４０２、Ｂ左点線１４０３、およびＢ右点線１４０４を、直上視点画像上のＸ軸の位置と同じ位置に設定されるよう、それぞれ、正面視点画像（図１４Ｂ）上にも設定する。
図１２に示すとおり、ラベル付変化領域１２０１内の全てのグリッドには同じラベル番号が付与されているため、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとが分離されていない。しかし、正面視点画像上に設定した直線によれば、このようなラベル付変化領域１２０１内においても、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドの位置が、それぞれ判別できるようになる。

ラベル分割部１１０は、図１４Ｂに示すように、Ａ左点線１４０１、Ａ右点線１４０２、Ｂ左点線１４０３、およびＢ右点線１４０４に従って、ラベル付変化領域１２０１内のグリッドを、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとに分離させ、対象物２０１ごとに異なるラベル番号となるよう、ラベル番号を付与しなおす。

ここでは、ラベル分割部１１０は、図１５Ｂに示すように、ラベル付変化領域１５０１に含まれるグリッドに付与するラベル番号を、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２のグリッドに付与されたラベル番号とあわせるようにする。具体的には、ラベル分割部１１０は、対象Ａ３０１に含まれるグリッドのラベル番号が「２」、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドのラベル番号が「１」となるよう、ラベル番号を付与しなおす。
なお、これは一例に過ぎず、ラベル分割部１１０はラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２に含まれるグリッドに付与されたラベル番号をもとに判別した、異なる複数の対象物２０１に含まれるグリッドについて、含まれる対象物２０１ごとに、ラベル番号を付与しなおすようになっていればよい。

ラベル分割部１１０は、各グリッドに付与しなおしたラベル番号が付与されたラベル付変化領域を、確定ラベル付変化領域とし、当該確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報を、対象物識別部１２０に出力する。

対象物識別部１２０は、ラベル分割部１１０から出力された確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報に基づき、３次元レーザスキャナ１０の視野に存在する対象物２０１を識別する。
具体的には、例えば、ラベル分割部１１０から、図１５Ｂのような、確定ラベル付変化領域１５０１を示す正面視点画像の情報が出力されたとすると、対象物識別部１２０は、確定ラベル付変化領域１５０１に含まれるグリッドに付与されたラベル番号に基づき、ラベル番号「１」とラベル番号「２」の２種類のラベル番号が付与されていることから、３次元レーザスキャナ１０の視野に存在する２つの対象物２０１を識別する。
そして、対象物識別部１２０は、同じ対象物２０１に含まれるグリッドを包含するよう、フェレ径を設定する。

図１６は、実施の形態１において、対象物識別部１２０が、確定ラベル付変化領域に含まれるグリッドにフェレ径を設定した一例を示す図である。
なお、図１６では、フェレ径が設定された確定ラベル付変化領域を示した正面視点画像のイメージを示している。
図１６に示すように、対象物識別部１２０は、ラベル番号「１」が付与されたグリッドとラベル番号「２」が付与されたグリッドそれぞれについて、外接矩形を設定し、第１のフェレ径１６０１、および第２のフェレ径１６０２を設定する。ここでは、ラベル番号「１」が付与されたグリッドの外接矩形を第１のフェレ径１６０１とし、ラベル番号「２」が付与されたグリッドの外接矩形を第２のフェレ径１６０２としている。すなわち、対象Ａ３０１に含まれるグリッドが第２のフェレ径１６０２として、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドが第１のフェレ径１６０１として分離される。
対象物識別部１２０は、第１のフェレ径１６０１および第２のフェレ径１６０２の情報を付与した確定ラベル付変化領域を、認識対象領域として、当該認識対象領域を示す正面視点画像の情報を、認識処理部５０に出力する。

このように、この実施の形態１に係る監視装置１０００では、３次元レーザスキャナ１０の視野を示す現データを、二次元の画像上で比較データと比較し、距離データの差分に基づいて変化領域を抽出し、当該変化領域を座標変換した変換後変化領域の情報を作成する。
そして、監視装置１０００は、変化領域に含まれるグリッドと変換後変化領域に含まれるグリッドをそれぞれ二次元ラベリングによってラベリングし、変換後変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果を利用して、変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果について、複数の異なる対象物２０１に対して同じラベル番号が付与されている場合には、異なる対象物２０１ごとにラベル番号が付与されるよう、ラベル番号を付与しなおす。これにより、二次元ラベリングによっても、遠近差を考慮した、対象物２０１の判定を行うことを可能としている。

ここで、図１７は、変換後変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果を利用せず、変化領域に含まれるグリッドを二次元ラベリングした結果のみに基づき、対象物２０１を判定するためのフェレ径を設定した場合の、変化領域を示す正面視点画像のイメージの一例を示す図である。
図１７は、一例として、図１２に示す正面視点画像のとおり変化領域に含まれるグリッドの二次元ラベリングを行った結果であるラベル付変化領域１２０１を元に、対象物２０１の判定を行ったものとしている。
図１２に示す正面視点画像では、ラベル付変化領域１２０１のグリッドは、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２が含まれているにもかかわらず、同じラベル番号「１」が付与されている。
当該正面視点画像で示されるラベル付変化領域１２０１の二次元ラベリング結果のみから対象物２０１を判断すると、対象物２０１は１つのみと判断され、フェレ径も１つしか設定されない（図１７の１７０１参照）。
これは、正面視点画像で示されるラベル付変化領域１２０１からのみでは、対象Ａ３０１が存在する位置と対象Ｂ３０２が存在する位置との遠近差を判別することができないことによる。

この実施の形態１に係る監視装置１０００では、上述のとおり、対象Ａ３０１が存在する位置と対象Ｂ３０２が存在する位置との遠近差を判別することができる、直上視点画像で示される変換後変化領域を作成し、当該変換後変化領域を利用して、変化領域内のグリッドが含まれる対象物２０１を判別するようにした。これにより、二次元ラベリングによって対象物２０１の判定を行っても、変化領域では１つとみなされる複数の異なる対象物２０１を、それぞれ異なる対象物２０１として、正しく識別することができる。

なお、例えば、二次元ラベリングではなく、三次元ラベリングの手法によれば、異なる対象物２０１の遠近差を判別することができるので、正面から見て重なる位置に存在するような２つの対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２が存在する場合でも（図５Ｃ参照）、距離データを用いて、それぞれ識別することができる。
従来の、一般的な三次元ラベリングの手法を用いて複数の対象物２０１を判断する方法について以下簡単に説明する。
なお、ここでは、一例として、図５に示したように、３次元レーザスキャナ１０の視野にある床３０３、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２が、８×４×４個のキューブの一部としてあらわされる（図５Ｂ参照）ものとし、当該キューブごとの距離データに基づく三次元ラベリングによって、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２を識別するものとする。

三次元ラベリングでは、奥行き方向の隣接キューブを含めてラベリング対象となる。
例えば、発見された変化領域のキューブが、既にラベル番号が付与されたキューブに隣接するキューブである場合は、当該発見された変化領域のキューブに同じラベル番号を付与する。

図１８は、発見された変化領域のキューブについて、既にラベル番号が付与されたキューブが隣接する状態であるかどうかの探索範囲の一例を説明するための図である。
図１８では、隣接するキューブとは、互いのＸ座標の差，Ｙ座標の差，およびＺ座標の差がともに±１以内にあるキューブをいうものとしており、発見された変化領域のキューブを注目キューブ１８０１として、また、当該注目キューブ１８０１に隣接するキューブを隣接キューブ１８０２として示している。
隣接キューブ１８０２に、既にラベル番号が付与されたキューブが存在する場合には、注目キューブ１８０１には、当該既にラベル番号が付与された隣接キューブ１８０２と同じラベル番号が付与される。

上述の、図１８を用いて説明した考え方に基づき、図５に示したようなキューブモデルについて対象物２０１の識別を行った結果を、図１９に示す。
図１９では、対象Ａ３０１に含まれるキューブにラベル番号「１」が付与され、対象Ｂ３０２に含まれるキューブにラベル番号「２」が付与されたことを示している。すなわち、三次元ラベリングによって、変化対象領域のキューブは、２つの対象物２０１に含まれるキューブであることが識別できたことになる。
ここで、ラベル番号「１」が付与されたキューブ、すなわち、対象Ａ３０１に含まれるキューブの外接矩形は、第１のフェレ径１９０１として設定される。また、ラベル番号「２」が付与されたキューブ、すなわち、対象Ｂ３０２に含まれるキューブの外接矩形は、第２のフェレ径１９０２として設定される。

以上のように、距離データを用いた三次元ラベリングの手法で対象物２０１を識別するようにすれば、対象Ａ３０１および対象Ｂ３０２を異なる対象物２０１として識別できる。
しかしながら、三次元ラベリングの手法で対象物２０１を識別しようとすると、以下の問題がある。

図１８で示したように、注目キューブ１８０１に隣接する隣接キューブ１８０２は、合計２６個である。すなわち、三次元ラベリングの手法においては、例えば、隣接するキューブをＸ，Ｙ，Ｚ座標ともに±１以内とした場合、１つの注目キューブ１８０１に対し、２６回の比較演算をしないと、１つの注目キューブ１８０１の三次元ラベリング作業は完了しない。
これに対し、二次元ラベリングの手法によると、例えば、Ｘ，Ｙ座標ともに±１以内のグリッドを隣接グリッドとするように、上述した三次元ラベリングの場合同様、ラベリングしたい対象（ここでは、注目グリッドとする）から±１の範囲内にあるグリッドを隣接グリッドとしても、隣接グリッドは８個になる。すなわち、１つの注目グリッドに対し、８回の比較演算をすれば、当該注目グリッドの二次元ラベリング作業は完了する。

このように、三次元ラベリングと二次元ラベリングとでは、演算量に３倍超の差が発生する。なお、上述の例では、注目キューブあるいは注目グリッドから±１の範囲内にあるキューブあるいはグリッドが比較演算の対象となったが、仮に、当該比較演算の対象とするキューブあるいはグリッドの範囲がさらに広がれば、演算量の差もさらに広がる。
例えば、注目キューブあるいは注目グリッドから±２の範囲内にあるキューブあるいはグリッドを比較演算の対象とすると、三次元ラベリングでは、隣接するキューブは１２４個となり、１つの注目キューブに対して１２４回の比較演算が必要となる。
これに対し、二次元ラベリングでは、隣接するグリッドは２４個となり、１つの注目グリッドに対して２４回の比較演算で済む。
この場合、三次元ラベリングと二次元ラベリングとでは、演算量に５倍超の差が発生することになる。

以上のように、三次元ラベリングの手法を用いて対象物２０１を識別するようにすれば、Ｚ座標上の接触の有無も同時に識別することができ、一見効果的にも思われるが、実際は、対象物２０１を識別するのに、二次元ラベリングの３倍、５倍といった演算量が必要となり、二次元ラベリングに比べて演算コストも大きくなるという問題がある。

この実施の形態１に係る監視装置１０００では、上述のとおり、変換後変化領域を作成することで距離データに基づいてＺ座標上の接触の有無も考慮しつつ、二次元ラベリングの手法によって、対象物２０１を識別できるようにしている。つまり、この実施の形態１に係る監視装置１０００は、距離差を用いて、かつ、三次元ラベリングを行わずに、演算量を抑えた対象物の識別を可能としている。

図１の説明に戻る。
認識処理部５０は、対象物識別部１２０が出力した認識対象領域を示す正面視点画像の情報に基づき、フィレ径ごとの変化領域より、「面積」、「縦横寸法」、「速度」等の特徴量を抽出し、抽出した特徴量が、予め定めた条件を満たしているか否かに基づいて、変化領域が報知対象であるか否かの認識処理を行う。認識処理部５０は、変化領域が報知対象であると認識した場合、報知指示情報を報知処理部６０に出力する。
報知処理部６０は、認識処理部５０から出力された報知指示情報に基づいて報知処理を行う。報知処理としては、上位にあるＰＣ３００などの装置に特定の信号を送信する処理、あるいは装置にブザーを鳴らさせるなどの処理などが挙げられる。

なお、この実施の形態１では、図１に示すように、３次元レーザスキャナ１０は監視装置１０００に備えられるものとしたが、これに限らず、３次元レーザスキャナ１０は監視装置１０００の外部に備えられ、監視装置１０００は、ネットワーク等を介して、３次元レーザスキャナ１０から点群データ１７を取得するようにしてもよい。

次に、実施の形態１に係る監視装置１０００の動作について説明する。
図２０は、実施の形態１に係る監視装置１０００の動作を示すフローチャートである。
なお、ここでは、説明の簡潔化のため、３次元レーザスキャナ１０の解像度が２４×１９画素である場合を例に説明を行う。
まず、３次元レーザスキャナ１０は背景２００、すなわち、監視領域の範囲をスキャンし（ステップＳＴ２００１）、点群データ１７、すなわち、距離データおよび強度データを取得する（ステップＳＴ２００２）。具体的には、背景２００の範囲を３次元レーザスキャナ１０の解像度である２４×１９に分割してスキャンする。距離データは一般にデジタルデータであり、ここでは２４×１９画素の１画素あたり８ビットの多値データとする。
３次元レーザスキャナ１０は、取得した点群データを、現データ演算部２０および比較データ演算部３０に出力する。

現データ演算部２０は、ステップＳＴ２００２で取得された２４×１９画素の点群データ１７中の距離データを現データとして現データ蓄積部２１に蓄積させる（ステップＳＴ２００３）。現データのイメージとしては、図６で示したとおりである。なお、図６Ｂでは各グリッドに距離データを付記している。

比較データ演算部３０は、過去にステップＴ２００２で取得されて不図示のデータ蓄積部に蓄積された２４×１９画素の点群データ１７中の距離データを比較データに変換し、比較データ蓄積部３１に蓄積させる（ステップＳＴ２００４）。比較データのイメージとしては、図７で示したとおりである。なお、図７Ｂでは各グリッドに距離データを付記している。

変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１に蓄積された現データと、比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データを取得し、現データと比較データとをグリッド単位で比較して差分値を算出し（図８参照）、算出した差分値が予め設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する（ステップＳＴ２００５、図９参照）。当該ステップＳＴ２００５の処理では、現データおよび比較データは、距離データで構成されているため、変化領域抽出部４０が算出する差分値は「距離の差」を示している。例えば、現データに背景２００および対象物２０１が含まれ、比較データに背景２００のみが含まれている場合、得られる差分値は「比較データの背景と現データの対象物との間の距離」を示している。

ステップＳＴ２００５で得られた差分値は、１画素あたり８ビットの多値データであり、変化領域抽出部４０は得られた差分値が予め設定した閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ２００６）。差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ２００６の“ＹＥＳ”の場合）、当該画素領域を変化領域として抽出する（ステップＳＴ２００７）。変化領域抽出部４０は、抽出した変化領域の情報を、正面画像作成部７０に出力する。そして、正面画像作成部７０は、変化領域抽出部４０が出力した変化領域の情報に基づき、当該変化領域を、監視領域を示す画像上の画素領域で示した正面視点画像を作成し、当該正面視点画像の情報を、座標変換部８０および正面画像ラベリング部１００に出力する。

一方、差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ２００６の“ＮＯ”の場合）、当該画素領域は変化領域でないと判断し（ステップＳＴ２００８）、ステップＳＴ２００９の処理に進む。その後、変化領域抽出部４０は、２４×１９画素全てについて処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ２００９）。２４×１９画素全てについて処理を行っていない場合（ステップＳＴ２００９の“ＮＯ”の場合）、ステップＳＴ２００５の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、２４×１９画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ２００９の“ＹＥＳ”の場合）、座標変換部８０は、ステップＳＴ２００７において正面画像作成部７０から出力された正面視点画像の情報に基づき、当該正面視点画像の視点を移動させた画像を作成する（ステップＳＴ２０１０）。具体的な動作は、図９，図１０等を用いて説明したとおりである。座標変換部８０は、変換後変化領域を直上視点画像の情報を、直上画像ラベリング部９０に出力する。

正面画像ラベリング部１００は、ステップＳＴ２００７において正面画像作成部７０から出力された、変化領域を示す正面視点画像の情報に基づき、変化領域に含まれる各グリッドのラベリングを行う。（ステップＳＴ２０１１）。具体的な動作は、図１１，図１２等を用いて説明したとおりである。正面画像ラベリング部１００は、ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報をラベル分割部１１０に出力する。

直上画像ラベリング部９０は、ステップＳＴ２０１０において座標変換部８０から出力された変換後変化領域を示す直上視点画像の情報に基づき、変換後変化領域に含まれる各グリッドのラベリングを行う（ステップＳＴ２０１２）。具体的な動作は、図１１，図１３等を用いて説明したとおりである。直上画像ラベリング部９０は、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報をラベル分割部１１０に出力する。

ラベル分割部１１０は、ステップＳＴ２０１２で直上画像ラベリング部９０から出力されたラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報と、ステップＳＴ２０１１で正面画像ラベリング部１００から出力されたラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報とに基づき、正面視点画像で示されるラベル付変化領域に含まれる各グリッドに付与されたラベル番号を、対象物２０１ごとに振り分ける（ステップＳＴ２０１３）。具体的な動作は、図１４，図１５等を用いて説明したとおりである。ラベル分割部１１０は、付与しなおしたラベル番号が付与された確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報を、対象物識別部１２０に出力する。

対象物識別部１２０は、ステップＳＴ２０１３においてラベル分割部１１０から出力された確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報に基づき、３次元レーザスキャナ１０の視野に存在する対象物２０１を識別する（ステップＳＴ２０１４）。具体的な動作は、図１５，図１６等を用いて説明したとりである。対象物識別部１２０は、フェレ径の情報を付与した認識対象領域を示す正面視点画像の情報を、認識処理部５０に出力する。

認識処理部５０は、対象物識別部１２０がステップＳＴ２０１４で出力した認識対象領域を示す正面視点画像の情報に基づき、フィレ径ごとの変化領域より、「面積」、「縦横寸法」、「速度」等の特徴量を抽出し、抽出した特徴量が、予め定めた条件を満たしているか否かの判定を行う（ステップＳＴ２０１５）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ２０１５の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、変化領域が報知対象であると認識する（ステップＳＴ２０１６）。認識処理部５０は、変化領域が報知対象であると認識した場合、報知指示情報を報知処理部６０に出力する。
一方、照合条件を満たさない場合（ステップＳＴ２０１５の“ＮＯ”の場合）、変化領域が報知対象でないと判断し（ステップＳＴ２０１７）、ステップＳＴ２００１の処理に戻る。

ここで、ステップＳＴ２０１５における認識処理部５０による判定処理を詳細に説明する。
図２１は、実施の形態１に係る監視装置１０００の認識処理部５０による判定処理を示すフローチャートである。
認識処理部５０は、フィレ径に属する変化領域が監視範囲内に存在するか否か判定を行う（ステップＳＴ２１０１）。なお、ここで、監視範囲とは、監視領域、すなわち、３次元レーザスキャナ１０の測定範囲内の範囲であって、例えば、監視の必要上、対象物２０１を検知した場合に報知が求められる範囲のことをいい、当該監視範囲は予め設定されているものとする。
フィレ径に属する変化領域が監視範囲内に存在する場合（ステップＳＴ２１０１の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、フィレ径に属する変化領域が所定の面積を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２１０２）。
フィレ径に属する変化領域が所定の面積を有している場合（ステップＳＴ２１０２の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、フィレ径に属する変化領域が所定の縦横寸法を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２１０３）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ２１０３の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、フィレ径に属する変化領域が所定の移動速度を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２１０４）。所定の移動速度を有している場合（ステップＳＴ２１０４の“ＹＥＳ”の場合）、図２０のステップＳＴ２０１６に進み、変化領域が報知対象であると認識される。

一方、フィレ径に属する変化領域が監視範囲内に存在しない場合（ステップＳＴ２１０１の“ＮＯ”の場合）、あるいは、フィレ径に属する変化領域が所定の面積を有していない場合（ステップＳＴ２１０２の“ＮＯ”の場合）、あるいは、フィレ径に属する変化領域が所定の縦横寸法を有していない場合（ステップＳＴ２１０３の“ＮＯ”の場合）、あるいは、フィレ径に属する変化領域が所定の移動速度を有してない場合（ステップＳＴ２１０４の“ＮＯ”の場合）は、図２０のステップＳＴ２０１７に進み、報知対象でないと判断される。

なお、認識処理部５０は、上述した動作を、全てのフィレ径に対して、フィレ径ごとに行う。そして、認識処理部５０が１つでも報知対象と判断されるフィレ径が存在すれば、図２０のステップＳＴ２０１６に進み、フィレ径に属する変化領域が報知対象であると認識される。

図２０のフローチャートに戻る。
報知処理部６０は、ステップＳＴ２０１６において認識処理部５０から出力された報知指示情報に基づき、認識された報知対象について報知処理を行い（ステップＳＴ２０１８）、ステップＳＴ２００１の処理に戻る。

図２２Ａ，図２２Ｂは、この発明の実施の形態１に係る監視装置１０００のハードウェア構成の一例を示す図である。
この発明の実施の形態１において、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０の各機能は、処理回路２２０１により実現される。すなわち、監視装置１０００は、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データに基づき、報知対象となる変化を検出した場合に報知処理を行うための処理回路２２０１を備える。
処理回路２２０１は、図２２Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図２２Ｂに示すようにメモリ２２０５に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２２０６であってもよい。

処理回路２２０１が専用のハードウェアである場合、処理回路２２０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。

処理回路２２０１がＣＰＵ２２０６の場合、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。すなわち、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２２０２、メモリ２２０５等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ２２０６、システムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ２２０２、メモリ２２０５等に記憶されたプログラムは、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ２２０５とは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等が該当する。

なお、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０については専用のハードウェアとしての処理回路２２０１でその機能を実現し、変化領域抽出部４０と、認識処理部５０と、報知処理部６０と、正面画像作成部７０と、座標変換部８０と、直上画像ラベリング部９０と、正面画像ラベリング部１００と、ラベル分割部１１０と、対象物識別部１２０については処理回路がメモリ２２０５に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
現データ蓄積部２１と比較データ蓄積部３１は、例えば、ＨＤＤ２２０２を使用する。なお、これは一例にすぎず、現データ蓄積部２１と比較データ蓄積部３１は、ＤＶＤ、メモリ２２０５等によって構成されるものであってもよい。
また、監視装置１０００は、３次元レーザスキャナ１０、あるいは、上位にあるＰＣ３００等の装置との通信を行う入力インタフェース装置２２０３、出力インタフェース装置２２０４を有する。

以上のように、この実施の形態１によれば、監視領域を測定した３次元レーザスキャナ１０の測定結果から、監視領域に存在する複数の物体までの距離データをそれぞれ取得し、現距離データとする現データ演算部２０と、測定結果から過去の距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部３０と、現距離データと比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である変化領域を抽出する変化領域抽出部４０と、現距離データと変化領域抽出部４０が抽出した変化領域とに基づく正面視点画像について、３次元レーザスキャナ１０の視点を移動させた画像となるように変換した画像を作成する座標変換部８０と、正面視点画像と、座標変換部８０が作成した画像とに基づき、監視領域に存在する複数の物体を識別する対象物識別部１２０とを備えるように構成したので、三次元ラベリングを行わずに対象物の識別ができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、ラベル分割部１１０が、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報を用いて、ラベル付変化領域に含まれる各グリッドに付与されたラベル番号を、対象物２０１ごとに同じラベル番号となるよう、ラベル番号を付与しなおすようにしていた。
この実施の形態２では、ラベル分割部１１０ａは、変化領域に含まれる各グリッドに対して、前もってラベリング処理を行わず、ラベル番号が付与されていない変化領域に含まれる各グリッドに対して、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報を用いて、ラベル番号の付与を行う実施の形態について説明する。

図２３は、この発明の実施の形態２に係る監視装置１０００ａの構成を示すブロック図である。
図２３において、実施の形態１で図１を用いて説明した監視装置１０００と同様の構成については同じ符号を付して重複した説明を省略する。
実施の形態２に係る監視装置１０００ａは、実施の形態１に係る監視装置１０００とは、正面画像ラベリング部１００を備えない点が異なる。また、実施の形態２に係る監視装置１０００ａのラベル分割部１１０ａの動作が、実施の形態１に係る監視装置１０００のラベル分割部１１０の動作とは異なる。
なお、この実施の形態２では、正面画像作成部７０は変化領域抽出部４０が抽出した変化領域の情報に基づき正面視点画像を作成すると、当該正面視点画像の情報を、座標変換部８０とラベル分割部１１０ａに出力する。
また、この実施の形態２においても、正面画像作成部７０を備えず、現データと変化領域抽出部４０抽出した変化領域の情報とをあわせて正面視点画像とみなすようにしてもよい。この場合、例えば、変化領域抽出部４０が、現データと変化領域の情報とを座標変換部８０とラベル分割部１１０ａに出力し、座標変換部８０とラベル分割部１１０ａは、変化領域抽出部４０が出力した現データと変化領域の情報とをあわせて正面視点画像とし、当該正面視点画像に基づき動作する。

この実施の形態２に係る監視装置１０００ａのハードウェア構成は、実施の形態１において図２２Ａ，図２２Ｂを用いて説明した構成と同様であるため、重複した説明を省略する。

図２４は、実施の形態２に係る監視装置１０００ａの動作を示すフローチャートである。
図２４のステップＳＴ２４０１〜２４１１，ステップＳＴ２４１３〜２４１７の動作は、それぞれ、実施の形態１で図２０を用いて説明したステップＳＴ２００１〜２０１０，２０１２、ステップＳＴ２０１４〜２４１８の動作と同様であるため、重複した説明を省略する。
この実施の形態２に係る監視装置１０００ａの動作については、実施の形態１で説明した図２０のステップＳＴ２０１３の動作が、ステップＳＴ２４１２の動作となる点が異なるのみである。したがって、実施の形態１とは異なるステップＳＴ２４１２の、ラベル分割部１１０ａの動作についてのみ以下説明する。

ラベル分割部１１０ａは、ステップＳＴ２４１１において直上画像ラベリング部９０から出力されたラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像の情報と、ステップＳＴ２４０７において正面画像作成部７０が出力した正面視点画像の情報とに基づき、変化領域に含まれる各グリッドに、対象物２０１ごとのラベル番号を付与する（ステップＳＴ２４１２）。
ステップＳＴ２４１２におけるラベル分割部１１０ａの動作について、図面を用いて詳細に説明する。

例えば、ステップＳＴ２４１１において直上画像ラベリング部９０から出力された情報に基づく直上視点画像のイメージは、図１３に示したような直上視点画像のイメージであり、ステップＳＴ２４０７において正面画像作成部７０から出力された情報に基づく正面視点画像のイメージは、図９に示したような正面視点画像のイメージであるものとして、以下説明する。

ラベル分割部１１０ａは、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像と変化領域を示す正面視点画像とを比較する。
図１３に示すように、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像では、変換後変化領域内のグリッドのうち、対象Ａ３０１に含まれるグリッド（図１３の１３０２参照）と対象Ｂ３０２に含まれるグリッド（図１３の１３０１参照）とは分離され、異なるラベル番号「１」または「２」が付与されている。
一方、図９に示すように、変化領域を示す正面視点画像では、変化領域９０１として抽出された、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドは分離されていない。また、図９に示すような正面視点画像では、ラベリングは行われていないため、各グリッドにラベル番号は付与されていない。
ラベル分割部１１０は、ラベル付変換後変化領域を示す直上視点画像と、ラベリングが行われていない変化領域を示す正面視点画像とを、Ｘ軸を揃えた状態で比較し、ラベル付変換後変化領域に含まれる各グリッドに付与されたラベル番号をもとに、変化領域９０１に含まれる各グリッドで混在している、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとを分離させ、対象物２０１ごとのラベル番号を付与する。

図２５および図２６は、実施の形態２において、ラベル分割部１１０ａが、ラベリングが行われていない変化領域に含まれる各グリッドにラベル番号を付与する具体的な動作を説明するための図である。
図２５Ａおよび図２６Ａは、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２を示す直上視点画像を示している。図２５Ａおよび図２６Ａにおいて、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２に含まれる各グリッドには、直上画像ラベリング部９０によって付与されたラベル番号を付記している。
また、図２５Ｂは、変化領域９０１を示す正面視点画像であり、変化領域９０１に含まれる各グリッドには、現データと比較データとの距離差を数字として付記している。
また、図２６Ｂは、ラベル分割部１１０ａがラベル番号を付与した後の変化領域９０１を示す正面視点画像であり、変化領域９０１に含まれる各グリッドには、ラベル分割部１１０ａが付与したラベル番号を付記している。

まず、ラベル分割部１１０ａは、図２５に示すように、直上視点画像（図２５Ａ）から、対象Ａ３０１の、Ｘ軸方向の両端の位置と、対象Ｂ３０２の、Ｘ軸方向の両端の位置を判別する。当該対象Ａ３０１の両端の位置と、対象Ｂ３０２の両端の位置は、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２のグリッドに付与されたラベル番号から判別することができる。
なお、図２５Ａでは、対象Ａ３０１に含まれるグリッドは、ラベル番号「２」が付与されたグリッド（図２５Ａの１３０２参照）であり、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドは、ラベル番号「１」が付与されたグリッド（図２５Ａの１３０１参照）である。

ラベル分割部１１０ａは、直上視点画像上で、判別した対象Ａ３０１の両端の位置と、対象Ｂ３０２の両端の位置とをそれぞれ通り、Ｘ軸と垂直に交わる直線を設定する。
ここでは、Ｘ軸に沿って、対象Ａ３０１の左端、対象Ａ３０１の右端、対象Ｂ３０２の左端、または対象Ｂの右端をそれぞれ通る、４本の直線が設定される。当該４本の直線を、図２５では、それぞれ、Ａ左点線２５０１、Ａ右点線２５０２、Ｂ左点線２５０３、およびＢ右点線２５０４で示している。なお、ここでは、Ａ右点線２５０２とＢ左点線２５０３は重なっている。

さらに、ラベル分割部１１０ａは、直上視点画像上で設定したＡ左点線２５０１、Ａ右点線２５０２、Ｂ左点線２５０３、およびＢ右点線２５０４を、直上視点画像上のＸ軸の位置と同じ位置に設定されるよう、それぞれ、正面視点画像（図２５Ｂ）上にも設定する。
図９に示すとおり、変化領域９０１内のいずれのグリッドにもラベル番号は付与されておらず、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとが分離されてもいない。しかし、正面視点画像上に設定した直線によれば、このような変化領域９０１内においても、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドの位置が、それぞれ判別できるようになる。

ラベル分割部１１０ａは、図２５Ｂに示すように、Ａ左点線２５０１、Ａ右点線２５０２、Ｂ左点線２５０３、およびＢ右点線２５０４に従って、変化領域９０１内のグリッドを、対象Ａ３０１に含まれるグリッドと対象Ｂ３０２に含まれるグリッドとに分離させ、対象物２０１ごとに異なるラベル番号となるよう、ラベル番号を付与する。

ここでは、ラベル分割部１１０ａは、図２６Ｂに示すように、変化領域２６０１に含まれるグリッドに付与するラベル番号を、ラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２のグリッドに付与されたラベル番号とあわせるようにする。具体的には、ラベル分割部１１０ａは、対象Ａ３０１に含まれるグリッドのラベル番号が「２」、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドのラベル番号が「１」となるよう、ラベル番号を付与する。
なお、これは一例に過ぎず、ラベル分割部１１０ａはラベル付変換後変化領域１３０１，１３０２に含まれるグリッドに付与されたラベル番号をもとに判別した、異なる複数の対象物２０１に含まれるグリッドについて、含まれる対象物２０１ごとに、ラベル番号を付与するようになっていればよい。

ラベル分割部１１０ａは、各グリッドに付与したラベル番号が付与された変化領域を、確定ラベル付変化領域とし、当該確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報を、対象物識別部１２０に出力する。

対象物識別部１２０は、ラベル分割部１１０ａから出力された確定ラベル付変化領域を示す正面視点画像の情報に基づき、３次元レーザスキャナ１０の視野に存在する対象物２０１を識別する（ステップＳＴ２４１３）。
具体的な動作は、実施の形態１で説明した図２０のステップＳＴ２０１４と同様であるため詳細な説明は省略するが、対象物識別部１２０は、このステップＳＴ２４１３で、同じ対象物２０１に含まれるグリッドを包含するよう、フェレ径を設定する。

図２７は、実施の形態２において、対象物識別部１２０が、確定ラベル付変化領域のグリッドにフェレ径を設定した一例を示す図である。
なお、図２７では、フェレ径が設定された確定ラベル付変化領域を示した正面視点画像のイメージを示している。
図２７に示すように、対象物識別部１２０は、ラベル番号「１」が付与されたグリッドと、ラベル番号「２」が付与されたグリッドそれぞれについて、外接矩形を設定し、第１のフェレ径２７０１、および第２のフェレ径２７０２を設定する。ここでは、ラベル番号「１」が付与されたグリッドの外接矩形を第１のフェレ径２７０１とし、ラベル番号「２」が付与されたグリッドの外接矩形を第２のフェレ径２７０２としている。すなわち、対象Ａ３０１に含まれるグリッドが第２のフェレ径２７０２として、対象Ｂ３０２に含まれるグリッドが第１のフェレ径２７０１として分離される。
対象物識別部１２０は、第１のフェレ径２７０１および第２のフェレ径２７０２の情報を付与した確定ラベル付変化領域を、認識対象領域として、当該認識対象領域を示す正面視点画像の情報を、認識処理部５０に出力する。

上述のように、実施の形態１では、正面画像ラベリング部１００と直上画像ラベリング部９０によって、２回ラベリング処理が実施されるのに対し、この実施の形態２では、直上画像ラベリング部９０によるラベリング処理のみとした。つまり、正面画像ラベリング部１００によるラベリング処理を省略し、変化領域抽出部４０が出力した変化領域の情報に含まれる各グリッドに対して、ラベル分割部１１０ａが直接ラベル番号を付与するようにした。これにより、変化領域に含まれる各グリッドの隣接条件を考慮せずラベリングが行われるため、本来は孤立して無視されるはずのノイズ的変化領域を除去することができず、フェレ径内部に当該ノイズ的変化領域のグリッドが含まれてしまう可能性はあるものの、演算量を最小とすることができる。

以上のように、この実施の形態２によれば、座標変換部８０が作成した直上視点画像で示される変化領域に含まれる各画素のうち、隣接する画素をまとめて１つの集合体とし、当該集合体ごとにラベルを付与する直上画像ラベリング部９０と、直上画像ラベリング部９０が付与したラベルを用いて、正面視点画像で示される変化領域に含まれる各画素に、物体ごとのラベルを付与するラベル分割部１１０ａとを備え、対象物識別部１２０は、ラベル分割部１１０ａが付与したラベルに基づき、監視領域に存在する複数の物体を識別するように構成したので、変化領域に含まれるグリッドについて、一旦ラベリング処理を行ってラベル番号を付与したあと、対象物２０１ごとのラベル番号となるようラベル番号の変更を行う場合に比べ、より演算量を抑えつつ、距離差を用いて、かつ、三次元ラベリングを行わずに、対象物の識別ができる。

なお、以上の実施の形態１，２では、座標変換部８０が変化領域の座標変換を行って作成した変換後変化領域を示す画像は、正面視点画像について、３次元レーザスキャナ１０の視点を真上方向の視点に移動させた画像となるように変換した画像（直上視点画像）であるものとした。
しかしながら、これに限らず、座標変換部８０が変化領域の座標変換を行って作成した変換後変化領域を示す画像は、正面視点画像について、３次元レーザスキャナ１０の視点を真下方向の視点に移動させた画像となるように変換した画像（直下視点画像）としてもよい。
この場合、直上画像ラベリング部９０は、座標変換部８０から出力された変換後変化領域を示す直下視点画像の情報に基づき、変換後変化領域に含まれる各グリッドのラベリングを行うことになる。

また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る監視装置は、三次元ラベリングを行わずに対象物を識別することを可能としたため、例えば、監視領域に存在する対象物を認識する監視装置等に適用することができる。

１０ ３次元レーザスキャナ、１１ レーザ発光ユニット、１２ レーザ光パルス、１３ 分散機構、１４ 分散レーザ光パルス、１５ レーザ反射光、１６ レーザ受光ユニット、１７ 点群データ、２０ 現データ演算部、２１ 現データ蓄積部、３０ 比較データ演算部、３１ 比較データ蓄積部、４０ 変化領域抽出部、５０ 認識処理部、６０ 報知処理部、７０ 正面画像作成部、８０ 座標変換部、９０ 直上画像ラベリング部、１００ 正面画像ラベリング部、１１０，１１０ａ ラベル分割部、１２０ 対象物識別部、２００ 背景、２０１ 対象物、３００ ＰＣ、３０１ 対象Ａ、３０２ 対象Ｂ、３０３ 床、３０４ ブランクグリッド、１０００，１０００ａ 監視装置、２２０１ 処理回路、２２０２ ＨＤＤ、２２０３ 入力インタフェース装置、２２０４ 出力インタフェース装置、２２０５ メモリ、２２０６ ＣＰＵ。

Claims (6)

1. 監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、前記監視領域に存在する複数の物体までの距離データをそれぞれ取得し、現距離データとする現データ演算部と、
   前記測定結果から過去の前記距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、
   前記現距離データと前記比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である変化領域を抽出する変化領域抽出部と、
   前記現距離データと前記変化領域抽出部が抽出した変化領域とに基づく正面視点画像について、前記３次元レーザスキャナの視点を移動させた画像となるように変換した画像を作成する座標変換部と、
   前記正面視点画像と、前記座標変換部が作成した画像とに基づき、前記監視領域に存在する複数の物体を識別する対象物識別部
   とを備えた監視装置。
2. 前記正面視点画像について、前記３次元レーザスキャナの視点を移動させた画像となるように変換した画像とは、前記３次元レーザスキャナの視点を真上方向に移動させた画像となるように変換した直上視点画像である
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 前記正面視点画像について、前記３次元レーザスキャナの視点を移動させた画像となるように変換した画像とは、前記３次元レーザスキャナの視点を真下方向に移動させた画像なるように変換した直下視点画像である
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
4. 前記座標変換部が作成した画像で示される変化領域に含まれる各画素のうち、隣接する画素をまとめて１つの集合体とし、当該集合体ごとにラベルを付与する直上画像ラベリング部と、
   前記直上画像ラベリング部が付与したラベルを用いて、前記正面視点画像で示される変化領域に含まれる各画素に、前記物体ごとのラベルを付与するラベル分割部とを備え、
   前記対象物識別部は、
   前記ラベル分割部が付与したラベルに基づき、前記監視領域に存在する複数の物体を識別する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
5. 前記正面視点画像で示される変化領域に含まれる各画素のうち、隣接する画素をまとめて１つの集合体とし、当該集合体ごとにラベルを付与する正面画像ラベリング部をさらに備え、
   前記ラベル分割部は、
   前記直上画像ラベリング部が付与したラベルを用いて、前記正面画像ラベリング部が前記正面視点画像で示される変化領域に含まれる各画素に付与したラベルについて、前記物体ごとのラベルとなるよう前記ラベルを付与しなおし、
   前記対象物識別部は、
   前記ラベル分割部が付与しなおしたラベルに基づき、前記監視領域に存在する複数の物体を識別する
   ことを特徴とする請求項４記載の監視装置。
6. 前記座標変換部は、
   前記正面視点画像で示される変化領域の座標を、Ｘ軸を基準として、前記距離データとＹ軸上の座標値との座標変換を行うことで、前記画像を作成する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。

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