JP7122439B2 - ごみピット転落警報装置、ごみピット転落警報方法およびごみピット転落警報プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ごみ処理施設のプラットフォームからごみピットに人が転落する危険性を警報するためのごみピット転落警報装置、ごみピット転落警報方法およびごみピット転落警報プログラムに関する。

ごみ処理施設に搬入されたごみは、「ごみ投入扉」という大型の扉から「ごみピット」へ投入される。ごみ投入扉が開いている状態で清掃作業等を行っている際、作業員が誤ってごみピットに転落する恐れがある。ごみピット内は、大型のクレーンが稼働し、有毒ガスが滞留している可能性があるため、仮に、作業員が転落した場合にはクレーン等を非常停止し、一刻も早く救出する必要がある。従来は、クレーン運転員が目視で転落したか否かを検知していた。

特許文献１は、廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類を識別する種類識別部を備えた装置である。廃棄物以外の識別対象物の種類として、搬入扉、作業員、搬入車両が例示され、さらに、ごみピット内への作業員または搬送車両の転落を検知することが記載されている。

特許文献２は、ごみ焼却施設に搬入され、ごみピットに投下される途中のごみを撮影したごみ画像を取得し、ごみ画像から焼却不適物を検出するシステムである。例えば、ごみ袋ではないと識別したごみを焼却不適物として検出し、焼却不適物の違法搬入の問題を解決するシステムである。

特開２０２０－０３８０５８号 特開２０１９－１９０８０５号

上記特許文献１は、ごみピット内に貯留されている画像から、作業員が転落したか否かを判断しているため、転落する前の転落の危険性を予見し警告する構成ではない。
また、特許文献２はごみピット内へ作業者が転落することについては何ら言及されていない。
また、近年では、少人化のためクレーンの自動運転が実施されつつあり、ごみピット内を視認できるクレーンの操作者がいない場合に備えて、作業者の転落防止の要求が高まりつつある。

上記実情に鑑み、本発明は、ごみ処理施設のプラットフォームからごみピットに人が転落する危険性を警報することができるごみピット転落警報装置、ごみピット転落警報方法およびごみピット転落警報プログラムを提供することを目的とする。

本発明のごみピット転落警報装置は、ごみピット（受入ピットともいう。）へごみが投入される投入エリアを、プラットフォームの上方から撮像した投入エリア画像（例えば、静止画、動画）から、人が存在する人存在領域を抽出する画像処理部を有する。

前記画像処理部は、
前記投入エリア画像に予め設定される第一画像領域と、前記人存在領域との第一重なり量を算出する第一重なり量算出部と、および／または、
前記投入エリア画像の前記第一画像領域とは異なる場所に予め設定される第二画像領域と、前記人存在領域との第二重なり量を算出する第二重なり量算出部と、を有していてもよい。

前記ごみピット転落警報装置は、
前記第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する第一警報出力部と、
前記第一重なり量が、第一所定量より大きい第二所定量以上であれば、第二警報を出力する第二警報出力部と、および／または、
前記第二重なり量が、第三所定量以上であれば、第三警報を出力する第三警報出力部と、を有していてもよい。
前記第三所定量は、前記第一所定量より小さくてもよい。

前記ごみピット転落警報装置は、
前記プラットフォームを上方から平面視した場合に、前記投入エリアの内に配置される搬入車両（例えば、ごみ収集車、施設内の運搬車両など）と上下方向（例えば、床面から鉛直方向）で重なり合わないように設置される、前記投入エリア画像を撮像する撮像装置を有していてもよい。

前記ごみピット転落警報装置は、
前記プラットフォームとは異なる場所で上方から人を撮像した画像に、人存在領域をラベリングした第一教師データと、前記プラットフォームの内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を記憶する記憶部を有していてもよい。

前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）は、前記第一教師データと前記第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成されてもよい。

他の発明のごみピット転落警報方法は、
プラットフォームからごみピットへごみが投入される投入エリアを上方から撮像した投入エリア画像から、人が存在する人存在領域を抽出する画像処理ステップを含む。

前記画像処理ステップは、
前記投入エリア画像に予め設定される第一画像領域と、前記人存在領域との第一重なり量を算出する第一重なり量算出サブステップと、および／または、
前記投入エリア画像の前記第一画像領域とは異なる場所に予め設定される第二画像領域と、前記人存在領域との第二重なり量を算出する第二重なり量算出サブステップと、含んでいてもよい。
前記画像処理ステップは、
前記プラットフォームとは異なる場所で情報から人を撮像した画像に、人存在領域をラベリングした第一教師データと、前記プラットフォームの内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して前記投入エリア画像から前記人存在領域を抽出してもよい。
第一重なり量算出サブステップは、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して第一重なり量を算出してもよい。
第二重なり量算出サブステップは、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して第二重なり量を算出してもよい。

前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）は、前記第一教師データと前記第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成されてもよい。

前記ごみピット転落警報方法は、
前記第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する第一警報出力ステップと、
前記第一重なり量が、第一所定量より大きい第二所定量以上であれば、第二警報を出力する第二警報ステップと、および／または、
前記第二重なり量が第三所定量以上であれば、第三警報を出力する第三警報ステップと、を含んでいてもよい。
前記第三所定量は、前記第一所定量より小さくてもよい。

前記ごみピット転落警報方法は、
前記プラットフォームを上方から平面視した場合に、前記投入エリアの内に配置される搬入車両と上下方向（鉛直方向）で重なり合わないように設置される撮像装置で、前記投入エリア画像を撮像する撮像ステップを含んでいてもよい。

他の発明のごみピット転落警報プログラムは、
少なくとも一つのプロセッサーにより、上記のごみピット転落警報方法を実現するプログラムである。
他の発明のコンピュータ命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記コンピュータ命令がプロセッサーにより実行されることで、上記の転落警報プログラムのステップを実現するコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

前記ごみピット転落警報装置は、前記記憶部とは別に、前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を記憶する外部装置（ごみ処理施設サーバ、クラウドサーバ、データベースなど）へアクセスし実行するためのハードウエアとプログラムを有していてもよい。
前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）は、再学習されてもよい。

「知的情報処理技術」は、例えば、機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習などが挙げられる。
機械学習、深層学習、強化学習、深層強化学習のアルゴリズムは、特に制限されず、従来のアルゴリズムを用いてもよい。教師あり学習として、例えば、線形回帰、一般化線形モデル、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰、アンサンブル法、決定木、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、判別分析、単純ベイズ、最近傍法などの各種アルゴリズムを採用してもよい。

ごみピット警報装置の各要素は、メモリ、プロセッサー、ソフトウエアプログラムを有する情報処理装置（例えば、コンピュータ、サーバ）や、専用回路、ファームウエアなどで構成してもよい。情報処理装置は、オンプレミスまたはクラウドのいずか一方、あるいは両方の組み合わせであってもよい。

ごみピット転落警報装置の構成要素の一例を示す図である。 プラットフォームの平面図の一例である。 撮像領域を示す平面図の一例である。 別実施形態の第一画像領域を示す平面図の一例である。 別実施形態の第一、第二画像領域を示す平面図の一例である。

（実施形態１）
図１に、実施形態１のごみピット転落警報装置１についての構成要素の一例を示す。図２にプラットフォーム６０の平面図の一例を示す。図３に撮像領域の平面図の一例を示す。

撮像装置３０（３１、３２、３３、３４）は、プラットフォーム６０を上方から平面視した場合に、投入エリアの内に配置される搬入車両５（５１、５２、５３）と上下方向（鉛直方向）で重なり合わないように設置される。
図２において、撮像装置３１、３２、３３、３４は、それぞれ投入エリア画像（Ｅ３１、Ｅ３２、Ｅ３３、Ｅ３４）を撮像する。各撮像装置は、例えば、プラットフォーム６０の天井から床面に向かって撮像するように設置されていてもよく、搬入車両５（５１、５２、５３）のボディ天面より高く、投入扉６５の最大高さ以下の位置から、投入口に向かって撮像する位置に設置されていてもよい。各撮像装置は、上から見たときに搬入車両５と、互いに重ならない（陰にならない）ように設置されることで、人７が搬入車両５に隠れるような死角が低減されて、投入扉６５と搬入車両５の隙間から落ちる人を確実に撮像できる。
撮像装置３０は、一つの投入口あたり、１つでもよく、複数であってもよい。複数の場合に、少なくとも一つが静止画像を撮像または動画を撮像してもよい。複数であれば死角をさらに低減できる。
撮像装置３０は、搬入車両５の前上方から後下方に向けて視野角３５度から６０度の範囲を撮像するように設置されてもよい。
搬入車両５は、例えば、ボディ内のごみを押出手段で外に押し出す押出式と、ボディを傾けてごみを排出するダンプ式などのいずれでもよい。ごみ排出の際に、例えばボディを傾けても死角が生じないように各撮像装置が設置される。

図３において、撮像装置３２の撮像領域Ｅ３２を一点鎖線で示し、撮像装置３３の撮像領域Ｅ３３を二点鎖線で示す。
撮像装置３２では、人７（人存在領域７２１、７２２、７２３）が撮像されるが、搬入車両５２によってその陰の人７３１は撮像されない。一方、撮像装置３３で人７３１が撮像され、人７（人存在領域７３２、７３３）も撮像される。

画像処理部１０は、プラットフォーム６０から、ごみピット６２へごみが投入される投入エリアを上方から撮像した投入エリア画像（例えば、静止画、動画）から、人７が存在する人存在領域（７２１、７２２、７２３、７３１、７３２、７３３）を抽出する。画像処理部１０は、抽出した人存在領域に矩形枠を設定（描画）する。画像処理部１０は、矩形枠に抽出の信頼度の数値を同時に表示してもよい。
記憶部４０は、プラットフォーム６０とは異なる場所で上方から人を撮像した画像に、人存在領域をラベリングした第一教師データと、プラットフォーム６０の内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を記憶する。
第一教師データは、例えば、立位の人を正面から撮像した画像、インターネットから収集可能な画像である（同じ撮像装置で撮像されていない画像でもよい）。
第二教師データは、例えば、プラットフォーム６０に存在する人の画像、投入エリアに存在する人の画像、投入エリア画像中の第一画像領域および／または第二画像領域に存在する（重なりあっている）人の画像である。
画像処理部１０は、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を用いて、人存在領域を抽出する。

画像処理部１０は、抽出した人存在領域に枠（例えば、矩形枠）および抽出の信頼度の数値をモニターに表示させてもよい。
画像処理部１０は、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）の人存在領域の抽出判断において（人物か否かの判断において）、人存在領域の抽出の信頼度（０～１００％）が人物判断基準閾値（例えば、６０％以上、７５％以上、８０％以上など）以上であれば人存在領域（人物）であると判断する人存在判断部１０１を有する。
人存在判断部１０１は、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）で抽出された人存在領域のサイズ（例えば、矩形、円形など）が、サイズ閾値の範囲（上限、下限）を外れている場合に、人物ではないと判断してもよい。人物の領域サイズは、搬入車両よりも小さく、スコップなどの備品よりも大きいため、サイズ閾値の範囲（上限、下限）を設定しておくことで、誤認識を減らすことができる。例えば、抽出された領域の矩形サイズが、サイズ閾値の範囲よりも大きいまたは小さい場合には人存在領域でないと判断する。
画像処理部１０は、人物判断基準閾値および／またはサイズ閾値の範囲（上限、下限）を可変に設定する閾値設定部１０２を有する。誤検知が多い場合に閾値を変更するなどできる。
画像処理部１０は、動画を形成する連続した静止画（フレーム）のそれぞれにおいて、１フレームで人存在領域（人物）を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第一検知部１０３を有する。
画像処理部１０は、連続した静止画（フレーム）で構成される動画を所定フレーム数（例えば、４０～１００など）で区切ったフレームブロック毎において、１フレームブロック内で判断基準数（例えば、上記所定数より少ない数）のフレームで人存在領域（人物）を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第二検知部１０４を有する。「人間の移動」はある程度の期間を継続して発生するため、１フレーム単位ではなく、所定数のフレームの集合体（フレームブロック単位）での検知とするほうが効率的であるので好ましい。
画像処理部１０は、フレームブロックの所定フレーム数と、所定フレーム数より小さい判断基準数を可変可能に設定する判断基準設定部１０５と、を有する。これにより、例えば、ごみピット施設、プラットフォームの状況、搬入車両、作業者の服装などに応じて可変に設定できる。

また、別実施形態として、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）は、第一教師データと第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成されてもよい。

画像処理部１０は、第一重なり量算出部１１と第二重なり量算出部１２を有する。
第一重なり量算出部１１は、投入エリア画像に予め設定される第一画像領域Ｅ０１と、人存在領域（の矩形枠で囲まれた面積）との重なりである、第一重なり量を算出する。
第二重なり量算出部１２は、投入エリア画像の第一画像領域Ｅ０１とは異なる場所（投入口から遠位の場所）に予め設定される第二画像領域Ｅ０２と、人存在領域（の矩形枠で囲まれた面積）との重なりである、第二重なり量を算出する。
図３において、第一画像領域Ｅ０１は、ごみの投入口からごみピットを含むように設定されていてもよい。第一画像領域Ｅ０１は、搬入車両５の後方の画像、車輪止め６１、投入口の投入扉６５の画像が含まれていてもよい。第一画像領域Ｅ０１は、搬入車両５の側方または前方の画像が含まれていてもよい。また、第二画像領域Ｅ０２は、第一画像領域Ｅ０１と隣接し、かつ投入口からプラットフォーム６０側を含むように設定されていてもよい。

第一警報出力部２１は、第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する。第二警報出力部２２は、第一重なり量が、第一所定量より大きい第二所定量以上であれば、第二警報を出力する。第三警報出力部２３は、第二重なり量が、第三所定量以上であれば、第三警報を出力する。
出力は、スピーカ２５からの音声であってもよい。
第一所定量は、例えば、人存在領域の面積の２５％以上～３５％未満の範囲の値であってもよい。例えば、車輪止め６１に載っている人存在領域７３２が該当する。第一警報は、例えば、「転落に注意してください」など直接的な警告（音声、音、光など）であってもよい。
第二所定量は、例えば、人存在領域の面積の３５％以上１００％以下の範囲の値であってもよい。例えば、投入口に落ちかけている人存在領域７２２、７３３が該当する。第二警報は、例えば、緊急性の高い警報、クレーンの自動停止、中央管理室への通報であってもよい。
第三所定量は、例えば、人存在領域の面積の５％以上から２５％未満の値であってもよい。例えば、人存在領域７２１、７２３が該当する。第三警報は、例えば、「安全帯を装着しましょう」などの軽い呼びかけであってもよい。第三所定量は、例えば、第一所定量より小さくてもよい。

（実施例）
図４Ａは、第一画像領域Ｅ０１が投入傾斜面６２１の始点からごみピット６２の方向に設定される。
第一画像領域Ｅ０１内に、人存在領域７５０の認識矩形枠が３０％～４９％重なったら、第一警報が出力される。第一画像領域Ｅ０１内に、人存在領域７５１の認識矩形枠が５０％～１００％重なったら、第二警報（非常停止）が出力される。

図４Ｂは、第一画像領域Ｅ０１が、投入傾斜面６２１の始点からごみピット６２の方向に設定され、第二画像領域Ｅ０２が、投入傾斜面６２１の始点からプラットフォーム６０の方向に設定される。
第二画像領域Ｅ０２内に、人存在領域７６０の認識矩形枠が５０％～１００％重なったら、第三警報（弱い警告）が出力される。
第一画像領域Ｅ０１内に、人存在領域の認識矩形枠が３０％～４９％重なったら、第一警報（強い警告）が出力される。第一画像領域Ｅ０１内に、人存在領域７６１の認識矩形枠が５０％～１００％重なったら、第二警報（非常停止）が出力される。

また、別実施形態として、画像処理部１０は、人存在領域を抽出する処理として、例えば、画像にエッジ処理を施して、人７（例えば、頭部、肩部、腕部、ヘルメット、帽子、作業服など）を抽出し解析することで、人存在領域（矩形枠で囲む）と、他の構造物（搬入車両５、車輪止め６１、ごみピット６２、投入口傾斜面６２１、投入扉６５、プラットフォーム６０の床など）とを区別してもよい。
また、警報出力手段として、例えば、「表示装置」でもよく、液晶モニター、有機ＥＬモニター、ＣＲＴモニター、スマートフォン、タブレット、汎用パソコンのモニターなどが例示される。
また、警報出力手段として、例えば、音声出力手段、音出力手段、点灯手段などでもよい。

（実施形態２）
実施形態２のごみピット転落警報方法は、プラットフォーム６０からごみピット６２へごみが投入される投入エリアを上方から撮像した投入エリア画像から、人７が存在する人存在領域を抽出する画像処理ステップを含む。
前記画像処理ステップは、
前記投入エリア画像に予め設定される第一画像領域と、前記人存在領域との第一重なり量を算出する第一重なり量算出サブステップと、および／または、
前記投入エリア画像の前記第一画像領域とは異なる場所に予め設定される第二画像領域と、前記人存在領域との第二重なり量を算出する第二重なり量算出サブステップと、含んでいてもよい。
前記画像処理ステップは、
前記プラットフォームとは異なる場所で情報から人を撮像した画像に、人存在領域をラベリングした第一教師データと、前記プラットフォームの内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して前記投入エリア画像から前記人存在領域を抽出するステップを含んでいてもよい。

前記人存在領域を抽出するステップは、人存在領域の抽出判断において（人物か否かの判断において）、人存在領域の抽出の信頼度（０～１００％）が人物判断基準閾値（例えば、６０％以上、７５％以上、８０％以上など）以上であれば人存在領域（人物）であると判断する人存在判断ステップを含んでいてもよい。
前記人存在判断ステップは、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）で抽出された人存在領域のサイズ（例えば、矩形、円形など）が、サイズ閾値の範囲（上限、下限）を外れている場合に、人物ではないと判断してもよい。
前記画像処理ステップは、動画を形成する連続した静止画（フレーム）のそれぞれにおいて、１フレームで人存在領域（人物）を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第一検知ステップを含んでいてもよい。
前記画像処理ステップは、連続した静止画（フレーム）で構成される動画を所定フレーム数（例えば、４０～１００など）で区切ったフレームブロック毎において、１フレームブロック内で判断基準数（例えば、上記所定数より少ない数）のフレームで人存在領域（人物）を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第二検知ステップを含んでいてもよい。
前記画像処理ステップは、人物判断基準閾値および／またはサイズ閾値の範囲（上限、下限）を可変に設定する閾値設定ステップを含んでいてもよい。
前記画像処理ステップは、フレームブロックの所定フレーム数と、所定フレーム数より小さい判断基準数を可変可能に設定する判断基準設定ステップを含んでいてもよい。

第一重なり量算出サブステップは、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して第一重なり量を算出してもよい。
第二重なり量算出サブステップは、画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して第二重なり量を算出してもよい。
前記ごみピット転落警報方法は、
前記第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する第一警報出力ステップと、
前記第一重なり量が、第一所定量より大きい第二所定量以上であれば、第二警報を出力する第二警報ステップと、および／または、
前記第二重なり量が第三所定量以上であれば、第三警報を出力する第三警報ステップと、を含んでいてもよい。
前記ごみピット転落警報方法は、
前記プラットフォームを上方から平面視した場合に、前記投入エリアの内に配置される搬入車両と上下方向（鉛直方向）で重なり合わないように設置される、前記投入エリア画像を撮像する撮像ステップを含んでいてもよい。
前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）は、第一教師データと第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成されてもよい。

（実施形態３）
実施形態３のごみピット転落警報プログラムは、
少なくとも一つのプロセッサーにより、上記のごみピット転落警報方法を実現するプログラムである。

（実施形態４）
実施形態４のコンピュータ命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、前記コンピュータ命令がプロセッサーにより実行されることで、上記の転落警報プログラムのステップを実現するコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

１ ごみピット転落警報
１０ 画像処理装置
１０１ 人存在判断部
１０２ 閾値設定部
１０３ 第一検知部
１０４ 第二検知部
１０５ 判断基準設定部
１１ 第一重なり量算出部
１２ 第二重なり量算出部
２１ 第一警報出力部
２２ 第二警報出力部
２３ 第三警報出力部
２５ スピーカ
３０、３１、３２、３３、３４ 撮像装置
４０ 記憶部
５、５１、５２、５３ 搬入車両
６０ プラットフォーム
６１ 車輪止め
６２ ごみピット
６２１ 投入口傾斜面
６５ 投入扉
７ 人
Ｅ０１ 第一画像領域
Ｅ０２ 第二画像領域

Claims (17)

1. ごみピットへごみが投入される投入エリアを、プラットフォームの上方から撮像した投入エリア画像から、人が存在する人存在領域を抽出する画像処理部を有し、
   前記画像処理部は、前記投入エリア画像に予め設定される第一画像領域と、前記人存在領域との第一重なり量を算出する第一重なり量算出部を有し、
   前記第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する第一警報出力部と、
   前記第一重なり量が第二所定量以上であれば、第二警報を出力する第二警報出力部を有し、
   前記第一画像領域は、プラットフォームからごみピットへのごみの投入口およびごみピットを含むように設定される、
   ごみピット転落警報装置。
2. 前記画像処理部は、前記投入エリア画像の前記第一画像領域とは異なる場所に予め設定される第二画像領域と、前記人存在領域との第二重なり量を算出する第二重なり量算出部を有し、
   前記第二重なり量が第三所定量以上であれば、第三警報を出力する第三警報出力部を、さらに有する、請求項１に記載のごみピット転落警報装置。
3. 前記第二画像領域は、前記第一画像領域と隣接し、かつ前記プラットフォームを含むように設定される、請求項２に記載のごみピット転落警報装置。
4. 前記プラットフォームを上方から平面視した場合に、前記投入エリアの内に配置される搬入車両と上下方向で重なり合わないように設置される、前記投入エリア画像を撮像する撮像装置を、さらに有する、請求項１から３のいずれか一項に記載のごみピット転落警報装置。
5. 前記プラットフォームとは異なる場所で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第一教師データと、前記プラットフォームの内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を記憶する記憶部を、さらに有し、
   前記画像処理部は、前記画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を用いて前記人存在領域を抽出する処理を実行する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載のごみピット転落警報装置。
6. 前記画像処理プログラムは、前記第一教師データと前記第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成される、請求項５に記載のごみピット転落警報装置。
7. 前記画像処理部は、人存在領域の抽出判断において、人存在領域の抽出の信頼度が人物判断基準閾値以上であれば人存在領域であると判断する人存在判断部を有する、
   請求項１から６のいずれか一項に記載のごみピット転落警報装置。
8. 前記人存在判断部は、抽出された人存在領域のサイズが、サイズ閾値の範囲を外れている場合に、人物ではないと判断する、請求項７に記載のごみピット転落警報装置。
9. 前記画像処理部は、
   動画を形成する連続した静止画のそれぞれにおいて、１フレームで人存在領域を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第一検知部と、および／または、
   連続した静止画で構成される動画を所定フレーム数で区切ったフレームブロック毎において、１フレームブロック内で判断基準数のフレームで人存在領域を抽出した場合に、人存在領域が検知できたと判断する第二検知部を有する、
   請求項１から８のいずれか一項に記載のごみピット転落警報装置。
10. プラットフォームからごみピットへごみが投入される投入エリアを上方から撮像した投入エリア画像から、人が存在する人存在領域を抽出する画像処理ステップを含み、
    前記画像処理ステップは、前記投入エリア画像に予め設定される第一画像領域と、前記人存在領域との第一重なり量を算出する第一重なり量算出サブステップを含み、
    前記第一重なり量が第一所定量以上であれば、第一警報を出力する第一警報出力ステップと、
    前記第一重なり量が、第一所定量より大きい第二所定量以上であれば、第二警報を出力する第二警報ステップを、含み、
    前記第一画像領域は、プラットフォームからごみピットへのごみの投入口およびごみピットを含むように設定される、
    ごみピット転落警報方法。
11. 前記画像処理ステップは、前記投入エリア画像の前記第一画像領域とは異なる場所に予め設定される第二画像領域と、前記人存在領域との第二重なり量を算出する第二重なり量算出サブステップを含み、
    前記第二重なり量が第三所定量以上であれば、第三警報を出力する第三警報ステップを、さらに含む、請求項１０に記載のごみピット転落警報方法。
12. 前記第二画像領域は、前記第一画像領域と隣接し、かつ前記プラットフォームを含むように設定される、請求項１１に記載のごみピット転落警報方法。
13. 前記プラットフォームを上方から平面視した場合に、前記投入エリアの内に配置される搬入車両と上下方向で重なり合わないように設置される、前記投入エリア画像を撮像する撮像ステップを、さらに含む、請求項１０から１２のいずれか一項に記載のごみピット転落警報方法。
14. 前記画像処理ステップは、
    前記プラットフォームとは異なる場所で情報から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第一教師データと、前記プラットフォームの内で上方から人を撮像した画像に人存在領域をラベリングした第二教師データの内、少なくとも一方を用いて知的情報処理技術によって生成される画像処理プログラム（人存在領域抽出プログラム）を実行して前記投入エリア画像から前記人存在領域を抽出する、請求項１０から１３のいずれか一項に記載のごみピット転落警報方法。
15. 前記画像処理プログラムは、前記第一教師データと前記第二教師データの両方を用いて知的情報処理技術によって生成される、請求項１４に記載のごみピット転落警報方法。
16. 少なくとも一つのプロセッサーにより、請求項１０から１５のいずれか一項のごみピット転落警報方法を実現する、ごみピット転落警報プログラム。
17. コンピュータ命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
    前記コンピュータ命令がプロセッサーにより実行されることで、請求項１６に記載の転落警報プログラムのステップを実現するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images