JP7044062B2 - 対象物認識システム、対象物認識装置、対象物認識方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、対象物認識システム、物体制御装置、対象物認識装置、対象物認識方法、物体制御方法および記録媒体に関する。

撮像される動画像に含まれる各撮影画像を認識処理に用いる際、撮影画像と該撮影画像内に含まれる対象物の位置とを対応付ける方法が考えられている。この対応付けの一例として、例えば、特許文献１には、正確な位置と時刻とを算出する車載装置が該時刻をもとに光源部を点滅し、車両を撮影する撮影装置が撮像する撮影画像にタイムスタンプを記録させることにより、車両の位置と撮影画像とを対応付ける方法が記載されている。

特開２０１０－２３６８９１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、光源部の点滅により、撮影画像内での輝度または色の変化が起こる可能性がある。このような場合、例えば、露出を自動的に補正する機能を有するカメラでは、撮影画像全体の明るさや色味が変わってしまう可能性がある。したがって、このような撮影画像を用いて認識処理を行う場合、認識の精度が低下してしまう可能性がある。

また、対象物の位置と撮影画像との対応付けを行う方法として、センサを用いて、該センサの出力をトリガに撮像装置が対象物を撮像する方法が考えられる。しかしながら、このような方法では、センサからの出力を受け取ることが可能な撮像装置が必要となってしまう。また、撮像装置がセンサからの出力を受け取ることができた場合であっても、撮像装置が有するクロックと、センサが有するクロックとにずれが発生し、対象物の位置と撮影画像との対応付けの精度が低下する可能性があるため、認識対象として適した撮影画像を特定できない可能性がある。したがって、このような方法を採用した場合であっても、認識の精度が低下してしまう可能性がある。

認識精度を上げるために、全ての撮影画像に対し認識処理を行うことが考えられる。このような場合、認識処理の処理量が増えてしまうため、認識処理を行う装置に負荷がかかってしまう。また、負荷をかけないためには、高性能な装置を使用する必要があり、導入コストがかかってしまう。

本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、高い認識精度で、認識にかかるコストを削減することが可能な技術を提供することにある。

本開示の一態様に係る対象物認識システムは、認識対象となる移動する対象物を検出する検出手段と、前記対象物の動画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体と、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出手段の出力に基づき、前記物体の状態を制御する制御手段と、前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える。

また、本開示の一態様に係る物体制御装置は、認識対象となる移動する対象物の検出結果を受信する受信手段と、前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体を制御する制御手段であり、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記物体の状態を制御する制御手段と、を備える。

また、本開示の一態様に係る対象物認識装置は、撮像された認識対象となる対象物であり、移動する対象物の動画像の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える。

また、本開示の一態様に係る対象物認識システムの対象物認識方法は、検出装置と、撮像装置と、前記撮像装置の撮影範囲内において状態が変化可能な物体と、対象物認識装置と、物体制御装置とを含む対象物認識システムにおける対象物認識方法であって、前記検出装置が認識対象となる移動する対象物を検出し、前記撮像装置が前記対象物の動画像を撮像し、前記物体制御装置が、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出の出力に基づき、前記物体の状態を制御し、前記対象物認識装置が、前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する。

また、本開示の一態様に係る物体制御方法は、認識対象となる移動する対象物の検出結果を受信し、前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体を、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する。

また、本開示の一態様に係る対象物認識方法は、撮像された認識対象となる対象物の動画像の撮影範囲内において状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する。

なお、上記システム、装置または方法を、コンピュータによって実現するコンピュータプログラム、およびそのコンピュータプログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体も、本開示の範疇に含まれる。

本開示によれば、高い認識精度で、認識にかかるコストを削減することができる。

第１の実施の形態に係る対象物認識システムの構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態に係る対象物認識システムの動作の流れの一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムの構成の一例を示す図である。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムの利用シーンを説明するための図である。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムにおける物体制御装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムにおける対象物認識装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムの検出装置と物体制御装置との動作の一例を示すフローチャートである。 第２の実施の形態に係る対象物認識システムの対象物認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。 物体制御装置による制御のタイミングを説明するための図である。 物体制御装置による制御のタイミングを説明するための図である。 特定部が光源の状態変化の検出をスキップする撮影画像を説明するための図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 撮影画像の一例を示す図である。 各実施の形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。

＜第１の実施の形態＞
本開示の第１の実施の形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態に係る対象物認識システム１０の構成の一例を示す図である。図１に示す通り、本実施の形態に係る対象物認識システム１０は、検出部１１と、撮像部１２と、物体１３と、制御部１４と、特定部１５と、認識部１６とを備える。

検出部１１は、認識対象となる移動する対象物８０を検出する。検出部１１は、例えば、赤外線センサ等によって実現される。ここで、対象物８０は、例えばベルトコンベア等に載置されて移動するものであってもよいし、自発的に移動するものであってもよい。また、認識対象となる対象物８０とは、不定形な物体であり、例えば、キノコが挙げられる。キノコは、その形が不定形であるため、同じ個数（例えば、３本）であっても、３つのキノコの外形は異なる。また、認識対象となる対象物８０とは、弁当等、内部に複数のアイテムを含むものであってもよい。弁当に含まれる各アイテム、例えば、焼き魚は、弁当ごとにその外形が異なる場合が多い。本実施の形態に係る対象物認識システム１０は、このような対象物８０を認識するシステムである。検出部１１は、対象物８０を検出すると、検出したことを示す通知（検出結果）を、制御部１４に出力する。

撮像部１２は、対象物８０の動画像を撮像する。撮像部１２は、例えば、Ｗｅｂカメラ、デジタルスチールカメラ、携帯電話端末に内蔵されたカメラ等の動画像を撮影可能な撮像装置によって実現される。

物体１３は、撮像部１２の撮影範囲９０内に設けられている。つまり、撮像部１２が撮影した動画像には物体１３の撮影画像が含まれる。物体１３は、後述する制御部１４の制御に基づいて、撮影範囲９０内において状態が変化可能な物体である。物体１３が、例えば光源の場合、物体１３は、消灯または点灯する。ここで、撮影範囲９０とは、撮像部１２から対象物８０までの距離および撮像部１２の焦点距離によって定まるものである。

制御部１４は、検出部１１から検出結果を受け取る。制御部１４は、受け取った検出結果（撮像部１２の出力）に基づいて、物体１３の状態を制御する。このとき、制御部１４は、物体１３の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、該物体１３の状態を制御する。物体１３が、例えば光源の場合、制御部１４は、光源による光量の変化が一定範囲内に収まるように、撮像部１２の出力に基づいて、該光源の状態（消点灯）を制御する。ここで、一定範囲とは、例えば露出を自動的に補正する機能（自動補正機能）を撮像部１２が有している場合に該撮像部１２がこの自動補正機能が起動しない程度の変化量の範囲である。

特定部１５は、撮像部１２が撮影した動画像を撮像部１２から取得する。撮像部１２が動画像を撮影しているため、この動画像には状態が変化する前の物体１３を含む撮影画像と、状態が変化した後の物体１３を含む撮影画像とが含まれる。特定部１５は、このような動画像に含まれる物体１３の状態変化を検出する。そして、特定部１５は、動画像に含まれる撮影画像のうち、物体１３の状態変化を検出した撮影画像を、認識対象の撮影画像として特定する。特定部１５は、特定した撮影画像を認識部１６に供給する。

認識部１６は、特定部１５から撮影画像を受け取る。認識部１６は、特定部１５によって特定された撮影画像に含まれる対象物８０を認識する。認識部１６は、対象物８０が例えばキノコの場合、キノコの個数を認識する。また、認識部１６は、対象物８０が例えば、弁当の場合、複数のアイテムの夫々を認識する。なお、認識手法は特に限定されるものではなく、どのような手法を用いてもよい。

次に、図２を参照して、本実施の形態に係る対象物認識システム１０の動作の流れについて説明する。図２は、本実施の形態に係る対象物認識システム１０の動作の一例を示すフローチャートである。図２のフローチャートでは、撮像部１２が対象物８０の動画像を撮影しているとする。

図２に示す通り、まず、検出部１１が認識対象となる移動する対象物８０を検出する（ステップＳ１）。そして、制御部１４が物体１３の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、検出の出力に基づき、物体１３の状態を制御する（ステップＳ２）。

その後、特定部１５が、動画像に含まれる物体１３の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する（ステップＳ３）。そして、認識部１６が、特定された撮影画像に含まれる対象物８０を認識する（ステップＳ４）。

以上のように、本実施の形態に係る対象物認識システム１０によれば、特定部１５が、動画像に含まれる物体１３の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する。物体１３の状態は、制御部１４によって、物体１３の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、検出の出力に基づいて制御されている。これにより、例えば、撮像部１２が撮像した撮影画像の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるため、撮像部１２は撮影画像間において、明るさや色合いのバランスを保った動画像を撮像することができる。

また、制御部１４が対象物８０の検出の出力に基づいて物体１３を制御するため、特定部１５が物体の状態変化を検出する撮影画像は、対象物８０の検出の出力に関連する撮影画像となる。これにより、特定部１５は、例えば、対象物８０が撮影画像内において、最適な場所に位置する撮影画像を、認識対象として特定することができる。認識部１６は、このように特定された撮影画像を用いて認識処理を行うため、本実施の形態に係る対象物認識システム１０は、高い認識精度を有することができる。

また、認識部１６は、特定部１５によって特定された撮影画像を用いて認識処理を行うため、全ての撮影画像を用いて認識処理を行う場合に比べ、認識処理の処理量を削減することができる。したがって、本実施の形態に係る対象物認識システム１０によれば、高性能な装置を用いなくても、好適に認識処理を行うことができるため、導入コストを低減することができる。

また、撮像部１２は、検出部１１からの出力を受け取る機能を有していなくてもよく、動画像を撮影する機能を有していればよい。これにより、本実施の形態に係る対象物認識システム１０は、一般的なＷｅｂカメラ等の撮像装置を撮像部１２として採用することができるため、更に導入コストを低減することができる。

＜第２の実施の形態＞
次に、上述した第１の実施の形態を基本とする、本開示の第２の実施の形態について、図面を参照して説明する。まず、図３に本実施の形態に係る対象物認識システム１００の構成の一例を示す。図３に示す通り、本実施の形態に係る対象物認識システム１００は、検出装置１１０と、撮像装置１２０と、光源（１３０－１、１３０－２）と、物体制御装置１４０と、対象物認識装置１５０とを含む。なお、本実施の形態では、光源は２つであるとして説明を行うが、光源は３以上であってもよい。本実施の形態では、光源（１３０－１、１３０－２）の夫々を区別しない場合、または、総称する場合には、これらを光源１３０と呼ぶ。なお、説明の便宜上、前述した第１の実施の形態で説明した図面に含まれる部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付し、その説明を省略する。

検出装置１１０と物体制御装置１４０とは、通信可能に接続している。また、物体制御装置１４０と光源１３０とは、通信可能に接続している。また、対象物認識装置１５０と撮像装置１２０とは、通信可能に接続している。各装置間の接続形態は、特に限定されるものではなく、夫々異なる通信方式を採用して接続してもよいし、同じ通信方式を採用して接続していてもよい。

図４は、本実施の形態に係る対象物認識システム１００の利用シーンを説明するための図である。例えば、対象物８０がベルトコンベア上を移動するような場合において、検出装置１１０が移動してくる対象物８０を検出する。光源１３０は、撮像装置１２０が撮影する動画像に光源１３０の撮影画像が含まれる位置に設けられている。検出装置１１０がベルトコンベア上を移動する対象物８０を検出すると、物体制御装置１４０が光源１３０の状態を制御する。撮像装置１２０は、対象物８０を認識する際に用いる動画像を撮像する。撮像装置１２０が撮像する動画像には、状態が変化する前の光源１３０を含む撮影画像と、状態が変化した後の光源１３０を含む撮影画像とが含まれる。対象物認識システム１００は、このような動画像を用いて対象物８０の認識を行う場合に利用されるシステムである。

図３に戻り、対象物認識システム１００の各装置について説明する。検出装置１１０は、認識対象となる対象物８０を検出する。検出装置１１０は、第１の実施の形態における検出部１１の機能を含む。検出装置１１０は、例えば、赤外線を発光する発光ダイオードと、該赤外線の反射光を受光する受光素子を含む赤外線センサによって実現される。なお、検出装置１１０は、赤外線センサに限定されず、例えば、超音波やレーザーを用いるセンサであってもよい。検出装置１１０は、例えば、図４に示すように、ベルトコンベア上を流れる対象物８０を撮像装置１２０が撮影する前に、対象物８０を検出可能な位置に設けられている。検出装置１１０は、ベルトコンベア上を移動する対象物８０を検出すると、検出したことを示す通知（検出結果またはトリガ信号とも呼ぶ）を物体制御装置１４０に送信（出力）する。なお、検出装置１１０が検出装置１１０と対象物８０との距離を計測する機能を有している場合、上記検出結果には、検出装置１１０と対象物８０との距離を表す距離情報が含まれていてもよい。また、検出装置１１０が検出結果を出力するタイミングは、対象物８０を検出した直後であってもよいし、所定時間経過した後であってもよい。後者の場合、例えば、対象物８０が検出装置１１０によって検出されてから、撮像装置１２０が撮像する撮影画像において、該対象物８０の認識精度が高くなる位置（例えば、撮影画像の中央部付近）に移動するまでに掛かる時間を、所定時間としてもよい。

撮像装置１２０は、対象物８０の動画像を撮像する。図４に示す例では、撮像装置１２０は、ベルトコンベアの所定の位置を撮像する。ベルトコンベア上を対象物８０が移動すると、撮像装置１２０はこの対象物８０を含む動画像を撮影することができる。撮像装置１２０は、第１の実施の形態における撮像部１２の機能を有する。撮像装置１２０は、例えば、Ｗｅｂカメラ等によって実現される。

光源１３０は、撮像装置１２０の撮影範囲９０内に設けられている。これにより、撮像装置１２０が撮影する動画像には、光源１３０の撮影画像が含まれる。光源１３０は、第１の実施の形態における物体１３に相当する。光源１３０は、後述する物体制御装置１４０の制御に基づいて、撮影範囲９０内において状態が変化可能な物体である。具体的には、光源１３０は、消灯または点灯する。

物体制御装置１４０は、第１の実施の形態における制御部１４の機能を有する。ここで、物体制御装置１４０の機能構成について、図５を参照して説明する。図５は、本実施の形態に係る対象物認識システム１００における物体制御装置１４０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

図５に示す通り、物体制御装置１４０は、受信部１４１と、制御部１４２とを備える。受信部１４１は、検出装置１１０が送信した検出結果を受信する。受信部１４１は、受信した検出結果を制御部１４２に供給する。

制御部１４２は、受信部１４１から供給された検出結果に基づいて、光源１３０の状態を制御する。このとき、制御部１４２は、光源１３０の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、該光源１３０の状態を制御する。

制御部１４２の制御について、図７および図８を用いてさらに説明する。図７および図８は、撮像装置１２０が撮影した撮影画像の一例を示す図である。図７は、制御部１４２が光源１３０を制御する前の撮影画像の一例を示す。図７では、光源１３０－１が点灯しており、光源１３０－２が消灯している。

受信部１４１が検出結果を受信すると、制御部１４２は、光源１３０－１および光源１３０－２を制御する。検出装置１１０が対象物８０を検出した直後に検出結果を送信した場合、制御部１４２は、対象物８０の移動速度に応じて、検出結果を受信した時間から所定時間後に、光源１３０を制御する。具体的には、制御部１４２は、撮像装置１２０が撮像する撮影画像において、該対象物８０の認識精度が高くなる位置（例えば、撮影画像の中央部付近）に移動するタイミングで、光源１３０を制御することが好ましい。また、検出装置１１０が対象物８０を検出し所定時間経過した後に検出結果を送信した場合、制御部１４２は、この検出結果を受信したことをトリガに光源１３０を制御することが好ましい。

図８は、制御部１４２が光源１３０を制御した後の撮影画像の一例を示す。図８では、光源１３０－２が点灯しており、光源１３０－１が消灯している。図７および図８に示すように、制御部１４２が光源１３０－１および光源１３０－２を制御する前後において、点灯している光源１３０は、光源１３０－１および光源１３０－２の何れか一方となっていることがわかる。つまり、制御部１４２による制御前の光量と制御後の光量とは、１つの光源１３０からの光量となり、略変化しない。このように、制御部１４２は、光源１３０の消点灯による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、該光源１３０の消点灯を制御する。

これにより、制御部１４２による制御前の光量と制御後の光量との変化が一定範囲内であるため、例えば、自動的に露出補正を行うような撮像装置１２０であっても、撮像装置１２０が過度な補正を行うことを抑制することができる。したがって、撮像装置１２０が撮像する撮影画像は、輝度のバランスを保った画像となるため、後述する対象物認識装置１５０はこのような撮影画像を用いて認識処理を行うことができる。

図３に戻り、対象物認識システム１００の対象物認識装置１５０について説明する。対象物認識装置１５０は、第１の実施の形態における特定部１５および認識部１６の機能を有する。対象物認識装置１５０は、撮像装置１２０が撮像した動画像を撮像装置１２０から取得する。ここで、対象物認識装置１５０の機能構成について、図６を参照して説明する。図６は、本実施の形態に係る対象物認識システム１００における対象物認識装置１５０の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。

対象物認識装置１５０は、図６に示す通り、特定部１５１と、認識部１５２とを備える。対象物認識装置１５０は、更に、記憶部１５３を備えていてもよい。なお、記憶部１５３は、対象物認識装置１５０とは別個の装置で実現されてもよい。

特定部１５１は、第１の実施の形態における特定部１５に相当する。特定部１５１は、撮像装置１２０から取得した動画像に含まれる光源１３０の状態変化を検出する。そして、特定部１５１は、動画像に含まれる撮影画像のうち、光源１３０の状態変化を検出した撮影画像を、認識対象の撮影画像として特定する。

図７および図８の例の場合、光源１３０－１が点灯状態から消灯状態に変化し、光源１３０－２が消灯状態から点灯状態に変化している。特定部１５１は、この状態変化を検出し、検出した撮影画像（この例の場合、図８の撮影画像）を認識対象の撮影画像として特定する。そして、特定部１５１は、特定した撮影画像を認識部１５２に供給する。

記憶部１５３は、認識部１５２が撮影画像内の対象物８０の認識に用いる認識用データを格納している。記憶部１５３は、認識部１５２の内部に設けられていてもよいし、対象物認識装置１５０とは別個の記憶装置で実現されてもよい。

認識部１５２は、第１の実施の形態における認識部１６に相当する。認識部１５２は、特定部１５１から特定された撮影画像を受け取る。認識部１５２は、記憶部１５３を参照し、受け取った撮影画像に含まれる対象物８０を認識する。

次に、図９を参照して本実施の形態に係る対象物認識システム１００の検出装置１１０と、物体制御装置１４０との動作について説明する。図９は、本実施の形態に係る対象物認識システム１００の検出装置１１０と物体制御装置１４０との動作の一例を示すフローチャートである。図９のフローチャートでは、検出装置１１０の動作を左側に、物体制御装置１４０の動作を右側に示しており、各動作の間の破線の矢印は情報の流れを表している。なお、図９のフローチャートでは撮像装置１２０が対象物８０の動画像を撮影しているとする。

検出装置１１０は、認識対象となる移動する対象物８０を検出するまで、ステップＳ９１を繰り返し、検出すると（ステップＳ９１にてＹＥＳ）、検出結果を物体制御装置１４０に送信する（ステップＳ９２）。

物体制御装置１４０の受信部１４１は、検出装置１１０から送信された検出結果を受信する（ステップＳ９３）。そして、制御部１４２は、検出結果に基づいて、光源１３０の状態を制御する（ステップＳ９４）。

物体制御装置１４０は、検出装置１１０から検出結果を受信する度に、ステップＳ９３およびステップＳ９４を繰り返す。

次に、図１０を参照して、本実施の形態に係る対象物認識システム１００の対象物認識装置１５０の動作について説明する。図１０は、本実施の形態に係る対象物認識システム１００の対象物認識装置１５０の動作の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートでは、対象物認識装置１５０が、撮像装置１２０が撮影した動画像を取得しているとして説明を行う。

図１０に示す通り、特定部１５１が動画像に含まれる光源１３０の状態変化を検出し、光源１３０の状態変化を検出した撮影画像を、認識対象の撮影画像として特定する（ステップＳ１０１）。

そして、認識部１５２が特定された撮影画像に含まれる対象物８０を認識する（ステップＳ１０２）。

認識部１５２は、特定部１５１が認識対象とする撮影画像を特定する度に、ステップＳ１０２を行う。

以上のように、本実施の形態に係る対象物認識システム１００は、検出装置１１０が認識対象となる移動する対象物８０を検出し、撮像装置１２０が対象物８０の動画像を撮像する。そして、物体制御装置１４０が、撮像装置１２０の撮影範囲９０内において状態が変化可能な光源１３０の変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、検出装置１１０の出力に基づき、光源１３０の消点灯を制御する。その後、対象物認識装置１５０が動画像に含まれる光源１３０の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、特定された撮影画像に含まれる対象物８０を認識する。

したがって、本実施の形態に係る対象物認識システム１００は、上述した第１の実施の形態に係る対象物認識システム１０と同様の効果を有する。また、対象物認識システム１００は、物体制御装置１４０によって制御される物体として光源１３０を備えている。これにより、対象物認識システム１００は、簡便な構成で、且つ、低い導入コストで、認識精度が高くなる最適な撮影画像を特定することができる。

なお、光源１３０は、撮影画像上において、該撮影画像の認識開始位置に含まれるように配置されていることが好ましい。一般的に、撮影画像の認識は、撮影画像の左上から開始される。したがって、光源１３０は、撮影画像の左上に含まれるように、配置されていることが好ましい。これにより、特定部１５１は、認識開始位置を確認することで認識対象とする撮影画像を特定することができる。したがって、特定部１５１は、認識開始位置以外の箇所に光源１３０が配置されている場合に比べ、撮影画像の特定にかかる処理量を削減することができる。

また、物体制御装置１４０は、検出結果を受信した後、次の検出結果を受信するまでの間に、光源１３０を２回制御してもよいし、１回制御してもよい。これについて、図１１および図１２を参照して説明を行う。

図１１および図１２は、物体制御装置１４０による制御のタイミングを説明するための図である。図１１および図１２では、横軸は時間を表している。そして、（ａ）の部分に検出装置による対象物８０の検出状況を表している。また、（ｂ）の部分に光源１３０－１の消点灯の状況を表し、（ｃ）の部分に光源１３０－２の消点灯の状況を表している。また、（ｄ）の部分に時間ｔ１～ｔ８の夫々の時間に撮影された撮影画像Ｆｔ１～Ｆｔ８を表している。

図１１では、光源１３０－１が点灯状態であり、光源１３０－２が消灯状態である状態を初期状態とする。そして、物体制御装置１４０の制御部１４２は、対象物８０が検出された後、光源１３０－１を消灯させ、光源１３０－２を点灯させる。そして、制御部１４２は、所定の時間後、初期状態（光源１３０－１を点灯させ、光源１３０－２を消灯させた状態）になるように、光源１３０の消点灯を制御する。所定の時間とは、光源１３０－１が消灯状態であり、光源１３０－２が点灯状態である間に少なくとも１枚の撮影画像が取得される時間であればよい。

これにより、特定部１５１は、初期状態からの変化を検出することにより、認識対象の撮影画像（図１１の場合、Ｆｔ２およびＦｔ６）を特定することができる。

図１２でも、光源１３０－１が点灯状態であり、光源１３０－２が消灯状態である状態を初期状態とする。物体制御装置１４０の制御部１４２は、対象物８０が検出された後、光源１３０－１を消灯させ、光源１３０－２を点灯させる。そして、制御部１４２は、次に対象物８０が検出されるまで、光源１３０の状態を変化させず、次に対象物８０が検出されると、現在の状態の直前の状態（この場合、初期状態）になるように光源１３０を制御する。即ち、制御部１４２は、光源１３０－１を点灯させ、光源１３０－２を消灯させる。

これにより、特定部１５１は、撮影画像間において、光源１３０の状態変化を検出することにより、認識対象の撮影画像（図１２の場合、Ｆｔ２およびＦｔ６）を特定することができる。

また、制御部１４２が、特定部１５１は、認識対象の撮影画像を特定後、該特定した撮影画像から所定枚数の撮影画像に対する物体の状態変化の検出をスキップしてもよい。これについて、図１３を参照して説明を行う。図１３は、特定部１５１が物体の状態変化の検出をスキップする撮影画像を説明するための図である。図１３では、制御部１４２が図１１に示すような制御を行う場合において、特定部１５１が物体の状態変化の検出をスキップする場合について説明するが、図１２に示すような制御を行う場合であっても適用することができる。

図１３では、横軸は時間を表している。そして、（ａ）の部分に光源１３０－１の消点灯の状況を表し、（ｂ）の部分に光源１３０－２の消点灯の状況を表している。また、（ｃ）の部分に時間ｔ１１～ｔ１８の夫々の時間に撮影された撮影画像Ｆｔ１１～Ｆｔ１８を表している。

撮影画像Ｆｔ１１と撮影画像Ｆｔ１２とでは、光源１３０の状態に変化があるため、特定部１５１は、光源１３０－１が消灯状態であり、光源１３０－２が点灯状態の時に撮影された撮影画像Ｆｔ１２を、認識対象の撮影画像であると特定する。対象物８０が図４に示すようにベルトコンベア上を流れる場合、特定部１５１は光源１３０の状態変化を検出した撮影画像を認識対象の撮影画像であると特定する。そして、次に光源１３０の状態が変化するまでの撮影画像には、光源１３０の状態に変化がないため、特定部１５１が物体の状態変化の検出をスキップしない場合、特定部１５１は光源１３０の状態変化が無いことを検出し、光源１３０に状態変化が無い画像を、認識対象外の撮影画像と判定する。

このように、対象物８０が図４に示すようにベルトコンベア上を流れる場合に、特定部１５１が認識対象であると特定した撮影画像の後の所定枚数の撮影画像は認識対象外の撮影画像となる。したがって特定部１５１は、特定した撮影画像から所定枚数の撮影画像、例えば、ｔ１２＜ｔ＜ｔ１７の間に撮影された撮影画像Ｆｔ１３～Ｆｔ１６に対する物体の状態変化の検出処理をスキップしてもよい。これにより、特定部１５１が行う検出処理の処理量を低減させることができる。

（変形例）
第２の実施の形態では、第１の実施の形態における物体１３が光源であることを例に説明を行ったが、物体１３は光源に限定されない。本変形例では、第２の実施の形態における光源１３０の代わりに、例えば、撮影範囲９０において赤または青を表示させることが可能な機構（切換え機構１３１と呼ぶ）を適用することについて説明する。なお、切換え機構１３１は、撮像された撮影画像内において、赤または青の色が含まれるように形成されたものであればよく、その形状は特に限定されない。

図１４および図１５は、撮像装置１２０が撮影した撮影画像の一例を示す図である。図１４は、制御部１４２が切換え機構１３１を制御する前の撮影画像の一例を示す。図１４では、撮影画像の右上に含まれる切換え機構１３１－１が赤色を表示しており、撮影画像の左上に含まれる切換え機構１３１－２が青色を表示しているとする。

図１５は、制御部１４２が切換え機構１３１を制御した後の撮影画像の一例を示す。図１５では、切換え機構１３１－２が赤色を表示しており、切換え機構１３１－１が青色を表示しているとする。図１４および図１５に示すように、制御部１４２が切換え機構１３１－１および切換え機構１３１－２を制御する前後において、一方の切換え機構１３１が赤色を表示し、他方の切換え機構１３１が青色を表示している。つまり、制御部１４２による制御前の色合いと制御後の色合いとは、略変化しない。このように、制御部１４２は、切換え機構１３１の状態変化による撮影画像間の色合いの変化が一定範囲内に収まるように、該切換え機構１３１を制御してもよい。

このように制御部１４２が制御する物体が、光源以外のものであっても、制御部１４２による制御前の撮影画像内の色合いと制御後の撮影画像内の色合いとでは、その変化が一定範囲内となる。したがって、例えば、自動的に露出補正を行うような撮像装置１２０であっても、撮像装置１２０が過度な補正を行うことを抑制することができる。これにより、上述した第２の実施の形態と同様に、対象物認識装置１５０は色合いの変化が少ない撮影画像を用いて認識処理を行うことができるため、認識精度を高めることができる。

＜第３の実施の形態＞
第３の実施の形態について説明する。上述した第２の実施の形態では、２つの光源（１３０－１、１３０－２）または２つの切換え機構（１３１－１、１３１－２）を用いることについて説明したが、光源または切換え機構は、３つ以上であってもよい。本実施の形態では、３つ以上の光源１３０を用いる場合の対象物認識システム１００について説明する。なお、本実施の形態に係る対象物認識システム１００の構成は、図３と同様である。なお、本実施の形態では、検出装置１１０が出力する検出結果に検出装置１１０と対象物８０との距離を表す距離情報が含まれているとする。

図１６から図１８は、撮像装置１２０が撮影した撮影画像の一例を示す図である。図１６は、対象物８０が検出装置１１０で検出されていない場合の撮影画像の一例を示す。本実施の形態に係る対象物認識システム１００は、４つの光源（１３０－１～１３０－４）を備える。図１６に示す通り、光源１３０－１は撮影画像の右上に含まれるように設けられており、光源１３０－２は撮影画像の左上に含まれるように設けられている。また、光源１３０－３は撮影画像の左下に含まれるように設けられており、光源１３０－４は撮影画像の右下に含まれるように設けられている。図１６に示す通り、光源１３０－１および光源１３０－３が点灯状態であり、光源１３０－２および光源１３０－４が消灯状態であるとする。また、図１６に示す撮影画像を上下に略等分する破線の線で表される位置を、基準位置とする。

制御部１４２は、受信部１４１が検出装置１１０から受信した検出結果に含まれる距離情報から、対象物８０の略中心が基準位置から撮影画像の上側に位置するのか下側に位置するのかを確認する。そして、図示しない記憶部に格納された制御パターンに基づいて、制御部１４２は、光源（１３０－１～１３０－４）を制御する。制御パターンとは、光源１３０－１～光源１３０－４の状態変化の組み合わせを表すものであり、撮影画像内の対象物８０を表現するものである。例えば、対象物８０の略中心が基準位置から撮影画像の下側に位置する場合、上記記憶部には、光源１３０－２と光源１３０－４とを点灯させ、光源１３０－１と光源１３０－３とを消灯させることを表す情報が制御パターンとして格納される。また、例えば、対象物８０の略中心が基準位置から撮影画像の上側に位置する場合、上記記憶部には、光源１３０－１と光源１３０－２とを点灯させ、光源１３０－３と光源１３０－４とを消灯させることを表す情報が制御パターンとして格納される。

また、対象物認識装置１５０の記憶部１５３には、制御パターンに対応する点灯パターンが画像内における対象物８０を表す情報に関連付けられて格納されている。記憶部１５３には、例えば、光源１３０－２と光源１３０－４とが点灯しており、光源１３０－１と光源１３０－３とが消灯しているという点灯パターンが、対象物８０が撮影画像の基準位置より下側に位置することを表す情報に関連付けられて格納されている。また、記憶部１５３には、例えば、光源１３０－１と光源１３０－２とが点灯しており、光源１３０－３と光源１３０－４とが消灯しているという点灯パターンが、対象物８０が撮影画像の基準位置より上側に位置することを表す情報に関連付けられて格納されている。

制御部１４２は、距離情報に基づいて、制御パターンを特定し、特定した制御パターンに従って、光源１３０の状態を制御する。

図１７は、制御部１４２が光源１３０を制御した後の撮影画像の一例を示す。図１７の例では、対象物８０の略中心が基準位置より下側に位置しているため、制御部１４２は、光源１３０－２と光源１３０－４とを点灯させ、光源１３０－１と光源１３０－３とを消灯させる。

そして、特定部１５１は、動画像から物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する。具体的には、特定部１５１は、撮影画像の認識開始位置の変化を確認することにより、該撮影画像が認識対象とする撮影画像か否かを確認する。これにより特定部１５１は認識対象の撮影画像を特定する。図１７に示す撮影画像は、図１６に示す撮影画像から光源１３０－２に変化があるため、認識対象の撮影画像として特定される。

図１８は、制御部１４２が光源１３０を制御した後の撮影画像の一例を示す。図１８の例では、対象物８０の略中心が基準位置より上側に位置しているため、制御部１４２は、光源１３０－１と光源１３０－２とを点灯させ、光源１３０－３と光源１３０－４とを消灯させる。図１８に示す撮影画像は、図１６に示す撮影画像から光源１３０－２に変化があるため、認識対象の撮影画像として特定される。

そして、認識部１５２は、物体の状態変化の組み合わせを確認する。具体的には、認識部１５２は記憶部１５３を参照し、点灯パターンを特定する。そして、特定した点灯パターンに関連付けられた、対象物８０の撮影画像における位置を表す情報を取得する。認識部１５２は、図１７に示す例の場合、対象物８０が基準位置から下側に位置し、図１８に示す例の場合、対象物８０が基準位置から上側に位置している。

認識部１５２は、このようにして特定した点灯パターンに関連付けられた、対象物８０の撮影画像における位置を表す情報を取得すると、取得した位置を表す情報に基づいて、認識処理を行う。これにより、認識部１５２は、対象物８０を認識する際、該対象物８０の位置の補正処理等に係る処理量を削減することができる。

（ハードウェア構成について）
本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１９に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１９は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。

・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インタフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インタフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１が読み出す。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。

各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

なお、上述した各実施の形態は、本開示の好適な実施の形態であり、上記各実施の形態にのみ本開示の範囲を限定するものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記各実施の形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することが可能である。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
認識対象となる移動する対象物を検出する検出手段と、
前記対象物の動画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体と、
前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出手段の出力に基づき、前記物体の状態を制御する制御手段と、
前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、
前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える対象物認識システム。

（付記２）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記制御手段は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、付記１に記載の対象物認識システム。

（付記３）
前記物体が、前記撮影画像の認識開始位置になるよう配置されており、
前記特定手段は、前記認識開始位置における前記物体の状態変化を検出する、付記１または２に記載の対象物認識システム。

（付記４）
前記特定手段は、前記撮影画像を特定すると、該特定した撮影画像から所定枚数の撮影画像に対する前記物体の状態変化の検出をスキップする、付記１から３の何れか１つに記載の対象物認識システム。

（付記５）
前記物体の数は、３以上であり、
前記制御手段は、前記３以上の物体の状態変化の組み合わせによって、前記対象物の撮影画像内の位置を表現するように、該３以上の物体の夫々の状態を制御する、付記１から４の何れか１つに記載の対象物認識システム。

（付記６）
認識対象となる移動する対象物の検出結果を受信する受信手段と、
前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体を制御する制御手段であり、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記物体の状態を制御する制御手段と、を備える物体制御装置。

（付記７）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記制御手段は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、付記６に記載の物体制御装置。

（付記８）
撮像された認識対象となる対象物であり、移動する対象物の動画像の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、
前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える対象物認識装置。

（付記９）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記特定手段は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように制御された前記２以上の光源の消点灯を検出して、前記撮影画像を特定する、付記８に記載の対象物認識装置。

（付記１０）
検出装置と、撮像装置と、前記撮像装置の撮影範囲内において状態が変化可能な物体と、対象物認識装置と、物体制御装置とを含む対象物認識システムにおける対象物認識方法であって、
前記検出装置が認識対象となる移動する対象物を検出し、
前記撮像装置が前記対象物の動画像を撮像し、
前記物体制御装置が、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出の出力に基づき、前記物体の状態を制御し、
前記対象物認識装置が、前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、
前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する、対象物認識方法。

（付記１１）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記物体制御装置は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、付記１０に記載の対象物認識方法。

（付記１２）
認識対象となる移動する対象物の検出結果を受信し、
前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体を、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する、物体制御方法。

（付記１３）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、付記１２に記載の物体制御方法。

（付記１４）
撮像された認識対象となる対象物の動画像の撮影範囲内において状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、
前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する、対象物認識方法。

（付記１５）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように制御された前記２以上の光源の消点灯を検出して、前記撮影画像を特定する、付記１４に記載の対象物認識方法。

（付記１６）
認識対象となる対象物の検出結果を受信する受信処理と、
前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体の状態を、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する制御処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。

（付記１７）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記制御処理は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する処理である、付記１６に記載のプログラム。

（付記１８）
撮像された認識対象となる対象物の動画像の撮影範囲内において状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定処理と、
前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。

（付記１９）
前記物体は、２以上の光源であり、
前記特定処理は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように制御された前記２以上の光源の消点灯を検出して、前記撮影画像を特定する処理である、付記１８に記載のプログラム。

この出願は、２０１６年７月４日に出願された日本出願特願２０１６－１３２６５８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０ 対象物認識システム
１１ 検出部
１２ 撮像部
１３ 物体
１４ 制御部
１５ 特定部
１６ 認識部
８０ 対象物
９０ 撮影範囲
１００ 対象物認識システム
１１０ 検出装置
１２０ 撮像装置
１３０ 光源
１３１ 切換え機構
１４０ 物体制御装置
１４１ 受信部
１４２ 制御部
１５０ 対象物認識装置
１５１ 特定部
１５２ 認識部
１５３ 記憶部

Claims (10)

1. 認識対象となる移動する対象物を検出する検出手段と、
   前記対象物の動画像を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体と、
   前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出手段の出力に基づき、前記物体の状態を制御する制御手段と、
   前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、
   前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える対象物認識システム。
2. 前記物体は、２以上の光源であり、
   前記制御手段は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、請求項１に記載の対象物認識システム。
3. 前記物体が、前記撮影画像の認識開始位置になるよう配置されており、
   前記特定手段は、前記認識開始位置における前記物体の状態変化を検出する、請求項１または２に記載の対象物認識システム。
4. 前記特定手段は、前記撮影画像を特定すると、該特定した撮影画像から所定枚数の撮影画像に対する前記物体の状態変化の検出をスキップする、請求項１から３の何れか１項に記載の対象物認識システム。
5. 前記物体の数は、３以上であり、
   前記制御手段は、前記３以上の物体の状態変化の組み合わせによって、前記対象物の撮影画像内の位置を表現するように、該３以上の物体の夫々の状態を制御する、請求項１から４の何れか１項に記載の対象物認識システム。
6. 認識対象となる移動する対象物の検出結果を受信する受信手段と、
   前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体を制御する前記制御手段であり、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記物体の状態を制御する前記制御手段と、を備える物体制御装置を備えた、請求項１から５のいずれか１項に記載の対象物認識システム。
7. 前記物体は、２以上の光源であり、
   前記制御手段は、前記２以上の光源の消点灯の変化による撮影画像間の光量の変化が一定範囲内に収まるように、前記２以上の光源の消点灯を制御する、請求項６に記載の対象物認識システム。
8. 撮像された認識対象となる対象物であり、移動する対象物の動画像の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体に対し、該物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する物体制御装置であって、前記対象物の検出結果に基づき前記物体の状態を制御する物体制御装置によって、制御された物体の状態変化を、前記動画像から検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定手段と、
   前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識手段と、を備える対象物認識装置。
9. 検出装置と、撮像装置と、前記撮像装置の撮影範囲内において状態が変化可能な物体と、対象物認識装置と、物体制御装置とを含む対象物認識システムにおける対象物認識方法であって、
   前記検出装置が認識対象となる移動する対象物を検出し、
   前記撮像装置が前記対象物の動画像を撮像し、
   前記物体制御装置が、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように、前記検出の出力に基づき、前記物体の状態を制御し、
   前記対象物認識装置が、前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定し、
   前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する、対象物認識方法。
10. 認識対象となる移動する対象物を検出する検出処理と、
    前記対象物の動画像を撮像する撮像処理と、
    前記対象物の検出結果を受信する受信処理と、
    前記検出結果に基づき、前記対象物の撮影範囲内において、状態が変化可能な物体の状態を、前記物体の状態変化による撮影画像間の光量または色合いの変化が一定範囲内に収まるように制御する制御処理と、
    前記動画像に含まれる前記物体の状態変化を検出して、認識対象とする撮影画像を特定する特定処理と、
    前記特定された撮影画像に含まれる前記対象物を認識する認識処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

Images