JP7054989B2 - 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。

従来より、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、３次元座標上をＺ軸方向に対象物が移動した場合、当該対象物が静止していると認識され、発報対象とされないという問題があった。
そこで、例えば、特許文献１に開示された監視装置では、３次元レーザスキャナの測定結果から、監視領域までの距離情報を取得し、現距離データと比較距離データとの差分値を算出して、当該差分値から変化領域を抽出し、抽出した変化領域に基づき発報対象であるか否かの認識処理を行うようにしている。

国際公開第２０１６／００２７７６号

上述した特許文献１に記載された技術により、輝度差が存在しない場合でも距離差があれば対象物を認識し、対象物が３次元座標上をＺ軸方向に移動する場合でも当該対象物の移動を認識して、発報対象であるか否かの認識処理を行うことが可能となる。
しかしながら、上述した特許文献１に記載された技術では、視野に映る対象物、すなわち、３次元レーザスキャナで測定する範囲で検出される対象物は、そのままでは通常の、２次元データとして画像が得られるカメラと同様に、遠方の物は小さく、近方の物は大きく測定されるため、遠方のものほど変化領域として抽出されにくく、その結果、発報対象の対象物が発見されにくい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、対象物が遠方に存在する場合であっても、当該対象物が近傍に存在する場合と同様に認識可能な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物体までの距離データを取得し、現距離データとグリッドを示す情報とを紐付け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してグリッドを示す情報と紐付ける比較データ演算部と、現距離データおよび比較距離データについて、距離データが示す物体が、床か床以外かを識別する床識別部と、遠近補正を行う遠近補正部と、遠近補正部が遠近補正を行った遠近補正後現距離データと遠近補正後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領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部と、３次元レーザスキャナから見た監視領域のうちの変化領域の面積に基づいて報知対象を認識する認識処理部と、を備え、遠近補正部は、現距離データに紐付けられたグリッドと比較距離データに紐付けられたグリッドに対し、それぞれ、床と識別された物体を示す距離データに紐付けられたグリッドを対象に、床が水平になるようにグリッドを上下方向にシフトさせて傾斜補正を行う傾斜補正部と、傾斜補正部が傾斜補正を行った後の現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、床と識別された物体を示す距離データのグリッドを基準として、床以外と識別された物体を示す距離データのグリッドを復元させる復元部と、復元部が床以外と識別された物体の距離データのグリッドを復元させた現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、補正倍率を用いて遠近補正する補正部とを備え、補正倍率は、３次元レーザスキャナからの、基準となる距離と、補正倍率を用いて遠近補正される物体までの距離に応じて設定される、ものである。

この発明によれば、対象物が遠方に存在する場合であっても、当該対象物が近傍に存在する場合と同様に認識することができる。

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において、３次元レーザスキャナの視野を仮想的な３Ｄ空間に組み上げ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、３次元レーザスキャナ１０の視野にある床、対象物である対象Ａ，対象Ｂが、８×４×４個のグリッドの中でどのように見えているかを示したモデルの一例であり、図６Ａは、３次元レーザスキャナと「対象Ａ」，「対象Ｂ」を横から見た位置関係を示すモデルであり、図６Ｂは、図上、左側が、８×４×４個のグリッドが密着したモデル、図上、右側が、図上左側に示す、８×４×４個のグリッドが密着したモデルを、横に４つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルであり、図６Ｃは、３次元レーザスキャナの視野を仮想的なイメージに組み上げたイメージモデルである。 実施の形態１において、傾斜補正部による「傾斜補正処理」を説明するための図である。 実施の形態１において、復元部による「復元処理」を説明するための図である。 実施の形態１において、補正部による「補正処理」を説明するための図である。 実施の形態１において、遠近補正部による遠近補正結果の一例を、３次元レーザスキャナの視野の仮想的なイメージとして示したイメージモデルである。 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１２Ａ，図１２Ｂ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。 実施の形態２において、床座標２点情報に基づき「床」と「床以外」とを識別する手法の概念を説明するための図であり、図１３Ａは、３次元レーザスキャナと対象Ａ，対象Ｂを横から見た位置関係を示すモデルであり、図１３Ｂは、図上、左側が、８×４×４個のグリッドが密着したモデル、図上、右側が、図上左側に示す、８×４×４個のグリッドが密着したモデルを、横に４つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルであり、図１３Ｃは、３次元レーザスキャナの視野を仮想的なイメージに組み上げたイメージモデルである。 実施の形態３において、床座標２点２距離情報に基づき「床」と「床以外」とを識別する概念を説明するための図であり、図１４Ａは、３次元レーザスキャナと対象Ａ，対象Ｂを横から見た位置関係を示し、３次元レーザスキャナの視野を横切る２本の線が設定されている状態をあらわすモデルであり、図１４Ｂは、図１４Ａの状態から、床を嵩上げした状態をあらわすモデルである。

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１００の構成を示すブロック図である。
監視装置１００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、床識別部７０、および、遠近補正部８０で構成されている。遠近補正部８０は、傾斜補正部８０１、復元部８０２、および、補正部８０３を備える。
なお、図１において、監視装置１００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、監視装置１００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１００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１００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１００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１００における報知処理の詳細は後述する。

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。
ここで、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、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、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で示した床識別部７０、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による点群データ１７の床識別部７０、現データ演算部２０、比較データ演算部３０への出力は、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として床識別部７０、現データ演算部２０、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、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、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，Ｚの３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、垂直方向座標Ｙは２ポイントとなる。また、距離データＺは、Ｚ軸方向の奥行き情報であり、以下、Ｚ軸情報という。
３次元情報には、Ｚ軸情報が含まれているため、対象物が３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、Ｚ軸方向の移動量を用いて差分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の測定範囲におけ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、後述する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、比較データを比較距離データともいうものとする。

床識別部７０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を取得し、当該点群データ１７の各点に対する各グリッドが、床なのかそれ以外なのかを識別する。具体的には、予め、オペレータ等が、例えば、監視装置１００の設置時等に、背景２００、すなわち、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られた点群データ１７の各点における各グリッドについて、「床」に相当するか「床以外」に相当するかの属性情報を、当該各グリッドを示す情報と紐付けて設定しておき、記憶させておく。床識別部７０は、当該記憶された属性情報に基づき、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７の各点に対応する各グリッドとのつき合わせを行い、床なのかそれ以外なのかを識別するようにすればよい。なお、予め「床」に相当するか「床以外」に相当するかの属性情報を記憶させておく場所は、床識別部７０が参照可能な場所であればよい。
床識別部７０は、識別結果の情報を識別情報として遠近補正部８０に出力する。識別情報は、具体的には、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドに、床なのかそれ以外なのかが紐付けられた情報である。

遠近補正部８０は、床識別部７０から取得した識別情報に基づき、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に対し、遠近補正を行う。
遠近補正部８０は、傾斜補正部８０１と、復元部８０２と、補正部８０３とを備える。
傾斜補正部８０１は、床識別部７０から取得した識別情報を用いて、現データ蓄積部２１に蓄積されている現データに基づくグリッドと、比較データ蓄積部３１に蓄積されている比較データに基づくグリッドに対し、それぞれ、床識別部７０が「床」と識別したグリッドのみを対象に、「傾斜補正」を行う。また、傾斜補正部８０１は、「傾斜補正」を行った結果空きとなったグリッド位置に対して、ブランクグリッドによって当該空きを埋める「穴埋め」処理を行う。
復元部８０２は、傾斜補正部８０１が「傾斜補正」および「穴埋め」を行った現データおよび比較データそれぞれに基づくグリッドについて、床識別部７０から取得した識別情報を用いて、床識別部７０が「床以外」と識別したグリッドを、「床」を基準に復元する「復元処理」を行う。
補正部８０３は、復元部８０２が「復元処理」を行った現データおよび比較データそれぞれに基づくグリッドについて、補正倍率を用いて、対象物２０１に相当するグリッドを遠近補正する「補正処理」を行う。
遠近補正部８０の補正部８０３は、遠近補正を行った後のグリッドに基づく補正後の現データおよび比較データを、それぞれ、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データとして、変化領域抽出部４０に出力する。

変化領域抽出部４０は、遠近補正部８０から遠近補正後現データおよび遠近補正後比較データを取得し、遠近補正後現データと遠近補正後比較データとを画素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、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、遠近補正後現データおよび遠近補正後比較データは、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、遠近補正後現データに背景２００および対象物２０１が含まれ、遠近補正後比較データに背景２００のみが含まれている場合、得られる差分値は「遠近補正後の背景と対象物との間の距離」を示している。

認識処理部５０は、変化領域抽出部４０が抽出した変化領域より「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１００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１００の外部に備えられ、監視装置１００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１００の動作について説明する。
図４は、実施の形態１に係る監視装置１００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８×４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ＳＴ４０１）、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ＳＴ４０２）。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８×４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８×４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、床識別部７０、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ＳＴ４０２で取得された８×４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ＳＴ４０３）。
比較データ演算部３０は、過去にステップＴ４０２で取得されて不図示のデータ蓄積部に蓄積された８×４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ＳＴ４０４）。

床識別部７０は、ステップＳＴ４０２で取得され、出力された点群データ１７を取得し、上述のとおり、予めオペレータ等により設定されていた属性情報に基づき、当該点群データ１７の各点に対応する各グリッドが、床なのかそれ以外なのかを識別する（ステップＳＴ４０５）。

ここで、図５は、実施の形態１において、３次元レーザスキャナ１０の視野を仮想的な３Ｄ空間に組み上げた立体モデルの一例を示す図である。
図５において、１つのキューブが、レーザ照射１ポイントの測定点を示すものとして、空間のサイズを８×４×４個のキューブとする。１つのキューブがレーザ照射１ポイントの測定点を示し、当該測定点をここではグリッドという。

図６は、実施の形態１において、３次元レーザスキャナ１０の視野にある床６０３、対象物２０１である対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２が、８×４×４個のグリッドの中でどのように見えているかを示したモデルの一例である。
図６Ａは、３次元レーザスキャナ１０と対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図６Ｂは、図上、左側が、８×４×４個のグリッドが密着したモデル、図上、右側が、図上左側に示す、８×４×４個のグリッドが密着したモデルを、横に４つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルである。また、図６Ｃは、３次元レーザスキャナ１０の視野を仮想的なイメージに組み上げたイメージモデルである。

図６Ｃに示すように、床６０３は、３次元レーザスキャナ１０の俯角により、奥に行けば行くほど高い位置に見える。また、対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２は、同じ大きさであるにもかかわらず、奥にある対象Ｂ６０２は、小さく測定される。

図６Ａ～図６Ｂにおいて、床６０３，対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２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において距離が得られなかったグリッドである。この実施の形態１において、３次元レーザスキャナ１０において距離が得られなかったグリッドをブランクグリッド６０４ともいうものとする。

図５，６に示したように、３次元レーザスキャナ１０の視野には、床６０３のように「床」に相当する対象物と、対象Ａ６０１および対象Ｂ６０２のように「床以外」に相当する対象物２０１が存在する。しかしながら、３次元レーザスキャナ１０から得られる情報だけでは、点群データ１７の各点に対応するグリッドが「床」に相当するのか、「床以外」に相当するのかを区別できない。すなわち、３次元レーザスキャナ１０から出力される点群データ１７には、「床」に相当するのか、「床以外」に相当するのかの情報は含まれていない。
そこで、床識別部７０が、上述のように、ステップＳＴ４０５において、３次元レーザスキャナ１０から出力される点群データ１７を取得し、予めオペレータ等により設定されていた属性情報に基づき、当該点群データ１７の各点に対応する各グリッドが、「床」なのか「床以外」なのかを識別する。
床識別部７０は、識別結果の情報を、識別情報として、遠近補正部８０に出力する。識別情報は、具体的には、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドに、「床」なのか「床以外」なのかが紐付けられた情報である。

遠近補正部８０は、床識別部７０から取得した識別情報に基づき、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に対し、遠近補正を行う（ステップＳＴ４０６）。
ここで、図７～図１０は、実施の形態１において、遠近補正部８０が行う遠近補正処理の一例の流れを説明する図である。なお、図７～図１０において、図６Ａ～図６Ｃで示した対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２等の対象物２０１、床６０３、グリッド等のモデルを例に遠近補正処理の流れを説明するものとし、図６Ａ～図６Ｃで示したものと同じモデルについては、同じ符号を付している。

遠近補正部８０は、遠近補正処理において、「傾斜補正処理」、「復元処理」、「補正処理」を行う。具体的には、遠近補正部８０の傾斜補正部８０１が「傾斜補正処理」を行い、遠近補正部８０の復元部８０２が「復元処理」を行い、遠近補正部８０の補正部８０３が「補正処理」を行う。
図７～図９は、それぞれ、傾斜補正部８０１による「傾斜補正処理」、復元部８０２による「復元処理」、補正部８０３による「補正処理」を説明するための図であり、図１０は、遠近補正部８０による遠近補正結果の一例を、３次元レーザスキャナ１０の視野の仮想的なイメージとして示したイメージモデルである。
まず、傾斜補正部８０１は、床識別部７０から取得した識別情報を用いて、図７に示すように、現データ蓄積部２１に蓄積されている現データに基づくグリッドと、比較データ蓄積部３１に蓄積されている比較データに基づくグリッドに対し、それぞれ、床識別部７０が「床」と識別したグリッドのみを対象に、「傾斜補正」を行う。すなわち、遠近補正部８０は、床識別部７０が「床」と識別したグリッド（図７の６０３）が、最も手前の「床」の位置と同じ水平位置に並ぶように、上下方向にグリッドをシフトさせる。

例えば、図７の例でいうと、矢印６０５で示す最奥の横列にあるグリッドを一律２グリッド分下方にシフトすると、「床」のグリッドが、最も手前の「床」の位置と同じ水平面に並ぶ。当該動作が、「傾斜補正」の基本動作である。
矢印６０５で示す最奥の横列にあるグリッドについて、「傾斜補正」後は、下方に２グリッドシフトしたため、矢印６０６で示すように、当該２グリッド分、上方に空きができる。
そこで、傾斜補正部８０１は、矢印６０７に示すように、空きとなったグリッド位置に対して、ブランクグリッド６０４によって当該空きを埋める「穴埋め」処理を行う。
傾斜補正部８０１は、以上の「傾斜補正」および「穴埋め」の動作を、最も手前の「床」よりも奥に位置する全ての「床」に対して行う。

次に、遠近補正部８０の復元部８０２は、図８に示すように、傾斜補正部８０１が「傾斜補正」および「穴埋め」を行った現データおよび比較データについて、床識別部７０から取得した識別情報を用いて、床識別部７０が「床以外」と識別したグリッドを、「床面」を基準に復元する「復元処理」を行う。図８では、対象Ａ６０１および対象Ｂ６０２が復元された状態を示している。

さらに、遠近補正部８０の補正部８０３は、図９に示すように、復元部８０２が「復元処理」を行った現データおよび比較データについて、補正倍率を用いて対象物２０１を遠近補正する「補正処理」を行う。
遠近補正の際に用いられる補正倍率は、遠方の対象物２０１ほど大きく設定される。
例えば、３次元レーザスキャナ１０の上下画角がα°とすると、ａｍ先での高さ方向視野は、ａ×ｔａｎα（ｍ）となる。
また、ｂｍ先（ｂ＞ａとする）での高さ方向視野は、ｂ×ｔａｎα（ｍ）となる。
よって、ｂｍ先では、視野が、ａｍ先での視野と比べてｂ×ｔａｎα／ａ×ｔａｎα＝ｂ／ａ倍になる。すなわち、ｂｍ先に存在する対象物２０１は、ａｍ先に存在する対象物２０１に比べて、ａ／ｂに小さく見える。
したがって、例えば、ａ＝２（ｍ）、ｂ＝１０（ｍ）とすると、１０ｍ先の対象物２０１は、ｂ／ａ＝１０／２＝５倍に拡大すれば、２ｍ先の対象と同じ高さになる。
以上に基づき、遠近補正の際の補正倍率は、例えば、基準とする距離ａ（ｍ）に対してｂ（ｍ）先の対象物２０１の補正をする場合は、ｂ／ａ倍等とすることが望ましい。

補正部８０３は、上述したような補正倍率を用いて、対象物２０１を遠近補正する。
なお、図９は、一例として、対象Ｂ６０２を遠近補正した例を示しており、補正倍率を３倍としている。
図９に示すように、補正部８０３は、対象Ｂ６０２のグリッドを縦方向に３倍化し、対象Ｂ６０２の高さを補正する。
これにより、対象Ａ６０１の大きさと対象Ｂ６０２の大きさとが対等に近づき、この後の認識処理部５０による認識処理の精度が向上する。認識処理部５０による認識処理については後述する。

遠近補正部８０が、図７～図９を用いて説明した処理を行うと、図６Ｃに示したイメージモデルから、図１０に示すようなイメージモデルとなるような補正がなされる。
図１０では、図６Ｃで示したイメージモデルと比べ、傾斜補正により床６０３が視線上に水平に近く補正され視認されにくくなるとともに、遠近補正によって対象Ａ６０１と対象Ｂ６０２の高さがほぼ同じ高さに補正されている。

以上のように、遠近補正部８０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に対し、遠近補正を行う。
そして、遠近補正部８０は、遠近補正を行った後のグリッドに基づく補正後の現データを遠近補正後現データ、遠近補正を行った後のグリッドに基づく補正後の比較データを遠近補正後比較データとして、それぞれ、変化領域抽出部４０に出力する。
なお、遠近補正部８０は、上述したような遠近補正を、例えば、現データ蓄積部２１に蓄積された最新の現データに基づくグリッドと、比較データ蓄積部３１に蓄積された最新の比較データに基づくグリッドを対象に行うようにする。

また、ここでは、遠近補正部８０は、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データを、それぞれ、変化領域抽出部４０に出力するものとしたが、これに限らず、遠近補正部８０は、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データを、それぞれ、現データ蓄積部２１、比較データ蓄積部３１に、現データ、あるいは、比較データと紐付けて、蓄積させるようにしてもよい。その場合、変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１、比較データ蓄積部３１から、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データを取得して、以降の処理を行う。遠近補正部８０は、例えば、遠近補正を行うべきデータを、遠近補正後現データあるいは遠近補正後比較データが蓄積されているかどうかによって判断するようにし、遠近補正後現データが紐付けられて蓄積されていない現データ、あるいは、遠近補正後比較データが紐付けられて蓄積されていない比較データを対象に遠近補正を行うようにすればよい。
また、遠近補正部８０は、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データを、それぞれ、現データ、比較データとは別に蓄積させるのではなく、現データ、比較データを、それぞれ、遠近補正後現データ、遠近補正後比較データに書き換えるようにしてもよい。その場合は、遠近補正部８０は、例えば、補正済みフラグを付与し、遠近補正済みのデータであるかどうかが判別できるようにして、現データ蓄積部２１あるいは比較データ蓄積部３１に蓄積させるようにする。

図４のフローチャートに戻る。
変化領域抽出部４０は、遠近補正部８０から出力された遠近補正後現データと、遠近補正後比較データとを取得し、遠近補正後現データと遠近補正後比較データとを画素単位で比較して差分値を算出する（ステップＳＴ４０７）。当該ステップＳＴ４０７の処理では、遠近補正後現データおよび遠近補正後比較データは、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、遠近補正後現データに背景２００および対象物２０１が含まれ、遠近補正後比較データに背景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ＳＴ４０７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ＳＴ４０８）。差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ４０８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ＳＴ４０９）。変化領域抽出部４０は、抽出した変化領域の情報を、認識処理部５０に出力する。
一方、差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ４０８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ＳＴ４１０）、ステップＳＴ４１１の処理に進む。その後、変化領域抽出部４０は、８×４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ＳＴ４１１）。８×４画素全てについて処理を行っていない場合（ステップＳＴ４１１の“ＮＯ”の場合）、ステップＳＴ４０７の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、８×４画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ４１１の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、ステップＳＴ４０９で抽出された変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う（ステップＳＴ４１２）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ４１２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ＳＴ４１３）。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ＳＴ４１２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ＳＴ４１４）、ステップＳＴ４０１の処理に戻る。

ここで、ステップＳＴ４１２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１１は、実施の形態１に係る監視装置１００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、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ＳＴ１１０１）。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。
変化領域が監視範囲内に存在する場合（ステップＳＴ１１０１の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、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ＳＴ１１０２）。ここでいう変化領域とは、図４のステップＳＴ４０９で変化領域として抽出された画素のうち、互いに隣接あるいは近接する複数の画素の集合からなる領域のことをいう。
変化領域が所定の面積を有している場合（ステップＳＴ１１０２の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、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ＳＴ１１０３）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ１１０３の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、さらに、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ＳＴ１１０４）。所定の移動速度を有している場合（ステップＳＴ１１０４の“ＹＥＳ”の場合）、図４のステップＳＴ４１３に進み、変化領域が報知対象であると認識される。

一方、変化領域が監視範囲内に存在しない場合（ステップＳＴ１１０１の“ＮＯ”の場合）、あるいは、変化領域が所定の面積を有していない場合（ステップＳＴ１１０２の“ＮＯ”の場合）、あるいは、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ＳＴ１１０３の“ＮＯ”の場合）、あるいは、変化領域が所定の移動速度を有してない場合（ステップＳＴ１１０４の“ＮＯ”の場合）は、図４のステップＳＴ４１４に進み、報知対象でないと判断される。

図４のフローチャートに戻る。
報知処理部６０は、ステップＳＴ４１３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ＳＴ４１５）、ステップＳＴ４０１の処理に戻る。

図１２Ａ，図１２Ｂは、この発明の実施の形態１に係る監視装置１００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、床識別部７０と、遠近補正部８０の各機能は、処理回路１２０１により実現される。すなわち、監視装置１００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１２０１を備える。
処理回路１２０１は、図１２Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図１２Ｂに示すようにメモリ１２０５に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２０５であってもよい。

処理回路１２０１が専用のハードウェアである場合、処理回路１２０１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１２０１がＣＰＵ１２０６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、床識別部７０と、遠近補正部８０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、床識別部７０と、遠近補正部８０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１２０２、メモリ１２０５等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ１２０６、システムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ１２０２、メモリ１２０５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、床識別部７０と、遠近補正部８０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７０５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、床識別部７０と、遠近補正部８０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１２０１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、床識別部７０と、遠近補正部８０については処理回路がメモリ１２０５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、ＨＤＤ１２０２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１２０５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１００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１２０３、出力インタフェース装置１２０４を有する。

以上のように、この実施の形態１によれば、遠方の対象物であっても、当該対象物までの距離に応じて大きさを補正して対象物と背景との距離情報を得ることができる。これにより、遠近で対象物の大きさが揃えられ、対象物の認識精度を向上させることができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、オペレータが、予め、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られた点群データ１７の各点に対応する各グリッドについて、「床」に相当するか「床以外」に相当するかの属性情報を設定しておき、床識別部７０は、当該各グリッドに対して設定された属性情報をもとに、「床」と「床以外」を識別するようにしていた。
この実施の形態２では、オペレータ等は、予め、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られた点群データ１７の各点に対応する各グリッドの中から、「床」に相当するグリッドを少なくとも２つ設定し、床識別部７０は、当該グリッドの情報をもとに、「床」と「床以外」を識別する実施の形態について説明する。

この実施の形態２に係る監視装置１００の構成は、実施の形態１において図１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。
また、この実施の形態２に係る監視装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１において図１２Ａ，図１２Ｂ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。
また、この実施の形態２に係る監視装置１００の動作については、実施の形態１において図４を用いて説明した動作のうち、床識別部７０の具体的な動作（図４のステップＳＴ４０５）が異なるのみである。したがって、実施の形態１とは異なる床識別部７０の動作についてのみ説明し、その他の、実施の形態１と同様の動作については重複した説明を省略する。

床識別部７０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を取得し、当該点群データ１７の各点に対応する各グリッドが、床なのかそれ以外なのかを識別する（ステップＳＴ４０５）。具体的には、予め、オペレータ等が、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られる点群データ１７の各点に対応する各グリッドの中から、「床」に相当する２つのグリッドを指定することにより、床座標２点情報を設定し、記憶させておく。床座標２点情報とは、「床位置」を示す２点の情報である。床識別部７０は、当該床座標２点情報を用いて、点群データ１７における「床」と「床以外」を識別する。

ここで、図１３は、実施の形態２において、床座標２点情報に基づき「床」と「床以外」とを識別する手法の概念を説明するための図である。
図１３Ａは、３次元レーザスキャナ１０と対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図１３Ｂは、図上、左側が、８×４×４個のグリッドが密着したモデル、図上、右側が、図上左側に示す、８×４×４個のグリッドが密着したモデルを、横に４つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルである。また、図１３Ｃは、３次元レーザスキャナ１０の視野を仮想的なイメージに組み上げたイメージモデルである。

床識別部７０は、オペレータ等により、予め設定され記憶されている床座標２点情報に基づき、図１３Ａに示すように、３次元レーザスキャナ１０の測定範囲における床６０３において、床座標２点情報で指定されている２点を通る、３次元レーザスキャナ１０の監視領域のＸ軸と平行な線、具体的には、第１の線６０８、第２の線６０９を指定する。当該第１の線６０８および第２の線６０９は、図１３Ｃに示すように、３次元レーザスキャナ１０の視野内において、当該視野を横切る２本の線として識別できる。

仮に、第１の線６０８の位置が、３次元レーザスキャナ１０から「距離２ｍ」の位置であった場合、当該第１の線６０８の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が２ｍであると検出される物体は、「床」ということになる。そして、第１の線６０８の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が２ｍ未満であると検出された物体は、「床以外」の対象物２０１であるということになる。
なお、ここでは、ある測定点の３次元レーザスキャナ１０からの距離とは、当該測定点を通り、Ｘ軸と平行な直線状で、３次元レーザスキャナ１０との距離が最短となる点について、３次元レーザスキャナ１０が検出する距離のことをいうものとする。
同様に、第２の線６０９の位置が、３次元レーザスキャナ１０から「距離１０ｍ」の位置であった場合、当該第２の線６０９の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が１０ｍであると検出される物体は、「床」ということになる。そして、第２の線６０９の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が１０ｍ未満であると検出された物体は、「床以外」の対象物２０１であるということになる。

また、３次元レーザスキャナ１０の視野において、第１の線６０８と第２の線６０９の床位置情報、すなわち、「床位置」である、第１の線６０８、第２の線６０９の線上の位置までの３次元レーザスキャナ１０からの距離がわかれば、当該第１の線６０８と第２の線６０９以外の全ての場所での「床位置」が計算可能となる。この距離は、第１の線６０８、第２の線６０９がそれぞれ通る２点に関する点群データ１７を参照すれば、容易に算出可能である。
例えば、第１の線６０８および第２の線６０９において、それぞれ、３次元レーザスキャナ１０からの距離が２ｍ、１０ｍとなる場合に「床位置」であるなら、第１の線６０８と第２の線６０９との中間の位置となる第３の線６１０においては、
（２＋１０）÷２＝６
という比例計算で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が６ｍであれば「床位置」と判断できる。
同様にして、上記比例計算を用いれば、第１の線６０８と第２の線６０９との中間の位置以外の全ての場所において、「床位置」と判断できる、３次元レーザスキャナ１０からの距離が算出可能である。

以上の考え方に基づき、現データまたは比較データに基づくグリッドに対して、同様な処理操作を行うことによって、床識別部７０は、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７の各点に対応する各グリッドについて、床６０３なのかそれ以外なのかを識別する。
具体的には、オペレータ等は、予め、３次元レーザスキャナ１０の視野内で、「床」に相当する任意の２点を設定し、床座標２点情報として記憶させておく。なお、床座標２点情報を記憶させておく場所は、床識別部７０が参照可能な場所であればよい。

床識別部７０は、まず、当該床座標２点情報から、設定された２点について、それぞれ、３次元レーザスキャナ１０の監視領域のＸ軸と平行となる線を第１の線６０８、第２の線６０９として設定する。具体的には、これらの線は、設定された２点それぞれのＹ座標の値として設定することができる。床識別部７０は、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７の各点に対応する各グリッドのうち、第１の線６０８、第２の線６０９を示すＹ座標を有し、かつ、物体に相当しているグリッドを参照し、当該グリッドが３次元レーザスキャナ１０から、第１の線６０８、第２の線６０９までの距離と一致する距離を有する場合に、当該グリッドは「床」に相当するものと識別する。
上述のとおり、第１の線６０８、第２の線６０９までの３次元レーザスキャナ１０からの距離が分かれば、床識別部７０は、３次元レーザスキャナ１０の視野において設定可能な、Ｘ軸と平行な全ての線について、それらの線が床６０３上にある場合に３次元レーザスキャナ１０からの距離がどの値となればよいかを算出できる。
したがって、全ての線について、上述の、第１の線６０８、第２の線６０９を利用して行った処理を行えば、図１３Ｂに示すように、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７の各点に対応する全てのグリッドについて、「床」と「床以外」とを識別することができる。
なお、図１３Ｂにおいて、床６０３，対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２以外は、３次元レーザスキャナ１０において距離が得られなかったブランクグリッド６０４である。
床識別部７０は、識別結果の情報を、識別情報として、遠近補正部８０に出力する。識別情報は、具体的には、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドに、床なのかそれ以外なのかが紐付けられた情報である。

なお、ここでは、オペレータ等は、床座標２点情報として、「床位置」を示す２点の情報を記憶させておくものとしたが、これに限らず、オペレータ等は、「床位置」を示す点として、３点以上の情報を予め記憶させておくようにしてもよい。

また、ここでは、オペレータ等は、床座標２点情報、すなわち、「床位置」を示す２点を記憶させておき、床識別部７０は、当該床座標２点情報から、第１の線６０８、第２の線６０９および当該第１の線６０８、第２の線６０９までの３次元レーザスキャナ１０からの距離を算出して、３次元レーザスキャナ１０の視野における全てのグリッドにおいて「床」か「床以外」かを識別するものとしたが、これに限らず、オペレータ等が、予め、第１の線６０８、第２の線６０９自体を指定するとともに、当該第１の線６０８、第２の線６０９までの３次元レーザスキャナ１０からの距離を設定し、記憶させておくようにしてもよい。
具体的には、オペレータ等は、第１の線６０８、第２の線６０９を決め、当該第１の線６０８、第２の線６０９に対応するグリッドと、当該グリッドの３次元レーザスキャナ１０からの距離とを対応付けて記憶させておくようにしてもよい。「床」に相当する第１の線６０８、第２の線６０９までの、３次元レーザスキャナ１０からの距離は、例えば、監視装置１００設置時に測定し、当該測定結果を設定するようにすればよい。
この場合、床識別部７０は、予め記憶されている、第１の線６０８、第２の線６０９、当該第１の線６０８、第２の線６０９に対応するグリッド、当該グリッドの３次元レーザスキャナ１０からの距離の情報を用いて、３次元レーザスキャナ１０の視野における全てのグリッドにおいて「床」か「床以外」かを識別する。

以上のように、この実施の形態２によれば、床識別部７０は、床座標２点情報に基づいて、３次元レーザスキャナ１０の視野内の全ての床位置を算出できるようにしたので、オペレータ等は、すなわち、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドについて、「床」に相当するか「床以外」に相当するかの属性情報を設定して記憶させておく必要がなくなり、オペレータ等による設定作業を削減でき、オペレータ等の作業効率化が図れる。

実施の形態３．
実施の形態２では、オペレータ等は、予め、床座標２点情報とは、「床位置」を示す２床座標２点情報を設定しておき、床識別部７０は、当該座標２点情報をもとに、「床」と「床以外」を識別するようにした。
この実施の形態３では、床識別部７０は、さらに、３次元レーザスキャナ１０の視野における床の位置を嵩上げした仮想床を設定する実施の形態について説明する。

この実施の形態３に係る監視装置１００の構成は、実施の形態１において図１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。
また、この実施の形態３に係る監視装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１において図１２Ａ，図１２Ｂ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。
また、この実施の形態３に係る監視装置１００の動作については、実施の形態１において図４を用いて説明した動作のうち、床識別部７０の具体的な動作（図４のステップＳＴ４０５）が異なるのみである。したがって、実施の形態１とは異なる床識別部７０の動作についてのみ説明し、その他の、実施の形態１と同様の動作については重複した説明を省略する。

床識別部７０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を取得し、当該点群データ１７の各点に対応する各グリッドが、床なのかそれ以外なのかを識別する（ステップＳＴ４０５）。具体的には、予め、オペレータ等が、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られる点群データ１７の各点に対応する各グリッドの中から、「床」に相当する２つのグリッドを指定することにより、床座標２点２距離情報を設定し、記憶させておく。床座標２点２距離情報とは、「床位置」を示す２点、および、当該２点それぞれの位置における床嵩上げ後の３次元レーザスキャナ１０からの距離の情報である。
床識別部７０は、当該床座標２点２距離情報を用いて、点群データ１７における「床」と「床以外」を識別する。

ここで、図１４は、実施の形態３において、床座標２点２距離情報に基づき「床」と「床以外」とを識別する概念を説明するための図である。
図１４Ａは、３次元レーザスキャナ１０と対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２を横から見た位置関係を示し、３次元レーザスキャナ１０の視野を横切る２本の線が設定されている状態をあらわすモデルである。また、図１４Ｂは、図１４Ａの状態から、床を嵩上げした状態をあらわすモデルである。

床識別部７０は、オペレータ等により、予め設定され記憶されている床座標２点２位置情報に基づき、図１４Ａに示すように、３次元レーザスキャナ１０の測定範囲における床６０３において、床座標２点２位置情報で指定されている２点を通る、３次元レーザスキャナ１０の監視領域のＸ軸と平行な線、具体的には、第１の線６０８、第２の線６０９を指定する。
当該第１の線６０８および第２の線６０９は、実施の形態２において図１３Ｃで示したのと同様、３次元レーザスキャナ１０の視野内において、当該視野を横切る２本の線として識別できる。
この実施の形態３では、さらに、床座標２点２位置情報として、第１の線６０８および第２の線６０９の位置において、仮想的に床６０３を嵩上げできるように予めオペレータ等が設定した、当該床嵩上げ後の床に対する３次元レーザスキャナ１０からの距離が記憶されている。当該床嵩上げ後の床面に対する３次元レーザスキャナ１０からの距離を、ここでは、宣言距離というものとする。また、床嵩上げ後の床を、「仮想床」（図１４Ｂの６１１）というものとする。
図１４Ａ，図１４Ｂでは、例えば、第１の線６０８、第２の線６０９までの、実際の３次元レーザスキャナ１０からの距離は、それぞれ、２ｍ、１０ｍであるのに対して、第１の線６０８、第２の線６０９の位置における宣言距離には、それぞれ、１ｍ、５ｍが設定されたものとしている。
当該宣言距離を設定することで、例えば、第１の線６０８の位置において、３次元レーザスキャナ１０からの距離が２ｍである床６０３を嵩上げして「仮想床」とすることができる。

この場合、例えば、第１の線６０８の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が１ｍを超えた距離の物体があったとすると、当該物体は、「仮想床」のさらに下に位置するものということになり、床６０３上の物体としては認識されなくなる。
同様に、例えば、第２の線６０９の位置で、３次元レーザスキャナ１０からの距離が５ｍを超えた距離の物体があったとすると、当該物体も、「仮想床」のさらに下に位置するものということになり、床６０３上の物体としては認識されなくなる。

また、３次元レーザスキャナ１０の視野において、第１の線６０８と第２の線６０９の位置と、第１の線６０８および第２の線６０９の位置における宣言距離を利用することで、当該第１の線６０８と第２の線６０９以外の全ての場所で床６０３を嵩上げした「仮想床位置」が計算可能となる。

以上の考え方に基づき、床識別部７０は、予めオペレータ等により設定され記憶されている床座標２点２距離情報に基づき、仮想床の位置を計算しておく。
具体的には、オペレータ等は、予め、３次元レーザスキャナ１０の視野をスキャンして得られる点群データ１７の各点に対応する各グリッドの中から、「床」に相当する任意の２点と、当該２点それぞれの位置における床嵩上げに用いる距離の情報、すなわち宣言情報とを設定し、床座標２点２位置情報として記憶させておく。なお、床座標２点情報を記憶させておく場所は、床識別部７０が参照可能な場所であればよい。
オペレータ等は、宣言距離を、例えば、監視装置１００設置時に３次元レーザスキャナ１０で測定された床６０３まで距離等を参考にして、仮想床６１１が所望の嵩上げ高さになるよう、適宜設定するようにすればよい。

床識別部７０は、まず、当該床座標２点２距離情報から、設定された２点について、それぞれ、３次元レーザスキャナ１０の監視領域のＸ軸と平行となる線を第１の線６０８、第２の線６０９として設定する。具体的には、これらの線は、設定された２点それぞれのＹ座標の値として設定することができる。床識別部７０は、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７の各点に対応する各グリッドのうち、第１の線６０８、第２の線６０９を示すＹ座標を有し、かつ、物体に相当しているグリッドを参照し、当該グリッドが、３次元レーザスキャナ１０から第１の線６０８、第２の線６０９までの距離と一致する距離を有する場合に、当該グリッドは「床」に相当するものと識別する。
第１の線６０８、第２の線６０９の線までの３次元レーザスキャナ１０からの距離が分かれば、実施の形態２で説明したとおり、床識別部７０は、３次元レーザスキャナ１０の視野において設定可能なＸ軸と平行な全ての線について、それらの線が床６０３上にある場合に３次元レーザスキャナ１０からの距離がどの値となればよいかを算出することができ、さらに、全てのグリッドを「床」と「床以外」として識別することができる。

この実施の形態３では、床座標２点２距離情報の宣言情報を用いて、床識別部７０は、床６０３として識別されたグリッドに基づき、当該「床」を嵩上げした「仮想床」を設定する。
具体的には、床識別部７０は、図１４Ｂに示すように、床６０３が嵩上げされた仮想床６１１を設定する。
例えば、３次元レーザスキャナ１０から見た第１の線６０８の俯角が４５°であるものとすると、実際の床６０３と仮想床６１１との距離は、以下のとおり、０．７ｍとなる。

２×ｓｉｎ４５°－１×ｓｉｎ４５°
≒０．７（ｍ）

ここでは、実際の床６０３を「真の床」というものとすると、「仮想床」は、「真の床」より、０．７ｍ高い位置に設定される。

床識別部７０は、「仮想床」の高さを算出すると、３次元レーザスキャナ１０から取得した点群データ１７のグリッドのうち、床６０３に相当するグリッドを当該床６０３から０．７ｍの高さとなるグリッドまで嵩上げし、「仮想床」として設定し、それ以外のグリッドを「仮想床以外」と識別する。

このような処理により、対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２は、図１４Ｂに示すように、実際の底面から０．７ｍの高さまでは仮想床６１１の下となり、存在しない部分となる。
同じく、０．７ｍの高さ未満の「真の床」上に存在する、例えばゴミ６１２のような物体は、仮想床６１１の下となり、存在しない物体となる。
このように、ゴミのような、余分なノイズ的成分の物体は、３次元レーザスキャナの視野においては存在しないものとみなされ、例えば、対象Ａ６０１，対象Ｂ６０２等、本来の対象物２０１の検知精度が向上する。

床識別部７０は、識別結果の情報を、識別情報として、遠近補正部８０に出力する。識別情報は、具体的には、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドに、床なのかそれ以外なのかが紐付けられた情報であるが、この実施の形態３では、床識別部７０は、識別情報において、「仮想床」を「床」、「仮想床以外」を「床以外」の情報として、遠近補正部８０に出力する。すなわち、床識別部７０は、識別情報において、３次元レーザスキャナ１０の視野における各グリッドに、仮想床なのかそれ以外なのかが紐付けられた情報を、床なのかそれ以外なのかが紐付けられた情報として、遠近補正部８０に出力する。

なお、ここでは、オペレータ等は、床座標２点２距離情報として、「床位置」を示す２点、および、当該２点それぞれの位置における宣言距離の情報を記憶させておくものとしたが、これに限らず、オペレータ等は、「床位置」を示す点として、３点以上、および、当該３点以上それぞれの位置における宣言距離の情報を予め記憶させておくようにしてもよい。

以上のように、この実施の形態３によれば、床識別部７０は、床座標２点２距離情報に基づいて、実際の床を嵩上げした仮想床を設定するようにしたので、実際の床面の凹凸、あるいは、実際の床面上に存在するゴミ等の非検知対象の異物を存在しないものとして除外することができ、対象物の認識精度の向上が図れる。

なお、実施の形態１において、監視装置１００は、図１で示すような構成としたが、監視装置１００は、現データ演算部２０と、比較データ演算部３０と、床識別部７０と、遠近補正部８０と、変化領域抽出部４０とを備えることにより、上述したような効果が得られるものである。

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。

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 床識別部、８０ 遠近補正部、１００ 監視装置、２００ 背景、２０１ 対象物、６０１ 対象Ａ、６０２ 対象Ｂ、６０３ 床、６０４ ブランクグリッド、６０５，６０６，６０７ 矢印、６０８ 第１の線、６０９ 第２の線、６１０ 第３の線、６１１ 仮想床、６１２ ゴミ、８０１ 傾斜補正部、８０２ 復元部、８０３ 補正部、１２０１ 処理回路、１２０２ ＨＤＤ、１２０３ 入力インタフェース装置、１２０４ 出力インタフェース装置、１２０５ メモリ、１２０６ ＣＰＵ。

Claims (4)

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物体までの距離データを取得し、現距離データとグリッドを示す情報とを紐付け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してグリッドを示す情報と紐付ける比較データ演算部と、
   前記現距離データおよび前記比較距離データについて、前記距離データが示す物体が、床か床以外かを識別する床識別部と、
   遠近補正を行う遠近補正部と、
   前記遠近補正部が遠近補正を行った遠近補正後現距離データと遠近補正後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領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部と、
   前記３次元レーザスキャナから見た前記監視領域のうちの前記変化領域の面積に基づいて報知対象を認識する認識処理部
   とを備え、
   前記遠近補正部は、
   前記現距離データに紐付けられたグリッドと前記比較距離データに紐付けられたグリッドに対し、それぞれ、前記床と識別された物体を示す距離データに紐付けられたグリッドを対象に、前記床が水平になるように前記グリッドを上下方向にシフトさせて傾斜補正を行う傾斜補正部と、
   前記傾斜補正部が傾斜補正を行った後の現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、前記床と識別された物体を示す距離データのグリッドを基準として、前記床以外と識別された物体を示す距離データのグリッドを復元させる復元部と、
   前記復元部が前記床以外と識別された物体の距離データのグリッドを復元させた現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、補正倍率を用いて遠近補正する補正部とを備え、
   前記補正倍率は、前記３次元レーザスキャナからの、基準となる距離と、前記補正倍率を用いて遠近補正される物体までの距離に応じて設定される、
   ものであることを特徴とする監視装置。
2. 前記床識別部は、
   前記３次元レーザスキャナの測定結果の距離データごとに、床であるか床以外であるかが紐付けられた情報に基づき、床か床以外かを識別する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 前記床識別部は、
   前記３次元レーザスキャナの測定結果の距離データのうち、前記床に相当するものとして指定された複数の点に基づき設定される、前記監視領域を横切る第１の線および第２の線の情報と、前記測定結果から特定される当該第１の線および第２の線上の測定点までの距離の情報とに基づき、前記床と床以外を識別する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
4. 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物体までの距離データを取得し、現距離データとグリッドを示す情報とを紐付け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してグリッドを示す情報と紐付ける比較データ演算部と、
   前記現距離データおよび前記比較距離データについて、前記距離データが示す物体が、床を仮想的に嵩上げした仮想床か仮想床以外かを識別する床識別部と、
   遠近補正を行う遠近補正部と、
   前記遠近補正部が遠近補正を行った遠近補正後現距離データと遠近補正後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領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部と、
   前記３次元レーザスキャナから見た前記監視領域のうちの前記変化領域の面積に基づいて報知対象を認識する認識処理部
   とを備え、
   前記床識別部は、
   前記３次元レーザスキャナの測定結果の距離データのうち、前記床に相当するものとして指定された複数の点に基づき設定される、前記監視領域を横切る第１の線および第２の線の情報と、
   前記測定結果から特定される当該第１の線および第２の線上の測定点までの距離の情報と、
   に基づき、前記距離データが示す物体が、床か床以外かを識別し、
   さらに、前記床に相当する複数の点に対して設定された、前記床を嵩上げした仮想床を示す距離の情報、に基づき、前記床を仮想的に嵩上げして、前記距離データが示す物体が、仮想床か仮想床以外かを識別し、
   前記遠近補正部は、
   前記現距離データに紐付けられたグリッドと前記比較距離データに紐付けられたグリッドに対し、それぞれ、前記仮想床と識別された物体を示す距離データに紐付けられたグリッドを対象に、前記仮想床が水平になるように前記グリッドを上下方向にシフトさせて傾斜補正を行う傾斜補正部と、
   前記傾斜補正部が傾斜補正を行った後の現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、前記仮想床と識別された物体を示す距離データのグリッドを基準として、前記仮想床以外と識別された物体を示す距離データのグリッドを復元させる復元部と、
   前記復元部が前記仮想床以外と識別された物体の距離データのグリッドを復元させた現距離データのグリッドおよび比較距離データのグリッドについて、補正倍率を用いて遠近補正する補正部とを備え、
   前記補正倍率は、前記３次元レーザスキャナからの、基準となる距離と、前記補正倍率を用いて遠近補正される物体までの距離に応じて設定される、
   ものであることを特徴とする監視装置。

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