JP7152048B2 - Human proximity detection device and human proximity detection method - Google Patents

Human proximity detection device and human proximity detection method Download PDF

Info

Publication number
JP7152048B2
JP7152048B2 JP2020210067A JP2020210067A JP7152048B2 JP 7152048 B2 JP7152048 B2 JP 7152048B2 JP 2020210067 A JP2020210067 A JP 2020210067A JP 2020210067 A JP2020210067 A JP 2020210067A JP 7152048 B2 JP7152048 B2 JP 7152048B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
human
unit
approach
notification
length
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020210067A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022096845A (en
Inventor
龍太 大石
清孝 佐藤
Original Assignee
株式会社ケーメック
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社ケーメック filed Critical 株式会社ケーメック
Priority to JP2020210067A priority Critical patent/JP7152048B2/en
Publication of JP2022096845A publication Critical patent/JP2022096845A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7152048B2 publication Critical patent/JP7152048B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、接近する人を検出する人接近検出装置および人接近検出方法に関するものである。 The present invention relates to a human proximity detection device and a human proximity detection method for detecting an approaching person.

例えば、車両の周囲に人が位置しているにも関わらず不注意に車両を移動させると、人と接触してしまうおそれがある。このような接触事故を防止するために、接近する人を検出する装置が提案されている(例えば、特許文献1,2参照。)。 For example, if the vehicle is carelessly moved while people are positioned around the vehicle, there is a risk of contact with the person. In order to prevent such a contact accident, a device for detecting an approaching person has been proposed (see Patent Documents 1 and 2, for example).

特許文献1に記載の監視システムは、バックホウに取り付けられ周囲を撮影する撮像装置に接続された制御部を備え、制御部は、撮像装置から、順次、取得した撮像画像について人物及びヘルメットの画像認識を行ない、画像認識された人物又はヘルメットまでの接近距離を算出し、接近距離が第1距離以下で、人が警報エリア内にいる場合、警告音を発生させ、接近距離が第2距離以下で人が停止エリア内にいる場合、建設機械を停止させ、警告音を発生させる、というものである。この接近距離は、制御部の判定部が、ステレオカメラの視差を用いて、目的画像に含まれる被写体(人又はヘルメット)までの距離を算出している。 The surveillance system described in Patent Document 1 includes a control unit attached to a backhoe and connected to an imaging device that captures the surroundings. and calculate the approaching distance to the person or helmet recognized by the image, and if the approaching distance is less than the first distance and the person is in the warning area, a warning sound is generated, and the approaching distance is less than the second distance. When a person is in the stop area, the construction machine is stopped and a warning sound is generated. The approach distance is calculated by the determination unit of the control unit using the parallax of the stereo camera to calculate the distance to the subject (person or helmet) included in the target image.

特許文献2に記載の周囲監視装置は、カメラの撮影シーンを用いた画像処理の結果や距離センサが計測した距離から、作業機械周囲の作業者や物体等の障害物の存在有無を検出し、障害物が存在した場合、機械本体から障害物と機械までの距離や方向の位置関係を算出し、位置関係と作業機械の掘削や旋回等の姿勢変更の動作から障害物の接触危険度レベルを算出して、接触危険度レベルからレベルを決定し、危険度に応じた警報内容をモニタや音声等の出力装置へ出力する。
特許文献2に記載の周囲監視装置では、カメラが撮影したシーンを用いて画像処理を行い、掘削作業中の障害物有無と障害物の種別(人物か人物以外)を検出すると、ミリ波レーダにより検出した障害物の距離データを統合(フュージョン)している。
The surroundings monitoring device described in Patent Document 2 detects the presence or absence of obstacles such as workers and objects around the work machine from the result of image processing using the scene captured by the camera and the distance measured by the distance sensor. If an obstacle exists, the positional relationship of the distance and direction from the machine body to the obstacle and the machine is calculated, and the contact risk level of the obstacle is calculated from the positional relationship and the movement of the work machine to change its posture such as excavation and turning. Then, the level is determined from the contact risk level, and the contents of the warning corresponding to the risk are output to an output device such as a monitor or voice.
In the surroundings monitoring device described in Patent Document 2, image processing is performed using a scene photographed by a camera. The distance data of the detected obstacles is integrated (fused).

特開2019-157497号公報JP 2019-157497 A 特開2010-198519号公報JP 2010-198519 A

しかし、車両に接近する人への距離を測定するために、特許文献1に記載の周囲監視装置では、ステレオカメラを用いており、特許文献2に記載の周囲監視装置では、ミリ波レーダを用いている。特許文献1,2に記載の従来の人接近検出装置では、このようなステレオカメラやミリ波レーダのような特殊な装置を用いているため、装置が複雑化してコストが嵩むため、普及を阻害してしまう。 However, in order to measure the distance to a person approaching the vehicle, the surroundings monitoring device described in Patent Document 1 uses a stereo camera, and the surroundings monitoring device described in Patent Document 2 uses a millimeter wave radar. ing. The conventional human proximity detection devices described in Patent Documents 1 and 2 use special devices such as stereo cameras and millimeter wave radars, which complicates the device and increases the cost, hindering its widespread use. Resulting in.

そこで本発明は、人の接近を、コストを抑えた簡単な構成で検出することを可能とする人接近検出装置および人接近検出方法を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, it is an object of the present invention to provide a human proximity detection device and a human proximity detection method that are capable of detecting the approach of a person with a simple configuration at a reduced cost.

本発明の人接近検出装置は、監視方向の撮影画像を出力するカメラと、前記カメラからの撮影画像を処理して人の接近を検出する制御部と、前記制御部からの接近通知を報知する報知部とを備え、前記制御部は、前記撮影画像から人画像を検出する検出部と、前記人画像の骨格を推定して、前記人画像に仮想骨格を対応付ける推定部と、前記仮想骨格の一部の長さを測る測定部と、前記一部の仮想骨格の長さが閾値を超えたときに前記接近通知を前記報知部に出力する判定部とを備えたことを特徴とする。 A human approach detection apparatus of the present invention includes a camera that outputs a photographed image in a monitoring direction, a control unit that processes the photographed image from the camera to detect the approach of a person, and an approach notification from the control unit. a notifying unit, wherein the control unit includes: a detection unit that detects a human image from the captured image; an estimation unit that estimates a skeleton of the human image and associates the virtual skeleton with the human image; It is characterized by comprising a measurement unit that measures the length of the part, and a determination part that outputs the approach notification to the notification unit when the length of the part of the virtual skeleton exceeds a threshold value.

また、本発明の人接近検出方法は、監視方向の撮影画像を出力するカメラと、前記カメラからの撮影画像を処理して人の接近を検出する制御部と、前記制御部からの接近通知を報知する報知部とを備えた人接近検出装置の人接近検出方法であって、前記制御部により、前記撮影画像から人画像を検出し、前記人画像の骨格を推定して、前記人画像に対応付けた仮想骨格の一部の長さを測り、前記一部の仮想骨格の長さが閾値を超えたときに前記接近通知を前記報知部に出力することを特徴とする。 A human approach detection method of the present invention includes a camera that outputs a photographed image in a monitoring direction, a control unit that processes the photographed image from the camera and detects the approach of a person, and an approach notification from the control unit. and a notifying unit that notifies, the controller detects a human image from the photographed image, estimates the skeleton of the human image, and determines the human image. A length of a part of the associated virtual skeleton is measured, and the approach notification is output to the notification unit when the length of the part of the virtual skeleton exceeds a threshold value.

本発明によれば、カメラからの撮影画像から人画像を検出し、人画像に仮想骨格を対応付け、この仮想骨格の一部の長さを測定して閾値と比較することで、人が接近し過ぎているか否かが判定できる。そのため、特殊なカメラを使用したり、レーダを使用したりしなくても、人までの距離を測定することができる。 According to the present invention, a human image is detected from an image captured by a camera, a virtual skeleton is associated with the human image, and the length of a portion of the virtual skeleton is measured and compared with a threshold to detect a person approaching. It can be determined whether or not it is overdone. Therefore, the distance to a person can be measured without using a special camera or radar.

前記測定部は、前記仮想骨格の一部の長さとして肩幅を測定するものとすることができる。測定部が仮想骨格の一部として肩幅の長さにより人の接近位置を判定することで、身長差があっても肩幅の違いは小さいため、体格の違いによる人の位置の誤差を抑えることができる。 The measurement unit may measure shoulder width as the length of the part of the virtual skeleton. The measurement unit judges the person's approach position based on the length of the shoulder width as part of the virtual skeleton, so even if there is a difference in height, the difference in shoulder width is small, so it is possible to suppress the error in the position of the person due to the difference in physique. can.

前記測定部は、前記肩幅が前記閾値以下と前記判定部が判定したときに、肩から腰までの長さを測定し、前記判定部は、前記肩から腰までの長さが閾値を超えたときに接近通知を出力するものとすることができる。人が斜め横向きになって見掛け上の肩幅が小さく見えても、判定部が肩から腰までの長さにより人の接近位置を判定することで、斜め横向きになった人の接近も検出することができる。 The measurement unit measures the length from the shoulder to the waist when the determination unit determines that the shoulder width is equal to or less than the threshold value, and the determination unit measures the length from the shoulder to the waist when it exceeds the threshold value. An approach notification may be output at times. To detect the approach of a person facing obliquely sideways by judging the approaching position of the person from the length from the shoulder to the waist by a judging part even if the person looks obliquely sideways and the apparent shoulder width looks small. can be done.

前記判定部は、前記肩から腰までの長さとして、右肩から右腰の長さまたは左肩から左腰の長さのいずれか一方が閾値以下であるとき、他方を閾値と比較して接近通知の出力を決定するものとすることができる。監視対象の人が真横を向いて右肩から右腰の長さまたは左肩から左腰の長さのいずれか一方が測定できない状況であっても、他方を測定して判定することで、横向きで接近する人であっても接近を検出することができる。 As the length from the shoulder to the waist, when either one of the length from the right shoulder to the right waist or the length from the left shoulder to the left waist is equal to or less than a threshold, the determination unit compares the other with a threshold and approaches the length. It may determine the output of notifications. Even if it is impossible to measure either the length from the right shoulder to the right waist or the length from the left shoulder to the left waist when the person being monitored is facing sideways, by measuring and judging the other, it is possible to Even an approaching person can detect the approach.

前記カメラは、車両における屋根の後端部に、後方の斜め下方を向けて配置されたものとすることができる。夕日や朝日が人と重なる位置に写り込むことによって人の輪郭を誤認することを低減することができる。 The camera may be arranged at the rear end of the roof of the vehicle, facing obliquely downward to the rear. It is possible to reduce misidentification of the outline of a person due to the sunset or the rising sun being reflected in a position overlapping the person.

前記閾値を選択的に指示する設定部を備えたものとすることができる。設定部が閾値を選択的に判定部に指示するため、車両周囲の状況に応じて警告距離を選択することができる。 A setting unit that selectively instructs the threshold value may be provided. Since the setting unit selectively instructs the determination unit on the threshold value, the warning distance can be selected according to the circumstances around the vehicle.

前記判定部が前記接近通知を出力するときに、車両に停止通知を出力する停止指示部を備えたものとすることができる。停止指示部が、車両の制動部に停止通知を出力することにより、人の接近で車両を停止させることができるので、人との接触を事前に回避することができる。 The vehicle may further include a stop instruction section that outputs a stop notification to the vehicle when the determination section outputs the approach notification. The stop instruction unit outputs a stop notification to the braking unit of the vehicle, so that the vehicle can be stopped when a person approaches, so contact with the person can be avoided in advance.

本発明は、特殊なカメラを使用したり、レーダを使用したりしなくても、人までの距離を測定することができるので、人の接近を、コストを抑えた簡単な構成で検出することが可能である。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can measure the distance to a person without using a special camera or radar, so that the approach of a person can be detected with a simple configuration at a reduced cost. is possible.

本発明の実施の形態に係る人接近検出装置を示す図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure which shows the human approach detection apparatus which concerns on embodiment of this invention. 図1に示す人接近検出装置の構成を説明するための図である。2 is a diagram for explaining the configuration of the human proximity detection device shown in FIG. 1; FIG. 記憶部に格納された人定義データの各ポイントを示す図であり。FIG. 4 is a diagram showing each point of person definition data stored in a storage unit; FIG. 図1に示す人接近検出装置の人接近検出方法を説明するためのフローチャートである。2 is a flow chart for explaining a human approach detection method of the human approach detection device shown in FIG. 1; 図1に示す人接近検出装置のカメラからの撮影画像の一例の図であり、(A)は人画像が含まれた撮影画像の一例の図、(B)は人画像に仮想骨格を重畳した一例の図、(C)は人が接近した状態の一例の図である。2A is a diagram of an example of a photographed image from a camera of the human proximity detection device shown in FIG. 1, (A) is a diagram of an example of a photographed image including a human image, and (B) is a diagram in which a virtual skeleton is superimposed on the human image. An example diagram, (C) is an example diagram of a state in which a person approaches. 仮想骨格の構成を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining the configuration of a virtual skeleton; FIG. 警告距離を説明するための図である。It is a figure for demonstrating warning distance.

本発明の実施の形態に係る人接近検出装置を図面に基づいて説明する。
図1に示すように人接近検出装置10は、作業車両(車両)の一例であるフォークリフトFに装着され、フォークリフトFの後方から接近する監視対象となる人を検知するものである。
図2に示すように、人接近検出装置10は、監視方向(後方)の撮影画像を出力するカメラ20と、カメラ20からの撮影画像を処理して人の接近を検出する本体部100と、本体部100からの接近通知を報知する報知部40とを備えている。
A human approach detection device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the human approach detection device 10 is mounted on a forklift F, which is an example of a work vehicle (vehicle), and detects a person to be monitored who approaches the forklift F from behind.
As shown in FIG. 2, the human approach detection device 10 includes a camera 20 that outputs a photographed image in the monitoring direction (rear), a main body 100 that processes the photographed image from the camera 20 and detects the approach of a person, A notification unit 40 for notifying an approach notification from the main unit 100 is provided.

カメラ20は、撮影画像を動画として出力する単眼カメラである。カメラ20は、操作者の視界から外れるフォークリフトFの後方を監視するために、シートF1の上方に位置するヘッドガードF2(屋根)の後端部に設置され、後方の斜め下方を向いている。カメラ20は、例えば、安価で汎用性があるUSBカメラとすることができる。本実施の形態では、カメラ20として、140°の広角レンズを有しており、約200万画素(1920ピクセル×1080ピクセル)の撮影画像を出力できるものを使用している。 The camera 20 is a monocular camera that outputs captured images as moving images. The camera 20 is installed at the rear end of the head guard F2 (roof) located above the seat F1 and faces obliquely downward to the rear in order to monitor the rear of the forklift F, which is out of the field of view of the operator. The camera 20 can be, for example, an inexpensive and versatile USB camera. In this embodiment, the camera 20 has a wide-angle lens of 140° and can output a photographed image of approximately 2 million pixels (1920 pixels×1080 pixels).

本体部100は、ヘッドガードF2の裏面に磁石により設置されているが、操作に支障がなければ、シートF1周辺やハンドルF3周辺、フォークリフトFの後端部でもよい。
図2に示すように、本体部100は、制御部30と、電源部50とを備えている。
制御部30は、検出部31と、推定部32と、測定部33と、判定部34と、設定部35と、記憶部36と、停止指示部37とを備えている。
The body part 100 is installed on the back surface of the head guard F2 by a magnet, but it may be located around the seat F1, around the handle F3, or at the rear end of the forklift F as long as it does not interfere with operation.
As shown in FIG. 2 , the body section 100 includes a control section 30 and a power supply section 50 .
The control unit 30 includes a detection unit 31 , an estimation unit 32 , a measurement unit 33 , a determination unit 34 , a setting unit 35 , a storage unit 36 and a stop instruction unit 37 .

検出部31は、カメラ20から入力した撮影画像から記憶部36に格納された人定義データのデータベースを参照して人画像を検出する。検出部31は、制御部30に形成されたUSBポートを介してカメラ20と有線にて接続されているが、例えば、WIFI(登録商標)などの無線により接続することができる。制御部30とカメラ20とがUSBにより接続されていれば信号を送受信できるだけでなく、電源が制御部30から供給できるので、カメラ20に電源線を別途配線する必要がない。 The detection unit 31 detects a human image from the photographed image input from the camera 20 by referring to a database of human definition data stored in the storage unit 36 . The detection unit 31 is connected to the camera 20 by wire via a USB port formed in the control unit 30, but can be connected by wireless such as WIFI (registered trademark), for example. If the control unit 30 and the camera 20 are connected by USB, not only can signals be transmitted and received, but also power can be supplied from the control unit 30, so there is no need to wire a power line to the camera 20 separately.

推定部32は、検出した人画像から骨格を推定して人画像に仮想骨格を対応付ける。推定部32による仮想骨格の対応付けにより、撮影画像に仮想骨格が重畳される。
測定部33は、仮想骨格の一部の長さを測る。本実施の形態では、仮想骨格の一部の長さとして、肩幅や、肩から腰までの長さを測定する。
判定部34は、設定部35から読み込んだ値に応じた閾値に基づいて、一部の骨格の長さが超えたときに、人が警告距離L1(図1参照)より近いことから接近通知を報知部40に出力する。閾値は、車両から人までの警告距離L1について、約3m用、約4m用、約5m用の3種類が準備されている。なお、この距離は、カメラ20が撮影できる距離であれば、適宜決定することができる。
The estimation unit 32 estimates a skeleton from the detected human image and associates the virtual skeleton with the human image. The virtual skeleton is superimposed on the captured image by associating the virtual skeleton with the estimation unit 32 .
A measuring unit 33 measures the length of a portion of the virtual skeleton. In this embodiment, the shoulder width and the length from the shoulder to the waist are measured as the length of a portion of the virtual skeleton.
Based on the threshold corresponding to the value read from the setting unit 35, the determination unit 34 issues an approach notification because the person is closer than the warning distance L1 (see FIG. 1) when the length of a part of the skeleton exceeds. Output to the notification unit 40 . Three types of thresholds are prepared for the warning distance L1 from the vehicle to the person: about 3 m, about 4 m, and about 5 m. Note that this distance can be appropriately determined as long as it is a distance at which the camera 20 can shoot.

設定部35は、判定部34が判定に使用する閾値を選択するための設定値を出力する。設定部35は、設定値に対応する設定距離として約3m、約4m、約5mの3つの状態が選択できる3接点のスライドスイッチとしているが、他のスイッチとしてもよい。また、設定部35は、外部からデータが書き込めるフラッシュメモリとすることも可能である。 The setting unit 35 outputs a setting value for selecting a threshold value used for determination by the determination unit 34 . The setting unit 35 is a three-contact slide switch that can select three states of about 3 m, about 4 m, and about 5 m as the set distance corresponding to the set value, but other switches may be used. The setting unit 35 can also be a flash memory to which data can be written from the outside.

記憶部36には、様々な姿勢の人定義データがデータベース化されて格納されている。この人定義データは、図3に示すように、右目P11、左目P12,右耳P21、左耳P22、鼻P3、右肩P41、左肩P42、右肘P51、左肘P52、右手P61、左手P62、右腰P71、左腰P72、右膝P81、左膝P82、右足P91、左足P92の合計17ポイントが定義されている。 In the storage unit 36, human definition data of various postures are stored as a database. As shown in FIG. 3, this person definition data includes right eye P11, left eye P12, right ear P21, left ear P22, nose P3, right shoulder P41, left shoulder P42, right elbow P51, left elbow P52, right hand P61, left hand P62. , right hip P71, left hip P72, right knee P81, left knee P82, right leg P91, and left leg P92, a total of 17 points are defined.

停止指示部37は、判定部34が接近通知を出力するときに、フォークリフトFに停止通知を出力する。この機能は、制御部30の設定により有効と無効とが選択でき、フォークリフトF側でも選択可能とすることができる。 The stop instruction unit 37 outputs a stop notification to the forklift F when the determination unit 34 outputs an approach notification. This function can be enabled or disabled by setting the control unit 30, and can be selected on the forklift F side.

報知部40は、制御部30からの接近通知を車両の操作者に報知する。報知部40は、音の鳴動や光の点灯により、周囲に報知するものとすることができ、本実施の形態では、報知部40は、フォークリフトF(図1参照)に取り付けられた第1報知部41と、制御部30内に内蔵された第2報知部42とを備えている。 The notification unit 40 notifies the operator of the vehicle of the approach notification from the control unit 30 . The notification unit 40 can notify the surroundings by ringing a sound or lighting a light. It has a unit 41 and a second notification unit 42 built in the control unit 30 .

第1報知部41は、フォークリフトFのヘッドガードF2を支持する支柱F4であり、前側の支柱F4に取り付けられた回転灯(警告灯)とすることができる。第1報知部41として機能する回転灯は、底面に設けられた磁石により支柱F4に直接設置することができるが、ステイにより間接的に取り付けるようにしてもよい。第2報知部42は、放音するスピーカーとすることができる。 The first notification unit 41 is a post F4 that supports the head guard F2 of the forklift F, and can be a rotating light (warning light) attached to the front post F4. The rotating light functioning as the first notification unit 41 can be directly installed on the post F4 by the magnet provided on the bottom surface, but it may be installed indirectly by a stay. The second notification unit 42 can be a speaker that emits sound.

電源部50は、フォークリフトFの電源となるバッテリからの12Vを制御部30で使用される5Vへ降圧するDC-DCコンバータである。 The power supply unit 50 is a DC-DC converter that steps down 12V from the battery, which is the power source of the forklift F, to 5V used by the control unit 30 .

以上のように構成された本発明の実施の形態に係る人接近検出装置10の動作および使用状態を図面に基づいて説明する。
まず、カメラ20は、作業車であるフォークリフトFの後方を撮影した撮影画像を制御部30へ出力する(図4のステップS10参照)。例えば、図5(A)に示すような撮影画像C1がカメラ20から出力される。この撮影画像C1には背景の中に人が人画像Mとして含まれている。
The operation and usage state of the human approach detection device 10 according to the embodiment of the present invention configured as described above will be described with reference to the drawings.
First, the camera 20 outputs a photographed image of the rear of the forklift F, which is a working vehicle, to the control unit 30 (see step S10 in FIG. 4). For example, a captured image C1 as shown in FIG. 5A is output from the camera 20. FIG. This photographed image C1 includes a person as a person image M in the background.

カメラ20からの撮影画像を入力した、図2に示す制御部30は、検出部31が記憶部36のデータベースを参照して、データベースに含まれる人定義データのパターンにマッチした人画像が撮影画像に含まれているか否かを判定する。
この判定は、撮影画像からキーポイントが検出された場合、正確を示す信頼度をスコアとして0.0~1.0を割り当て、スコアが0.6以上のとき、撮影画像の検出座標を人体として推定する。
In the control unit 30 shown in FIG. 2, which receives the captured image from the camera 20, the detection unit 31 refers to the database in the storage unit 36, and the human image that matches the pattern of the person definition data included in the database is detected as the captured image. determines whether it is included in
In this determination, when a key point is detected from a photographed image, a score of 0.0 to 1.0 is assigned as a reliability indicating accuracy. presume.

そして、カメラ20からの撮影画像に含まれていると推定すれば、検出部31は、人画像を検出したことを推定部32に通知する(ステップS20参照)。 If it is estimated that the human image is included in the captured image from the camera 20, the detection unit 31 notifies the estimation unit 32 that the human image has been detected (see step S20).

次に、推定部32は、図5(B)に示すように、撮影画像C2の人画像Mに、人型を模した仮想線として仮想骨格Bを対応付ける(ステップS30参照)。
ここで、仮想骨格Bの形状について詳細に説明する。図6に示すように、仮想骨格Bは、頭部Bと、肩部Bと、右腕部BARと、左腕部BALと、右上半身部BURと、左上半身部BULと、右脚部BLRと、左脚部BLLとから形成されている。
Next, as shown in FIG. 5B, the estimation unit 32 associates the human image M of the captured image C2 with the virtual skeleton B as a virtual line simulating a human shape (see step S30).
Here, the shape of the virtual skeleton B will be described in detail. As shown in FIG. 6, the virtual skeleton B includes a head BH , shoulders BS, right arm BAR, left arm B AL , right upper body B UR , left left body B UL , It is formed from a right leg BLR and a left leg BLL.

頭部Bは、右耳P21と、右目P11と、鼻P3と、左目P12と、左耳P22とを結ぶ仮想線である。肩部Bは、右肩P41と左肩P42とを結ぶ仮想線である。右腕部BARは、右肩P41から右肘P51と右手P61とを結ぶ仮想線である。左腕部BALは、左肩P42から左肘P52と、左手P62とを結ぶ仮想線である。右上半身部BURは、右肩P41と右腰P71とを結ぶ仮想線である。左上半身部BULは、左肩P42と左腰P72とを結ぶ仮想線である。右脚部BLRは、右腰P71から右膝P81と、右足P91とを結ぶ仮想線である。左脚部BLLは、左腰P72から左膝P82と左足P92とを結ぶ仮想線である。 The head BH is a virtual line connecting the right ear P21, right eye P11, nose P3, left eye P12, and left ear P22. The shoulder BS is an imaginary line connecting the right shoulder P41 and the left shoulder P42. The right arm BAR is an imaginary line connecting the right shoulder P41 to the right elbow P51 and the right hand P61. The left arm B AL is an imaginary line connecting the left shoulder P42, the left elbow P52, and the left hand P62. The right upper body BUR is an imaginary line connecting the right shoulder P41 and the right hip P71. The left upper body BUL is an imaginary line connecting the left shoulder P42 and the left waist P72. The right leg BLR is an imaginary line connecting the right hip P71, the right knee P81, and the right foot P91. The left leg BLL is an imaginary line connecting the left hip P72, the left knee P82, and the left leg P92.

次に、図2に示す測定部33は、肩幅の長さを測定する(ステップS40参照)。肩幅の長さは、図6に示す画像に含まれる仮想骨格Bにおける肩部Bの長さとして肩幅のピクセル数をカウントすることにより測定することができる。測定部33による測定された肩幅の長さは、判定部34(図2参照)に出力される。 Next, the measurement unit 33 shown in FIG. 2 measures the shoulder width (see step S40). The length of the shoulder width can be measured by counting the number of pixels of the shoulder width as the length of the shoulder BS in the virtual skeleton B included in the image shown in FIG. The shoulder width measured by the measurement unit 33 is output to the determination unit 34 (see FIG. 2).

判定部34では、まず、設定部35からの設定値(設定距離)を読み込む。判定部34は、設定値に基づいて肩幅の長さ用の閾値(第1閾値)を決定する。例えば、撮影画像が1920ピクセル×1080ピクセルで、設定部35の設定距離が3mを示すものであれば第1閾値を40ピクセル、設定距離4mを示すものであれば第1閾値を31ピクセル、設定距離5mを示すものであれば第1閾値を25ピクセルとすることができる。本実施の形態では、4mに設定されているものとする。 The determination unit 34 first reads a set value (set distance) from the setting unit 35 . The determination unit 34 determines a threshold value (first threshold value) for the length of the shoulder width based on the set value. For example, if the captured image is 1920 pixels×1080 pixels and the set distance of the setting unit 35 indicates 3 m, the first threshold is set to 40 pixels, and if the set distance is 4 m, the first threshold is set to 31 pixels. The first threshold may be 25 pixels if it indicates a distance of 5 m. In this embodiment, it is assumed that the distance is set to 4 m.

次に、判定部34は、図7に示す肩幅LS2の長さと第1閾値とを比較する(ステップS50参照)。例えば、図5(C)に示す撮影画像C3に写る腰を落とした低い姿勢の人が、図5(B)に示す撮影画像C2より接近した位置であったとする。
このとき、肩幅の長さが第1閾値より大きいと判定された場合には、フォークリフトFの後方に位置する人の距離(検出距離)が、警告距離L1の4mより近い状態であることを示している。従って、判定部34は、第1報知部41および第2報知部42に接近通知を出力する。
Next, the determination unit 34 compares the length of the shoulder width LS2 shown in FIG. 7 with the first threshold (see step S50). For example, it is assumed that a person in a low, hunched posture shown in the photographed image C3 shown in FIG. 5C is closer to the person than in the photographed image C2 shown in FIG. 5B.
At this time, when it is determined that the length of the shoulder width is larger than the first threshold, it indicates that the distance (detection distance) of the person positioned behind the forklift F is closer than the warning distance L1 of 4 m. ing. Therefore, the determination unit 34 outputs an approach notification to the first notification unit 41 and the second notification unit 42 .

第1報知部41では、光により操作者に報知する。第1報知部41としての回転灯が前側の支柱F4に設置されていることで、前方を向く操作者の視界に第1報知部41が入るため、前方を向く操作者であっても、後方からの人の接近を気付かせることができる。
また、第2報知部42では、音(警告音)により操作者に報知する。また、制御部30から警告音が放音されることで、後方から接近する人にも警告音により接近が危険であることを認知させることができる(ステップS60参照)。
The first notification unit 41 notifies the operator with light. Since the rotating light serving as the first notification unit 41 is installed on the front post F4, the first notification unit 41 is within the field of vision of the operator facing forward. It can make you notice the approach of people from.
Further, the second notification unit 42 notifies the operator by sound (warning sound). In addition, since the control unit 30 emits a warning sound, a person approaching from behind can also be made aware of the danger of approaching by the warning sound (see step S60).

また、判定部34から接近通知を入力した停止指示部37は、フォークリフトFが受信可能な信号に電気レベルを合わせ、増幅した停止通知を出力する。
そうすることで、フォークリフトFでは、停止通知を受信すると、制動部が制動が掛け停止させたり、エンジンを停止させたりすることができる。
In addition, the stop instructing unit 37 that has received the approach notification from the determination unit 34 adjusts the electrical level to a signal receivable by the forklift F, and outputs an amplified stop notification.
By doing so, in the forklift F, when the stop notification is received, the brake can be applied to stop the forklift, or the engine can be stopped.

例えば、図7に示すように、肩幅(肩部Bの長さ(図6参照))がLS1であった場合には、判定部34は、肩幅LS1と第1閾値とを比較し、肩幅の長さLS1が第1閾値以下と判定したとする(ステップS50での判定参照)。
図7に示す例では、人が警告距離L1より遠い距離L2の位置にいるため問題は無いが、人が横向きになって、見掛けの肩幅が短く見えている可能性がある。
For example, as shown in FIG. 7, when the shoulder width (the length of the shoulder BS (see FIG. 6)) is LS1 , the determination unit 34 compares the shoulder width LS1 with the first threshold value, length LS1 is equal to or less than the first threshold (see determination in step S50).
In the example shown in FIG. 7, there is no problem because the person is at a distance L2 which is farther than the warning distance L1, but the person may be facing sideways and the apparent shoulder width may appear short.

その場合には、図2に示す判定部34からの通知により測定部33は、仮想骨格に基づいて肩から腰までの長さを測定する。
まず、測定部33は、図6に示す右上半身部BURの長さにより、右側の肩から腰までの長さを測定する(ステップS70参照)。そして、判定部34は、設定値に基づいて肩から腰までの長さ用の閾値(第2閾値)を決定する。例えば、設定部35が設定距離3mを示すものであれば第2閾値を60ピクセル、設定距離4mを示すものであれば第2閾値を50ピクセル、設定距離5mを示すものであれば第2閾値を40ピクセルとすることができる。
In that case, the measurement unit 33 measures the length from the shoulder to the waist based on the virtual skeleton based on the notification from the determination unit 34 shown in FIG.
First, the measurement unit 33 measures the length from the right shoulder to the waist based on the length of the right upper body BUR shown in FIG. 6 (see step S70). Then, the determination unit 34 determines a threshold value (second threshold value) for the length from the shoulder to the waist based on the set value. For example, if the setting unit 35 indicates a set distance of 3 m, the second threshold is 60 pixels, if the set distance is 4 m, the second threshold is 50 pixels, and if the set distance is 5 m, the second threshold is can be 40 pixels.

次に、判定部34は、右側の肩から腰(右側の上半身)までの長さと第2閾値とを比較する(ステップS80参照)。
右側の上半身の長さが第2閾値より大きいと判定された場合には、フォークリフトFの後方に位置する人が警告距離L1(図1および図7参照)以内であることを示している。従って、図2に示す判定部34は、第1報知部41および第2報知部42に接近通知を出力する。この接近通知により報知部40は、肩幅により接近を検出したときと同様に報知する(ステップS60参照)。
Next, the determination unit 34 compares the length from the right shoulder to the waist (right upper body) with the second threshold (see step S80).
If it is determined that the right upper body length is greater than the second threshold, it means that the person behind the forklift F is within the warning distance L1 (see FIGS. 1 and 7). Therefore, the determination unit 34 shown in FIG. 2 outputs an approach notification to the first notification unit 41 and the second notification unit 42 . In response to this approach notification, the notification unit 40 notifies in the same manner as when the approach is detected by the shoulder width (see step S60).

判定部34は、右側の上半身の長さと第2閾値とを比較して、右側の上半身の長さが第2閾値以下であると判定した場合には、フォークリフトFの後方に位置する人が警告距離L1以上であることを示している。 The determination unit 34 compares the length of the upper body on the right side with the second threshold value, and if it determines that the length of the upper body on the right side is equal to or less than the second threshold value, the person behind the forklift F gives a warning. This indicates that the distance is greater than or equal to L1.

そこで、測定部33は、次に、図6に示す左上半身部BULの長さにより、左側の肩から腰までの長さを測定し(ステップS90参照)、判定部34は、左側の肩から腰(左側の上半身)までの長さと第2閾値とを比較する(ステップS100参照)。
このように、一方側の上半身の長さを判定した後に、他方側の上半身の長さを第2閾値と比較して判定することで、接近通知の出力を決定しているので、フォークリフトFの後方に位置する人が横を向いて、一方側の上半身の長さが測定できなくても、他方側の上半身の長さにて、人の接近を判定することができる。なお、本実施の形態では、右側の上半身を判定し、次に、左側の上半身を判定しているが、左側の上半身を判定した後に、右側の上半身を判定してもよい。
Therefore, the measurement unit 33 next measures the length from the left shoulder to the waist based on the length of the left upper body BUL shown in FIG. to the waist (upper body on the left side) is compared with the second threshold (see step S100).
In this way, after determining the length of the upper body on one side, the length of the upper body on the other side is determined by comparing with the second threshold to determine the output of the approach notification. Even if the person positioned behind faces sideways and the length of the upper body on one side cannot be measured, the approach of the person can be determined based on the length of the upper body on the other side. In the present embodiment, the right upper body is determined, and then the left upper body is determined. However, the right upper body may be determined after the left upper body is determined.

このようにして制御部30は、1回の処理を終了して、最初のステップS10からステップS100までを繰り返す。 Thus, the control unit 30 completes one process and repeats the first step S10 to step S100.

以上のように、本発明の実施の形態に係る人接近検出装置10は、カメラ20からの撮影画像から検出部31が人画像を検出し、人画像に仮想骨格を対応付け、この仮想骨格の一部の長さを測定して閾値(第1閾値,第2閾値)と比較することで、人の位置がフォークリフトFに接近し過ぎているか否かが判定できる。そのため、特殊なカメラを使用したり、レーダを使用したりしなくても、人までの距離を測定することができる。従って、人接近検出装置10は、人の接近を、簡単な構成で検出することで、安全性の向上を図りつつ、コストを抑えることができる。 As described above, in the human approach detection apparatus 10 according to the embodiment of the present invention, the detection unit 31 detects a human image from an image captured by the camera 20, associates the human image with a virtual skeleton, and determines the virtual skeleton. By measuring a part of the length and comparing it with thresholds (first threshold, second threshold), it is possible to determine whether the person is too close to the forklift F or not. Therefore, the distance to a person can be measured without using a special camera or radar. Therefore, the human approach detection device 10 can detect the approach of a person with a simple configuration, thereby improving safety and reducing costs.

また、判定部34が、仮想骨格における肩幅の長さにより人の接近位置を判定することで、身長差があっても肩幅の違いは小さいため、体格の違いによる人の位置の誤差を抑えることができる。 In addition, since the determination unit 34 determines the approach position of the person based on the length of the shoulder width in the virtual skeleton, even if there is a difference in height, the difference in shoulder width is small. can be done.

更に、人が横向きになって見掛け上の肩幅が小さく見えても、判定部34が上半身の長さ(肩から腰までの長さ)により人の接近位置を判定することで、斜め横向きになった人の接近も検出することができる。また、判定を上半身の長さとすることで、全身の長さ(身長)とするより体格の違いによる人の位置の誤差を抑えることができる。また、上半身であれば、脚を曲げた状態で人の高さが低くなった状態でも、その影響を排除することができる。 Furthermore, even if the person faces sideways and the apparent shoulder width appears small, the determination unit 34 determines the approach position of the person based on the length of the upper body (the length from the shoulder to the waist). The approach of a person can also be detected. Also, by using the length of the upper body as the determination, it is possible to suppress the error in the position of the person due to the difference in physique rather than the length of the whole body (height). In addition, if it is the upper body, even if the person's height is lowered with the legs bent, the effect can be eliminated.

図1に示すようにカメラ20は、フォークリフトFにおけるヘッドガードF2の後端部に、後方の斜め下方を向けて配置されているため、夕日や朝日が人と重なる位置に写り込むことによって人の輪郭を誤認することを低減することができる。また、フォークリフトには、車体後部にはカウンタウェイトが出っ張っているため、カウンタウェイトの近傍は運転席からは死角になり、カメラ20をカウンタウェイトの後端部に設置したとしても検出できない範囲ができるおそれがある。カメラ20を、ヘッドガードF2の後端部に設置することで、カウンタウェイトによる死角を減らすことができる。 As shown in FIG. 1, the camera 20 is arranged at the rear end of the head guard F2 of the forklift F, facing obliquely downward to the rear. Misrecognition of contours can be reduced. In addition, since the forklift has a protruding counterweight at the rear of the vehicle body, the vicinity of the counterweight is a blind spot from the driver's seat, and there is a range that cannot be detected even if the camera 20 is installed at the rear end of the counterweight. There is a risk. By installing the camera 20 at the rear end of the head guard F2, it is possible to reduce blind spots due to the counterweight.

設定部35は、閾値(第1閾値および第2閾値)を3m、4m、5mと、選択的に判定部34に指示するため、作業場(フォークリフトFの周囲)の状況に応じて警告距離を選択することができる。 The setting unit 35 selectively instructs the determination unit 34 to set the threshold (the first threshold and the second threshold) to 3 m, 4 m, and 5 m, so that the warning distance is selected according to the situation of the workplace (around the forklift F). can do.

本実施の形態では、警告距離L1より人が接近すると報知部40が報知するようにしているが、警告距離を段階的に設定するようにしてもよい。例えば、5m、4m、3mのように人が近づく距離に応じて報知部40が段階的に報知する。このとき報知部40による放音の種類や、光の色などを変えると、接近距離を容易に把握することができる。 In the present embodiment, the notification unit 40 notifies when a person approaches from the warning distance L1, but the warning distance may be set stepwise. For example, the notification unit 40 gives stepwise notification according to the distance that the person approaches, such as 5m, 4m, and 3m. At this time, by changing the type of sound emitted by the notification unit 40, the color of the light, or the like, it is possible to easily grasp the approaching distance.

また、本実施の形態では、車両として作業車両、特に、フォークリフトを例に説明したが、本発明は、クレーン車やシャベルカー、トラックなどの他の作業車両でもよく、普通自動車でも採用できる。 Also, in the present embodiment, a work vehicle, particularly a forklift, was described as an example of a vehicle, but the present invention may be applied to other work vehicles such as crane trucks, shovels, and trucks, as well as ordinary automobiles.

また、操作者の視界から外れやすい後方を監視方向としているが、前方や側方を合わせて監視方向としてカメラを設置するようにしてもよい。この場合、複数台のカメラを周囲に向けて配置することになるが、その場合には、人の接近を検出した方向に応じて報知部により放音の種類を変えることで、検出方向を識別できるようにしてもよい。 In addition, although the rearward direction, which tends to be out of the operator's field of view, is set as the monitoring direction, the camera may be installed as the monitoring direction including the front and the sides. In this case, multiple cameras are placed facing the surroundings, and in that case, the detection direction is identified by changing the type of sound emitted by the notification unit according to the direction in which the approach of a person is detected. You may make it possible.

また、本発明は、移動する車両に限らず、カメラを固定設置して、この位置への人の接近の検出にも利用することができる。例えば、建物や造形物の周囲領域への無断な侵入など防犯にも活用することができる。なお、人の接近を検出して遠隔地に所在する管理者に報知するときには、報知部は、音や光でなく、電子通信回線の一例であるインターネットを通じてメッセージを送信することができる。 In addition, the present invention is not limited to moving vehicles, and can be used to detect the approach of a person to a position where a camera is fixedly installed. For example, it can also be used for crime prevention such as unauthorized entry into the surrounding area of a building or a modeled object. When detecting the approach of a person and notifying an administrator located at a remote location, the notification unit can transmit a message through the Internet, which is an example of an electronic communication line, instead of using sound or light.

本発明は、人の接近が検出でき、報知部により人の接近を報知することができるため、人との接触を回避したり、人の無用な侵入を防止したりすることが必要なところに有効に設置できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can detect the approach of a person and can notify the approach of the person by the notification unit, so that it can be used in a place where it is necessary to avoid contact with the person or prevent the unnecessary intrusion of the person. can be set effectively.

10 人接近検出装置
20 カメラ
30 制御部
31 検出部
32 推定部
33 測定部
34 判定部
35 設定部
36 記憶部
37 停止指示部
40 報知部
41 第1報知部
42 第2報知部
50 電源部
100 本体部
F フォークリフト
F1 シート
F2 ヘッドガード
F3 ハンドル
F4 支柱
C1,C2,C3 撮影画像
M 人画像
P11 右目
P12 左目
P21 右耳
P22 左耳
P3 鼻
P41 右肩
P42 左肩
P51 右肘
P52 左肘
P61 右手
P62 左手
P71 右腰
P72 左腰
P81 右膝
P82 左膝
P91 右足
P92 左足
B 仮想骨格
頭部
肩部
AR 右腕部
AL 左腕部
UR 右上半身部
UL 左上半身部
LR 右脚部
LL 左脚部
L1 警告距離
L2 距離
LS1,LS2 肩幅
10 human approach detection device 20 camera 30 control unit 31 detection unit 32 estimation unit 33 measurement unit 34 determination unit 35 setting unit 36 storage unit 37 stop instruction unit 40 notification unit 41 first notification unit 42 second notification unit 50 power supply unit 100 main unit Part F Forklift F1 Seat F2 Head guard F3 Handle F4 Post C1, C2, C3 Photographed image M Human image P11 Right eye P12 Left eye P21 Right ear P22 Left ear P3 Nose P41 Right shoulder P42 Left shoulder P51 Right elbow P52 Left elbow P61 Right hand P62 Left hand P71 Right waist P72 Left waist P81 Right knee P82 Left knee P91 Right leg P92 Left leg B Virtual skeleton B H head B S shoulder B AR right arm B AL left arm B UR right upper body B UL upper left body B LR right leg B LL left leg L1 warning distance L2 distance LS1, LS2 shoulder width

Claims (7)

監視方向の撮影画像を出力するカメラと、前記カメラからの撮影画像を処理して人の接近を検出する制御部と、前記制御部からの接近通知を報知する報知部とを備え、
前記制御部は、前記撮影画像から人画像を検出する検出部と、前記人画像の骨格を推定して、前記人画像に仮想骨格を対応付ける推定部と、前記仮想骨格の一部の長さを測る測定部と、前記一部の仮想骨格の長さとして測定した肩幅が閾値を超えたときに前記接近通知を前記報知部に出力する判定部とを備えた人接近検出装置。
A camera that outputs a photographed image in a monitoring direction, a control unit that processes the photographed image from the camera and detects the approach of a person, and a notification unit that notifies an approach notification from the control unit,
The control unit includes a detection unit that detects a human image from the captured image, an estimation unit that estimates a skeleton of the human image and associates the virtual skeleton with the human image, and a length of a part of the virtual skeleton. A human proximity detection device comprising: a measurement unit for measuring; and a determination unit for outputting the approach notification to the notification unit when the shoulder width measured as the length of the partial virtual skeleton exceeds a threshold value.
前記測定部は、前記肩幅が前記閾値以下と前記判定部が判定したときに、肩から腰までの長さを測定し、
前記判定部は、前記肩から腰までの長さが閾値を超えたときに接近通知を出力する請求項記載の人接近検出装置。
The measurement unit measures the length from the shoulder to the waist when the determination unit determines that the shoulder width is equal to or less than the threshold,
2. The human approach detection device according to claim 1 , wherein the determination unit outputs an approach notification when the length from the shoulder to the waist exceeds a threshold.
前記判定部は、前記肩から腰までの長さとして、右肩から右腰の長さまたは左肩から左腰の長さのいずれか一方が閾値以下であるとき、他方を閾値と比較して接近通知の出力を決定する請求項記載の人接近検出装置。 As the length from the shoulder to the waist, when either one of the length from the right shoulder to the right waist or the length from the left shoulder to the left waist is equal to or less than a threshold, the determination unit compares the other with a threshold and approaches the length. 3. The human approach detection device according to claim 2 , which determines output of notification. 前記カメラは、車両における屋根の後端部に、後方の斜め下方を向けて配置された請求項1からのいずれかの項に記載の人接近検出装置。 4. The human approach detection device according to claim 1 , wherein the camera is arranged at the rear end of the roof of the vehicle so as to face obliquely downward to the rear. 前記閾値を選択的に指示する設定部を備えた請求項1からのいずれかの項に記載の人接近検出装置。 The human approach detection device according to any one of claims 1 to 4 , further comprising a setting unit that selectively instructs the threshold value. 前記判定部が前記接近通知を出力するときに、車両に停止通知を出力する停止指示部を備えた請求項1からのいずれかの項に記載の人接近検出装置。 6. The human approach detection device according to claim 1 , further comprising a stop instructing section that outputs a stop notification to the vehicle when the determination section outputs the approach notification. 監視方向の撮影画像を出力するカメラと、前記カメラからの撮影画像を処理して人の接近を検出する制御部と、前記制御部からの接近通知を報知する報知部とを備えた人接近検出装置の人接近検出方法であって、
前記制御部により、前記撮影画像から人画像を検出し、前記人画像の骨格を推定して、前記人画像に対応付けた仮想骨格の一部の長さとして肩幅を測り、前記肩幅の長さが閾値を超えたときに前記接近通知を前記報知部に出力する人接近検出装置の人接近検出方法。
Human proximity detection comprising: a camera for outputting a photographed image in a monitoring direction; a controller for processing the photographed image from the camera to detect the approach of a person; and a notification unit for announcing an approach notification from the controller. A human approach detection method for a device, comprising:
The control unit detects a human image from the photographed image, estimates the skeleton of the human image, measures shoulder width as a length of a part of the virtual skeleton associated with the human image, and measures the length of the shoulder width . a human proximity detection method for a human proximity detection device for outputting the proximity notification to the notification unit when the threshold is exceeded.
JP2020210067A 2020-12-18 2020-12-18 Human proximity detection device and human proximity detection method Active JP7152048B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020210067A JP7152048B2 (en) 2020-12-18 2020-12-18 Human proximity detection device and human proximity detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020210067A JP7152048B2 (en) 2020-12-18 2020-12-18 Human proximity detection device and human proximity detection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022096845A JP2022096845A (en) 2022-06-30
JP7152048B2 true JP7152048B2 (en) 2022-10-12

Family

ID=82164967

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020210067A Active JP7152048B2 (en) 2020-12-18 2020-12-18 Human proximity detection device and human proximity detection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7152048B2 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019157497A (en) 2018-03-13 2019-09-19 株式会社大林組 Monitoring system, monitoring method, and monitoring program
JP2021051705A (en) 2019-09-24 2021-04-01 友音 今村 Automatic stop assistance device

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019157497A (en) 2018-03-13 2019-09-19 株式会社大林組 Monitoring system, monitoring method, and monitoring program
JP2021051705A (en) 2019-09-24 2021-04-01 友音 今村 Automatic stop assistance device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022096845A (en) 2022-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10635100B2 (en) Autonomous travelling work vehicle, and method for controlling autonomous travelling work vehicle
EP3553017A1 (en) Crane
WO2018092265A1 (en) Driving assistance device and driving assistance method
JP4926437B2 (en) Vehicle driving support device
US20040227816A1 (en) Intruding object monitoring system
KR101566784B1 (en) Approach monitoring and operation control system for heavy equipment of industry and construction
JP2019157497A (en) Monitoring system, monitoring method, and monitoring program
JP5177515B2 (en) Peripheral recognition support system
JP2012084108A (en) Driver's gaze direction-associated front collision risk warning system, method thereof, and vehicle utilizing the same
JP2013132970A (en) Mirror control device and program
CN110174706B (en) Object monitoring device using sensor
JP2007249757A (en) Warning device
JP2018024500A (en) Obstacle detection device
JP5233977B2 (en) Crew attitude estimation device
US11823458B2 (en) Object detection and tracking system
JP7152048B2 (en) Human proximity detection device and human proximity detection method
TWI471825B (en) System and method for managing security of a roof
JP5640788B2 (en) Mobile alarm device
JP2011053005A (en) Monitoring system
KR101454857B1 (en) Detection robot system
KR20230122959A (en) Dangerous situstion monitoring apparatus and mehtod for preventing safety accidents
WO2019093097A1 (en) Detection device and construction machine
JP2007133644A (en) Pedestrian recognition device
KR20230101505A (en) The around monitoring apparatus ofo the image base
KR102010407B1 (en) Smart Rear-view System

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210614

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20220719

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220809

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220830

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220913

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220921

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7152048

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150