JP7128568B2 - 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、変化領域は、対象物以外の物体等を検知したことによっても抽出され得る。対象物以外の物体等を検知したことによって抽出された変化領域は、誤報が生じる原因となる。そこで、不要な検知要素である対象物以外の物体等が検知されないように、不要な検知要素に対して２Ｄマスクによる遮蔽を行うことによって、誤報を防止する技術が一般的に採用されている。
例えば、特許文献１には、２Ｄマスクとして、櫛形マスクを使用して、路面の水たまりのような不要な検知要素が検知されないようにする監視用画像処理装置が開示されている。特許文献１に開示された装置では、例えば、不要な検知要素である水たまりの水紋のような小さい動きと、当該水たまりの前を横切る発報対象である対象物（特許文献１においては人物）の大きな動きとを、「水紋は、人物と比較しある特定の場所範囲に不定期にあらわれる」、「水紋は、人物と比較し比較的小さな変化領域である」、および、「水紋は、人物と比較し、横向き櫛形マスクで分断されやすい形状を持つ」という、性質の差を利用することで区別する。

特開平１０－１０５６８７号公報

しかしながら、２次元データであるカメラ画像に対して２Ｄマスクによる遮蔽を行う従来の技術では、不要な検知要素と発報対象とがカメラの視野上で重なっている場合、あるいは、両者がカメラの視野上で近接した位置に存在する場合、不要な検知要素とともに発報対象まで遮蔽されてしまい、発報対象の見落しが生じるという課題があった。
また、特許文献１に開示された技術においても、カメラ画像上における不要な検知要素と発報対象との大きさの差がない場合は、櫛形マスクで分別できる性質の差が小さくなり、不要な検知要素と発報対象とを精度よく区別することができず、依然として発報対象の見落としが生じ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、発報対象の見落としを防止するとともに、誤報を防止すること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物体までの距離データを取得し、現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、比較データに変換する比較データ演算部と、現データと比較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候補として抽出する変化領域抽出部と、現データの示す空間位置が、３Ｄマスクの設定された空間位置であるマスク位置に一致するか否かを識別し、変化領域抽出部が抽出した変化領域候補から、マスク位置に一致する空間位置を示すと判定された現データの領域に対応する変化領域候補を除外し、変化領域を決定する３Ｄマスク部と、３Ｄマスクは、監視領域としての空間を仮想的にキューブ状の複数のグリッドに分割した場合に分割された複数のグリッドのうちの特定の複数のグリッドに対して設定されるものであり、複数のグリッドからなる３Ｄマスクの形状、および、グリッドで示される諸元が指定された入力情報に基づき、監視領域としての空間を仮想的に分割したキューブ状の複数のグリッドのうち、指定された形状を形成する複数のグリッドを特定することで３Ｄマスクを設定する３Ｄマスク設定手段とを備えたものである。

この発明によれば、発報対象の見落としを防止するとともに、誤報を防止することができる。

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。 一般的なカメラで撮影した画像において、２Ｄマスクを用いて誤報を避ける方法について説明するための図である。 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に複数のグリッドに分割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、３次元レーザスキャナの視野にある床、木および歩行者が、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って、図７Ａは、３次元レーザスキャナ、床、木および歩行者を横から見た位置関係を示すモデルであり、図７Ｂ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７Ｃ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。 例えば、３次元レーザスキャナの視野にある床、木および歩行者が、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に、２Ｄマスクを設定した場合のイメージの一例であって、図８Ａは、３次元レーザスキャナ、床、木および歩行者を横から見た位置関係を示すモデルであり、図８Ｂ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８Ｃ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、３次元レーザスキャナの視野にある床、木および歩行者が、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に、３Ｄマスクを設定したイメージの一例であって、図９Ａは、３次元レーザスキャナ、床、木および歩行者を横から見た位置関係を示すモデルであり、図９Ｂ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９Ｃ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１１Ａ，図１１Ｂ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。

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、および、３Ｄマスク部７０で構成されている。３Ｄマスク部７０は、マスク識別部７０１、および、書換部７０２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ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３００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、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く、例えば、音声出力装置としてもよい。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。したがって、図２の例における３次元レーザスキャナ１０は、Ｘ方向に６画素分およびＹ方向に２画素分で、全１２画素分の解像度を有しているといえる。
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の現データ演算部２０、および、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、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，および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
水平方向座標Ｘは、各画素の水平方向位置を示す値であり、垂直方向座標Ｙは、各画素の垂直方向位置を示す値である。図２の例では、水平方向座標Ｘは１～６の範囲の整数、垂直方向座標Ｙは１～２の範囲の整数となる。また、距離データＺは、各画素の位置において得られたＺ軸方向の奥行き情報である。距離データＺについては、水平方向座標Ｘと垂直方向座標Ｙとの全ての組み合わせで特定される複数の画素に対して、それぞれ１つずつ測定された距離データＺが得られる。図２の例では、１２個の画素それぞれについて、対応する距離データＺが得られる。
したがって、３次元情報における、水平方向座標Ｘと垂直方向座標Ｙと距離データＺとの複数の組み合わせについては、それぞれの組み合わせが、ある特定の空間位置を示すものである。
３次元情報には、Ｚ軸方向の奥行き情報である距離データＺ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中の距離データを照射位置全てに関して取得し、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。
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中の距離データを照射位置全てに関して取得し、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１０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処理、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処理等によって行えばよい。これらの変換処理は、対象物２０１を可能な限り排除した、背景２００のみをスキャンしたものに近い距離データを求めるための変換処理である。
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。

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候補として抽出する。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値化データに変化して取り扱う。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、対象物２０１に該当する画素にのみ差分が現れ、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。逆に、現データには対象物２０１が含まれず、現データも比較データも背景２００のみが含まれている場合、得られる差分値は「０」となる。
変化領域抽出部４０は、差分値が上記閾値以上の画素領域を、変化領域候補として抽出し、変化領域候補の情報を、変化領域候補データとして３Ｄマスク部７０に出力する。変化領域候補データは、具体的には、例えば、水平方向座標Ｘと垂直方向座標Ｙとの全ての組み合わせで表される複数の画素について、各画素が変化領域候補であれば、二値化された差分値として「１」との値が、変化領域候補でなければ、二値化された差分値として「０」との値が、それぞれ付与されたデータある。

３Ｄマスク部７０は、現データの示す空間位置が、マスク位置に一致するか否かを識別する。マスク位置とは、３Ｄマスクの設定された空間位置である。そして、３Ｄマスク部７０は、変化領域抽出部４０が抽出した変化領域候補から、マスク位置に一致する空間位置を示すと判定された現データの領域に対応する変化領域候補を除外し、変化領域を決定する。
なお、「マスク位置に相当する空間位置を示すと判定された現データの領域」は、１または複数の画素の位置を特定することによって示されるものであり、より具体的には、１または複数の水平方向座標Ｘと垂直方向座標Ｙとの組み合わせにより特定することができる。
３Ｄマスクは、監視領域における不要な検知要素を遮蔽するためのものであり、監視領域としての空間を仮想的にキューブ状の複数のグリッドに分割した場合に、特定の１または複数のグリッドに対して予め設定されるものである。３Ｄマスクが設定されたグリッドに対応する空間位置を、３Ｄマスクの設定された空間位置、あるいは、マスク位置というものとする。詳細は後述する。

３Ｄマスク部７０は、マスク識別部７０１と書換部７０２とを備える。
マスク識別部７０１は、現データの示す空間位置がマスク位置に一致するか否かを識別する。具体的には、マスク識別部７０１は、現データと３Ｄマスクの設定情報とを取得し、当該現データの各座標における距離データＺが示す空間位置について、３Ｄマスクの設定された空間位置と一致するか否かを識別する。そして、マスク識別部７０１は、マスク位置を示す現データの全ての画素について、当該全ての画素の位置を示す水平方向座標Ｘおよび垂直方向座標Ｙからなる変化領域０値座標データを生成する。
監視領域をどのように複数のグリッドに分割するか、および、３Ｄマスクをどのグリッドに設定するかは、例えば、監視装置１００の設置時等に、予めオペレータ等が設定し、当該設定情報を図示しない適宜の記憶装置に記憶させておく。なお、これらの設定情報を記憶させておく場所は、３Ｄマスク部７０が参照可能な場所であればよい。

例えば、上記記憶装置には、監視領域を、Ｘ方向８グリッド、Ｙ方向４グリッドおよびＺ方向４グリッドに分割することを示す設定情報が記憶される。この場合、監視領域は、合計１２８個のグリッドに分割される。３Ｄマスクは、当該１２８個のグリッドの中の特定のグリッドに対し、例えば、３Ｄマスクステータスを付与することにより設定することができ、記憶装置には、当該特定のグリッドを示す情報が記憶される。この場合、３Ｄマスクステータスが付与されたグリッドに対応する空間位置が、マスク位置となる。

オペレータ等は、適宜の方法で、３Ｄマスクの設定を行うことができる。例えば、最も簡単な指定方法として、図示しない３Ｄマスク設定手段を用いて、直接３Ｄマスクを設定したいグリッドを指定する方法があげられる。ただし、この方法は、設定の対象となるグリッドを１個１個指定することとなるため、作業が膨大になり、オペレータ等にとって負担になり得る。

そこで、オペレータ等は、例えば、次に簡単な方法として、「形状指定」および「諸元指定」の２ステップで３Ｄマスクの設定を行う方法を採用してもよい。
例えば、オペレータ等は、３Ｄマスク設定手段に対して、３Ｄマスクの形状を「直方体」とし、監視領域を分割した複数のグリッドのうち「底辺４点のグリッドの位置」と「グリッドを単位とした高さ」を指定する入力を行う。また、例えば、オペレータ等は、３Ｄマスク設定手段に対して、３Ｄマスクの形状を「球体」とし、監視領域を分割した複数のグリッドのうち「球体中心点となるグリッドの位置」と「グリッドを単位とした半径」を指定する。
上記３Ｄマスク設定手段は、これらの入力情報に基づき、指定された直方体または球体を形成する複数のグリッドを特定し、３Ｄマスクの設定を行うことができる。したがって、この方法によれば、オペレータ等は、上記のように「形状指定」および「諸元指定」を行うだけでよく、作業負担の軽減となる。
なお、これらは一例に過ぎず、三角錐、円錐、三角柱、円柱等、一般的に定義が明確な形状であれば、「形状指定」および「諸元指定」による３Ｄマスクの設定方法に、全て使用可能である。また、これらの組み合わせで任意の形状を組み上げることも可能である。

書換部７０２は、マスク識別部７０１によってマスク位置に相当する空間位置を示すと判定された、現データの領域に対応する変化領域候補の差分値を、０に書き換える。具体的には、書換部７０２は、変化領域抽出部４０から変化領域候補データを取得するとともに、マスク識別部７０１から変化領域０値座標データを取得する。そして、書換部７０２は、変化領域候補データにおける各画素のうち、変化領域０値座標データが示す位置の画素について、当該画素に付与された差分値を「０」に書き換える。なお、この場合の差分値は、二値化された差分値であり、例えば、書換部７０２は、変化領域候補データにおける変化領域候補とされた画素のうち、変化領域０値座標データが示す位置の画素については、当該画素に付与された差分値「１」を「０」に書き換えることとなる。
変化領域候補データにおける変化領域候補とされた画素のうち、書換部７０２によって差分値が「０」に書き換えられた画素は、変化領域候補から除外されることとなる。
書換部７０２は、差分値の書換を行った後の変化領域候補データを、変化領域データとして、認識処理部５０に出力する。

認識処理部５０は、３Ｄマスク部７０が出力した変化領域データに基づき、変化領域の「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、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ＳＴ４０２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）。

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画素単位で比較して差分値を算出する（ステップＳＴ４０５）。

ステップＳＴ４０５で得られた差分値は、距離データと同じく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ＳＴ４０６）。差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ４０６の“ＹＥＳ”の場合）、変化領域抽出部４０は、当該画素領域を変化領域候補として抽出する（ステップＳＴ４０７）。
一方、差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ４０６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ＳＴ４０８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ＳＴ４０８）。
ステップＳＴ４０８において、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ＳＴ４０８の“ＮＯ”の場合）、ステップＳＴ４０５の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。
ステップＳＴ４０８において、８×４画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ４０８の“ＹＥＳ”の場合）、変化領域抽出部４０は、抽出した変化領域候補の情報を、変化領域候補データとして３Ｄマスク部７０に出力する。

３Ｄマスク部７０のマスク識別部７０１は、現データが示す各空間位置について、３Ｄマスクの設定された空間位置（マスク位置）と一致するか否かを識別する（ステップＳＴ４０９）。

ステップＳＴ４０９において、現データが示す空間位置がマスク位置と一致すると識別した場合（ステップＳＴ４０９の“ＹＥＳ”の場合）、３Ｄマスク部７０の書換部７０２は、変化領域候補の画素のうち、マスク位置と一致した空間位置を示す現データの画素に対応する画素について、当該画素に付与されている差分値を「０」に書き換える（ステップＳＴ４１０）。

ステップＳＴ４０９において、現データが示す空間位置がマスク位置に一致しないと識別した場合（ステップＳＴ４０９の“ＮＯ”の場合）、３Ｄマスク部７０の書換部７０２は、変化領域候補の画素のうち、マスク位置と一致しない空間位置を示す現データの画素に対応する画素について、当該画素に付与されている差分値をそのままの値とする（ステップＳＴ４１１）。

その後、マスク識別部７０１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ＳＴ４１２）。
ステップＳＴ４１２において、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ＳＴ４１２の“ＮＯ”の場合）、ステップＳＴ４０９の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。
ステップＳＴ４１２において、８×４画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ４１２の“ＹＥＳ”の場合）、書換部７０２は、差分値の書換を行った後の変化領域候補データを、変化領域データとして、認識処理部５０に出力する。

ここで、３Ｄマスク部７０がステップＳＴ４０９～ステップＳＴ４１２において差分値を書き換える処理（以下「３Ｄマスク処理」という。）の効果について、図を用いて説明する。
まず、図５は、一般的なカメラで撮影した画像において、２Ｄマスクを用いて誤報を避ける方法について説明するための図である。図５Ａは、例えば、背景２００として床５０１と木５０２、移動する対象物２０１として歩行者５０３が撮影される場合の、一般的なカメラの視野をイメージした図を示している。当該例において、木５０２は風に揺れ、まれに移動する対象物として誤認され、誤報を生じさせるものと仮定する。図５Ｂは、図５Ａに示すような視野を撮影した画像において、木５０２による誤報を避けるための２Ｄマスク５０４を設定した場合の画像の一例を示した図である。
２Ｄマスクとは、カメラ視野上において視界を遮るマスクであり、当該２Ｄマスクに隠された箇所は、電気的に遮蔽され見えなくなる。
図５Ｂでは、２Ｄマスク５０４が、誤報の原因となる木５０２を隠すように設定されている。これにより、画像上で木５０２は見えなくなり、誤報の原因となることがなくなる。

しかしながら、２Ｄマスク５０４は、図５Ｂに示すように、木５０２と同時に歩行者５０３も一部遮蔽してしまう。したがって、歩行者５０３が、画像上の２Ｄマスク５０４の位置を移動する際には、当該歩行者５０３の発見が困難となり、発報対象の見落とし（以下「失報」という。）が生じ得る。

そこで、実施の形態１に係る監視装置１００では、３次元レーザスキャナの視野において、３Ｄマスク部７０が３Ｄマスク処理を行うことで、木５０２と対象物２０１とを区別して遮蔽するようにし、対象物２０１に対する失報を防止するとともに、木５０２に対する誤報を防止するようにしている。
以下、３Ｄマスク処理の詳細について説明する。

図６は、実施の形態１において、３次元レーザスキャナ１０の視野を仮想的に複数のグリッドに分割した立体モデルの一例を示す図である。
図６において、１つのキューブ状のグリッドは、レーザ照射１ポイントの測定点を示すものであり、監視領域である空間は、Ｘ方向８グリッド×Ｙ方向４グリッド×Ｚ方向４グリッドの全１２８個のグリッドに分割されているものとする。

図７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５０１、木５０２および歩行者５０３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７Ａは、３次元レーザスキャナ１０、床５０１、木５０２および歩行者５０３を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図７Ｂ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７Ｃ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７Ｃに示すように、床５０１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、木５０２および歩行者５０３は、同じ大きさであるにもかかわらず、奥にある木５０２は、小さく測定される。

図７Ａ～図７Ｂにおいて、床５０１、木５０２および歩行者５０３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５０５ともいうものとする。

図６，７に示したように、３次元レーザスキャナ１０の視野上で、背景２００の一部を構成する木５０２と、対象物２０１である歩行者５０３とが重なっているが、移動する物体である歩行者５０３を発報対象とし、風に揺れる木５０２は発報対象外とする必要がある。
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の各画素における距離データＺが歩行者５０３に相当するのか、木５０２に相当するのかの情報は含まれておらず、歩行者５０３も木５０２も発報対象とし得る。これに対し、発報不要な木５０２を遮蔽すべく、図５を用いて説明したような２Ｄマスク５０４を設定したとすると、３次元レーザスキャナ１０の視野上の各グリッドは、図８に示すようになる。

図８は、例えば、３次元レーザスキャナ１０の視野にある床５０１、木５０２および歩行者５０３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に、２Ｄマスク５０４を設定した場合のイメージの一例である。
図８Ａは、３次元レーザスキャナ１０、床５０１、木５０２および歩行者５０３を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図８Ｂ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８Ｃ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８Ｂでは、２Ｄマスク５０４を、仮想的に８×４×４個のグリッド内に展開したものとしている。２Ｄマスク５０４は、Ｘ－Ｙ方向の平面において定義されるものであり、Ｚ方向の情報を有していない。したがって、図８Ｂに示すように、２Ｄマスク５０４は、３次元レーザスキャナ１０からみた手前側から奥側まで、２Ｄマスク５０４が設定されたＸ－Ｙ方向の領域におけるＺ方向のすべての位置において視界を遮ることになる。
この場合、図８Ｃに示すように、歩行者５０３が、２Ｄマスク５０４の位置を移動する際には、歩行者５０３の一部も遮蔽してしまうため、失報が生じ得る。

そこで、実施の形態１では、上述のとおり、３Ｄマスク部７０が３Ｄマスク処理を行うことで、背景２００と対象物２０１とを区別して遮蔽するようにした。

図９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５０１、木５０２および歩行者５０３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に、３Ｄマスク５０６を設定したイメージの一例である。
図９Ａは、３次元レーザスキャナ１０、床５０１、木５０２および歩行者５０３を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図９Ｂ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９Ｃ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９Ｂでは、３Ｄマスク５０６が、８×４×４個のグリッド内に設定されたイメージの一例を示している。具体的には、図９Ｂでは、３Ｄマスク５０６が木５０２を遮蔽するように、１２個のグリッドからなる直方体として３次元レーザスキャナ１０の視野における木５０２の位置に予め設定されていたものとする。
３Ｄマスク５０６は、監視領域の空間をＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向に分割した複数のグリッドのうち、監視装置のユーザが意図するグリッドのみに設定することができるため、２Ｄマスク５０４とは異なり、３次元レーザスキャナ１０の視野において、ユーザが意図する一部のＺ方向位置での視界のみを遮ることができる。

図９Ｂでは、３次元レーザスキャナ１０の視野のＺ方向において、木５０２が存在する位置にのみ３Ｄマスク処理が実施される。したがって、木５０２は遮蔽されるが、３Ｄマスクの設定された空間位置よりもＺ方向の手前側に存在する歩行者５０３は遮蔽されない（図９Ｃも参照）。

以上のように、実施の形態１では、３Ｄマスク部７０が３Ｄマスク処理を行うことで、背景２００と対象物２０１とを区別して３Ｄマスク５０６で遮蔽することができる。すなわち、例えば、発報対象とすべき対象物２０１である歩行者５０３と、発報対象外とすべき木５０２とが、３次元レーザスキャナ１０の視野上で重なっていても、互いの距離の乖離を利用し、誤報の原因となる木５０２のみを３Ｄマスク５０６で遮蔽することができる。これにより、発報対象とすべき歩行者５０３を正確に識別して失報を防止するとともに、発報対象外とすべき木５０２を、発報対象として誤認識してしまうことによる誤報を防止することができる。

図４のフローチャートに戻る。
ステップＳＴ４１２において８×４個の画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ４１２の“ＹＥＳ”の場合）、認識処理部５０は、ステップＳＴ４１２で３Ｄマスク部７０が出力した変化領域データに基づき、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ＳＴ４１３）。
照合条件を満たす場合（ステップＳＴ４１３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ＳＴ４１４）。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ＳＴ４１３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ＳＴ４１５）、ステップＳＴ４０１の処理に戻る。

ここで、ステップＳＴ４１３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１０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ＳＴ１００１）。なお、ここで、監視範囲とは、監視領域内の範囲であって、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ＳＴ１００１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ＳＴ１００２）。ここでいう変化領域とは、図４のステップＳＴ４１１で変化領域と決定された画素のうち、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ＳＴ１００２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ＳＴ１００３）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ１００３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ＳＴ１００４）。所定の移動速度を有している場合（ステップＳＴ１００４の“ＹＥＳ”の場合）、図４のステップＳＴ４１４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ＳＴ１００１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ＳＴ１００２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ＳＴ１００３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ＳＴ１００４の“ＮＯ”の場合）は、図４のステップＳＴ４１５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ＳＴ４１４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ＳＴ４１６）、ステップＳＴ４０１の処理に戻る。

図１１Ａ，図１１Ｂは、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、３Ｄマスク部７０の各機能は、処理回路１１０１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１１０１を備える。
処理回路１１０１は、図１１Ａに示すように専用のハードウェアであっても、図１１Ｂに示すようにメモリ１１０５に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１０６であってもよい。

処理回路１１０１が専用のハードウェアである場合、処理回路１１０１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１１０１がＣＰＵ１１０６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、３Ｄマスク部７０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、３Ｄマスク部７０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１１０２、メモリ１１０５等に記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ１１０６、システムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の処理回路により実現される。また、ＨＤＤ１１０２、メモリ１１０５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、３Ｄマスク部７０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１１０５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、３Ｄマスク部７０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１１０１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、３Ｄマスク部７０については処理回路がメモリ１１０５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、ＨＤＤ１１０２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１１０５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１１０３、出力インタフェース装置１１０４を有する。

以上のように、この実施の形態１によれば、監視装置１００は、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物体までの距離データを取得し、現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、比較データに変換する比較データ演算部３０と、現データと比較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候補として抽出する変化領域抽出部４０と、現データの示す空間位置が、３Ｄマスクの設定された空間位置であるマスク位置に一致するか否かを識別し、変化領域抽出部４０が抽出した変化領域候補から、マスク位置に一致する空間位置を示すと判定された現データの領域に対応する変化領域候補を除外し、変化領域を決定する３Ｄマスク部７０を備えるように構成したため、発報対象と不要な検知要素との遠近の差によって生じる発報対象の見落とし、および、誤報を防止することができる。

なお、以上の実施の形態１では、監視装置１００は３次元レーザスキャナ１０を備えるものとしたが、３次元レーザスキャナ１０に限らず、距離を測定するセンサ一般に応用可能である。
また、以上の実施の形態１では、変化領域抽出部４０が２値化処理を行い、差分値を２値化データとして取り扱うようにしたが、差分値の２値化処理は、変化領域抽出部４０が行うのではなく、代わりに、認識処理部５０が行うようにしてもよいし、３Ｄマスク部７０が行うようにしてもよい。演算量が負荷として問題にならない場合は、監視装置１００において、２値化処理は行わず、差分値をそのまま用いて各部における処理を行うようにしてもよい。

また、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の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 ３Ｄマスク部、１００ 監視装置、２００ 背景、２０１ 対象物、３００ ＰＣ、５０１ 床、５０２ 木、５０３ 歩行者、５０４ ２Ｄマスク、５０５ ブランクグリッド、５０６ ３Ｄマスク、７０１ マスク識別部、７０２ 書換部、１１０１ 処理回路、１１０２ ＨＤＤ、１１０３ 入力インタフェース装置、１１０４ 出力インタフェース装置、１１０５ メモリ、１１０６ ＣＰＵ。

Claims (3)

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、比較データに変換する比較データ演算部と、
   前記現データと前記比較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候補として抽出する変化領域抽出部と、
   前記現データの示す空間位置が、３Ｄマスクの設定された空間位置であるマスク位置に一致するか否かを識別し、前記変化領域抽出部が抽出した変化領域候補から、前記マスク位置に一致する空間位置を示すと判定された前記現データの領域に対応する変化領域候補を除外し、変化領域を決定する３Ｄマスク部と、
   前記３Ｄマスクは、前記監視領域としての空間を仮想的にキューブ状の複数のグリッドに分割した場合に分割された複数の前記グリッドのうちの特定の複数の前記グリッドに対して設定されるものであり、複数の前記グリッドからなる前記３Ｄマスクの形状、および、前記グリッドで示される諸元が指定された入力情報に基づき、前記監視領域としての空間を仮想的に分割した前記キューブ状の複数の前記グリッドのうち、指定された形状を形成する複数の前記グリッドを特定することで前記３Ｄマスクを設定する３Ｄマスク設定手段
   とを備えた監視装置。
2. 前記３Ｄマスク部は、
   前記現データの示す各空間位置が前記マスク位置に一致するか否かを識別するマスク識別部と、
   前記マスク識別部によって前記マスク位置に一致する空間位置を示すと識別された前記現データの領域に対応する変化領域候補の前記差分値を０に書き換える書換部とを有する
   ことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 前記３Ｄマスク部が決定した変化領域の特徴量に基づき、当該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を備えた
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の監視装置。

Images