JP7231011B2

JP7231011B2 - 監視システム、情報処理装置、転倒検出方法、及びプログラム

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Publication number: JP7231011B2
Application number: JP2021506893A
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Inventors: 伸一宮本
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Description

本開示は監視システム、情報処理装置、転倒検出方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体に関する。

踏切内における事故を減少させるために、踏切を監視する監視装置が用いられている。監視装置は、踏切内をカメラもしくはレーダー等から得られる情報を用いて、踏切内に存在する人を検出する。

特許文献１には、踏切内において、障害物として検知されるべき、高さ、面積または大きさ等の状況が変化した物を確実に障害物として検知できる踏切障害物検知装置の構成が開示されている。特許文献１の踏切障害物検知装置は、ミリ波レーダセンサ等から障害物検知領域に向けて送信波を出射し、その反射波を用いて障害物までの距離及び障害物の大きさ等を検出する。また、障害物検知装置は、ミリ波レーダセンサのアンテナ部を中心とし、その中心から、踏切内の障害物検知領域をカバーするように、ミリ波レーダーの送信波の出射範囲を定める。

特開２０１６－１５５４８２号公報

特許文献１に開示されている踏切障害物検知装置から出射される送信波は、障害物検知領域をカバーするために、地面と実質的に水平方向に出射される必要がある。送信波が地面と実質的に水平方向に出射されることによって、障害物検知領域の端の領域まで、送信波が届くことになる。しかし、送信波が地面と実質的に水平方向に出射される場合、踏切内において転倒した人に対して送信波が当たらず、転倒した人を検知することができないという問題がある。

本開示の目的は、踏切内において転倒した人を検出する精度を向上させることができる監視システム、情報処理装置、転倒検出方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することにある。

本開示の第１の態様にかかる監視システムは、到達距離の異なる複数のレーザー光を監視領域へ照射し、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を出力するLiDARセンサと、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する情報処理装置と、を備える。

本開示の第２の態様にかかる情報処理装置は、到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信する通信部と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する判定部と、を備える。

本開示の第３の態様にかかる転倒検出方法は、到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する。

本開示の第４の態様にかかるプログラムは、到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定することをコンピュータに実行させる。

本開示により、踏切内において転倒した人を検出する精度を向上させることができる監視システム、情報処理装置、転倒検出方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供することができる。

実施の形態１にかかる監視システムの構成図である。実施の形態２にかかる監視システムの構成図である。実施の形態２にかかるLiDARセンサの構成図である。実施の形態２にかかる情報処理装置の構成図である。実施の形態２にかかる、転倒している人がいるか否かの判定処理を説明する図である。実施の形態２にかかる転倒者の検出処理の流れを示す図である。実施の形態３にかかる転倒者の検出処理の流れを示す図である。それぞれの実施の形態にかかる情報処理装置の構成図である。

（実施の形態１）
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。図１を用いて実施の形態１にかかる監視システムの構成例について説明する。図１の監視システムは、主に、踏切内の状態を監視するために用いられる。具体的には、図１の監視システムは、監視領域６０内の踏切における転倒者を発見するために用いられてもよい。

監視システムは、LiDAR（Light Detection and Ranging）センサ１０及び情報処理装置２０を有している。LiDARセンサは、到達距離の異なる複数のレーザー光を監視領域６０へ照射し、それぞれのレーザー光における物体４０の検出状況を示す検出信号を出力する。物体４０について、図１においては物体４０が歩行している状態と、物体４０が転倒している状態を示している。物体４０が転倒している状態は、物体４０が歩行している状態よりも低い状態であると言える。物体４０が歩行している状態は実線にて示され、物体４０が転倒している状態は点線にて示されている。

監視領域６０は、地表５０上の空間とし、例えば、踏切を含む空間であってもよい。また、図１においては、監視領域６０の上端が定められていることを示しているが、上端は定められなくてもよい。

到達距離の異なる複数のレーザー光は、それぞれのレーザー光が、他のレーザー光と異なる照射角度を有すると言い換えられてもよい。照射角度は、地表５０と平行する平面とレーザー光の照射方向とによって定められてもよい。もしくは、照射角度は、地表５０と直交する平面と、レーザー光の照射方向とによって定められてもよい。到達距離は、LiDARセンサ１０と、地表５０におけるレーザー光の到達地点との間の距離であってもよい。もしくは、到達距離は、LiDARセンサ１０と地表５０との接地点から、地表５０におけるレーザー光の到達地点との間の距離であってもよい。

LiDARセンサ１０から照射されたレーザー光は、物体４０にあたると散乱し、反射光となる。反射光は、物体４０の存在の有無の判定、さらには、物体４０までの距離の測定に用いられる。LiDARセンサ１０は、反射光を受光すると、物体４０の検出状況を示す検出信号を情報処理装置２０へ出力する。検出状況は、例えば、物体４０を検出したか否かを示す状況である。ただし、LiDARセンサ１０は、反射光を受光しても、認識した物体４０が歩行しているか転倒しているかを判別することはできず、何らかの物体４０を検出したということを認識するのみである。

LiDARセンサ１０は、照射したそれぞれのレーザー光における物体４０の検出状況を、一つの信号にまとめて設定してもよく、レーザー光毎に異なる信号に検出状況を設定してもよい。検出信号には、物体４０の検出の有無を示す情報が設定されてもよく、それぞれのレーザー光毎に反射光を受光したか否かを示す情報が設定されてもよい。

LiDARセンサ１０は、検出信号を、ネットワーク３０を介して情報処理装置２０へ送信する。ネットワーク３０は、例えば、ＩＰネットワークであってもよい。ネットワーク３０は、具体的には、いわゆるインターネットであってもよく、企業内等に閉じたネットワークであるイントラネットであってもよい。もしくは、LiDARセンサ１０と情報処理装置２０とは、有線ケーブル、近距離無線通信等を用いて直接通信を行ってもよい。近距離無線通信は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）であってもよく、Bluetooth（登録商標）であってもよい。

情報処理装置２０は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって動作するコンピュータ装置であってもよい。情報処理装置２０は、例えば、サーバ装置であってもよい。

情報処理装置２０は、LiDARセンサ１０から検出信号を受信する。情報処理装置２０は、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が物体４０を検出したことを示し、かつ、物体４０を検出したレーザー光の数が減少した場合に、物体が転倒したと判定する。

例えば、図１に示されるように、LiDARセンサ１０から照射された４つのレーザー光のうち、３つのレーザー光において、物体４０を検出していたとする。その後、物体４０が転倒した場合、物体４０は地表５０に近い位置に横たわることになる。この場合、LiDARセンサ１０から照射された複数のレーザー光のうち、到達距離の長い３つのレーザー光においては、物体４０を検出することができず、到達距離が一番短いレーザー光のみが物体４０を検出することができる。このように、物体４０を検出していたレーザー光が減少し、さらに、到達距離が短いレーザー光が物体４０を検出した場合、LiDARセンサ１０は、物体４０が転倒したと判定する。

図１においては、４つのレーザー光のうち、到達距離が最も短いレーザー光のみが転倒した物体４０を検出したことを示しているが、例えば、４つのレーザー光のうち、到達距離が短い２つのレーザー光が転倒した物体を検出してもよい。物体４０を検出していたレーザー光が減少した際に、どのレーザー光において物体４０を検出した場合に、物体４０が転倒したと判定されるかは、予め定められていてもよい。

以上説明したように、図１の監視システムは、物体４０が転倒したか否かを判定する際に、到達領域の異なる複数のレーザー光における物体の検出結果を用いることができる。到達距離の異なる複数のレーザーは、地表に対して様々な角度を有する。そのため、レーザー光が地表と平行に照射される場合と比較して、いずれかのレーザー光が、転倒した物体へあたる可能性を向上させることができる。その結果、情報処理装置２０は、複数のレーザー光における物体４０の検出結果を用いることによって、物体４０が転倒したか否かを判定することができる。

（実施の形態２）
続いて、図２を用いて実施の形態２にかかる監視システムの構成例について説明する。図２の監視システムは、LiDARセンサ１０、情報処理装置２０、及びカメラ７０を有している。LiDARセンサ１０及び情報処理装置２０は、図１において説明したLiDARセンサ１０及び情報処理装置２０と同様である。LiDARセンサ１０及び情報処理装置２０について、図１と同様の機能及び動作については、詳細な説明を省略する。

カメラ７０は、監視領域６０を撮影するために用いられる。カメラ７０は、例えば、遠赤外線カメラであってもよく、一般的なデジタルカメラもしくはビデオカメラ等であってもよい。

カメラ７０は、監視領域６０を撮影することによって生成した撮影画像を情報処理装置２０へ送信する。カメラ７０は、ネットワーク３０を介して撮影画像を情報処理装置２０へ送信してもよい。もしくは、カメラ７０は、有線ケーブル、近距離無線通信等を用いて、撮影画像を情報処理装置２０へ送信してもよい。

続いて、図３を用いて実施の形態２にかかるLiDARセンサ１０の構成例について説明する。LiDARセンサ１０は、照射部１１及び通信部１２を有している。照射部１１は、レーザー光を照射するとともに、反射光を受光してもよい。照射部１１は、例えば、アンプ、ＡＤＣ（Analog Digital Converter）、及びフォトダイオード等によって構成されてもよい。照射部１１は、例えば、レーザー光を照射するトランスミッター及び反射光を受光するレシーバーによって構成されると言い換えられてもよい。照射部１１は、照射角度が異なる複数のレーザー光を照射する。照射部１１は、例えば、一つのトランスミッターの照射方向を変更することによって複数のレーザー光を照射してもよく、照射方向が固定された複数のトランスミッターを用いて複数のレーザー光を照射してもよい。

照射部１１は、照射されたレーザー光のうち、どのレーザー光に対する反射光を受光したかを示す情報を通信部１２へ出力する。照射部１１は、例えば、反射光を受光することができたレーザー光の照射方向に、物体４０が存在すると判定してもよい。例えば、図１においてLiDARセンサ１０から照射されるレーザー光のうち、到達距離が最も遠いレーザー光から順に、第１層、第２層、第３層、第４層のレーザー光とする。図１においては、照射部１１は、はじめに、第１層から第３層までのレーザー光において物体４０が検出されたことを示す情報を通信部１２へ出力する。物体４０が転倒した後、照射部１１は、第４層のレーザー光において物体４０が検出されたことを示す情報を通信部１２へ出力する。

通信部１２は、ネットワーク３０を介して情報処理装置２０と通信を行う。通信部１２は、例えば、ネットワーク３０との間においてデータの送信及び受信を行うネットワークインタフェースであってもよい。通信部１２は、物体４０の検出結果を示す情報を含む検出信号を情報処理装置２０へ送信する。物体４０の検出結果を示す情報は、例えば、どの層のレーザー光において物体４０が検出されたかを示す情報であってもよい。通信部１２は、照射部１１から情報を受け取る度に、検出信号を情報処理装置２０へ送信してもよい。もしくは、通信部１２は、所定のタイミングに、検出信号を情報処理装置２０へ送信してもよい。

続いて、図４を用いて実施の形態２にかかる情報処理装置２０の構成例について説明する。情報処理装置２０は、通信部２１及び判定部２２を有している。通信部２１及び判定部２２は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって処理が実行されるソフトウェアもしくはモジュールであってもよい。または、通信部２１及び判定部２２は、回路もしくはチップ等のハードウェアであってもよい。

通信部２１は、ネットワーク３０を介して、カメラ７０から撮影画像を受信し、LiDARセンサ１０から検出信号を受信する。通信部２１は、受信した撮影画像及び検出信号を判定部２２へ出力する。

判定部２２は、監視領域６０において転倒している人がいるか否かを判定する。ここで、図５を用いて、判定部２２における判定処理について説明する。判定部２２は、撮影画像から、物体４０の検出処理を実施する。例えば、判定部２２は、歩行者の特徴を、ディープラーニング等を用いて学習した学習モデルを用いて、撮影画像に含まれる歩行者を検出する。判定部２２は、カメラ７０から撮影画像を受信する度に、それぞれの撮影画像を学習モデルの入力データとして、歩行者の検出処理を行う。判定部２２が歩行者を検出することができた場合とは、撮影画像に歩行者の特徴が示されている場合である。判定部２２が歩行者を検出することができない場合とは、例えば、歩行者が監視領域６０の外に移動した場合であってもよい。もしくは、判定部２２が歩行者を検出することができない場合とは、歩行者が転倒することによって、撮影画像内に、歩行者の特徴が示されなくなった場合であってもよい。もしくは、判定部２２が歩行者を検出することができない場合とは、遠赤外線カメラを用いて撮影された撮影画像において、歩行者を地表５０と区別することができない場合等であってもよい。具体的には、歩行者が転倒し、地表５０と接触することによって、歩行者と地表５０との温度差が小さくなることがある。このような場合、遠赤外線カメラを用いた撮影画像においては、歩行者を地表５０と区別することができない場合がある。

さらに、判定部２２は、LiDARセンサ１０から受信した検出信号において、どの層のレーザー光において物体４０が検出されているかを判定する。さらに、判定部２２は、複数のレーザー光において物体４０が検出されているかを判定する。

例えば、判定部２２は、時刻ｔより前のタイミングにおいては撮影画像において歩行者を検出していたが、時刻ｔより後のタイミングにおいては撮影画像において歩行者を検出することができなくなったと判定する。さらに、判定部２２は、時刻ｔより前のタイミングにおいては、複数の層において物体４０を検出していたが、時刻ｔより後のタイミングにおいて、第４層のみが物体４０を検出していると判定する。

つまり、判定部２２は、時刻ｔにおいて、撮影画像から歩行者を検出することができなくなり、さらに、時刻ｔにおいて、複数の層において検出していた物体４０を、第４層のみにおいて物体４０を検出するようになる。このように、撮影画像から歩行者を検出することができなくなったタイミングに、複数の層において検出していた物体４０を、第４層のみにおいて物体４０を検出するようになった場合、判定部２２は、転倒している人がいると判定する。判定部２２は、撮影画像から歩行者を検出することができなくなったタイミングと、複数の層において検出していた物体４０を、第４層のみにおいて物体４０を検出するようになったタイミングとが実質的に同一の場合、転倒している人がいると判定してもよい。実質的に同一の場合とは、撮影画像から歩行者を検出することができなくなったタイミングと、複数の層において検出していた物体４０を、第４層のみにおいて検出するようになったタイミングとが所定の範囲内にある場合を含む。

また、判定部２２は、撮影画像において検出された歩行者の位置と、LiDARセンサ１０において検出された物体４０の位置とが一致する場合に、歩行者と物体４０とが同一人物であると判定してもよい。もしくは、判定部２２は、撮影画像において検出された歩行者の位置と、LiDARセンサ１０において検出された物体４０の位置との間が、予め定められた距離よりも短ければ、歩行者と物体４０とが同一人物であると判定してもよい。撮影画像において検出された歩行者の位置は、例えば、画像座標もしくはカメラ座標を世界座標へ変換することによって特定されてもよい。画像座標もしくはカメラ座標は、例えば、画素の位置を用いて示されてもよい。世界座標は、例えば、緯度及び経度を用いて示されてもよい。判定部２２は、例えば、画像座標もしくはカメラ座標と、世界座標との対応を示すテーブル情報を予め保持していてもよい。

LiDARセンサ１０において検出された物体４０の位置は、例えば、各層のレーザー光が物体４０を検出した場合の検出位置が予め定められていてもよい。もしくは、LiDARセンサ１０において検出された物体４０の位置として、反射光の受光タイミングに応じてLiDARセンサ１０から物体４０までの距離が推定されてもよい。さらに、判定部２２は、推定した距離に基づいて、物体４０の位置を推定してもよい。

続いて、図６を用いて実施の形態２にかかる転倒者の検出処理の流れについて説明する。はじめに、判定部２２は、撮影画像から歩行者を検出する（Ｓ１１）。判定部２２は、例えば、ディープラーニング等の機械学習を実行することにより、撮影画像から歩行者を検出する。

次に、判定部２２は、LiDARセンサ１０において、第１層乃至第３層のレーザー光において物体４０が検出されていると判定する（Ｓ１２）。判定部２２は、LiDARセンサ１０から受信した検出信号を用いて、物体４０が検出されたレーザー光を判定する。次に、判定部２２は、撮影画像から歩行者を検出することができなくなる状態となる（Ｓ１３）。

次に、判定部２２は、LiDARセンサ１０において、第４層のレーザー光においてのみ、物体４０を検出したか否かを判定する（Ｓ１４）。もしくは、判定部２２は、LiDARセンサ１０において、予め定められた層のレーザー光においてのみ物体４０を検出したか否かを判定してもよい。

判定部２２は、第４層のレーザー光においてのみ物体４０を検出したと認識した場合、歩行者が転倒したと判定する（Ｓ１５）。判定部２２は、第４層以外のレーザー光において物体４０を検出した場合、もしくは、いずれのレーザー光においても物体４０を検出しなかった場合、処理を終了する。

以上において説明したように、実施の形態２にかかる情報処理装置２０は、カメラ７０において撮影された撮影画像における歩行者の検出状況と、LiDARセンサ１０における物体４０の検出状況とを分析して、転倒者の有無を判定することができる。

LiDARセンサ１０が照射する複数のレーザー光は、それぞれ異なる角度を有し、監視領域６０に照射される。そのため、LiDARセンサ１０は、監視領域６０において、物体４０の高さによらず、物体４０を検出することができる。

さらに、監視領域６０内の歩行者が転倒するという動きを検出するために、情報処理装置２０は、LiDARセンサ１０において歩行者を検出しているレーザー光の変化と、撮影画像における歩行者の検出状況の変化とを用いることができる。これにより、情報処理装置２０は、歩行者が転倒したことを検出することができる。

また、LiDARセンサ１０が照射する第１層乃至第４層を含む複数のレーザー光は、監視領域６０に含まれる地表５０に到達点を有してもよい。LiDARセンサ１０から照射される複数のレーザー光の到達点を、監視領域６０に含まれる地表５０に限定することにより、監視領域６０の外における物体の検出を回避することができる。

（実施の形態３）
続いて、図７を用いて実施の形態３にかかる歩行者の検出処理について説明する。図７は、図６のステップＳ１４において判定部２２がＹＥＳと判定した後の処理を示している。図６のステップＳ１４において判定部２２がＹＥＳと判定した状態は、撮影画像から歩行者を検出できていない状態であって、第４層のレーザー光においてのみ物体４０を検出している状態である。

このような状態において、判定部２２は、歩行者を検出することができなかった撮影画像を回転させ、歩行者の検出を試みる。判定部２２は、ディープラーニングを用いて歩行者の学習を行う際、歩行者が立っている姿勢を主に学習する。そのため、判定部２２は、歩行者が転倒した状態では、歩行者を検出することができなくなる。

そこで、判定部２２は、撮影画像を回転させることによって、転倒した状態の歩行者を、立っている状態に近づける。さらに、判定部２２は、回転した撮影画像を入力として、歩行者が立っている姿勢を学習した学習モデルを適用することによって、歩行者の検出を試みる。例えば、判定部２２は、撮影画像を９０度回転させてもよく、９０度±α（αは任意の正の値）回転させてもよい。

判定部２２は、回転した撮影画像から歩行者を検出することができなかった場合、再度撮影画像を回転させ、歩行者を検出するまで、複数回撮影画像を回転させてもよい。判定部２２は、予め定められた回数以内の回転によって、歩行者を検出することができた場合、歩行者が転倒したと判定する（Ｓ２２）。判定部２２は、予め定められた回数以内の回転によっては、歩行者を検出することができなかった場合、処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態３の情報処理装置２０は、回転させた撮影画像を用いて、転倒した歩行者を検出することができる。これより、LiDARセンサ１０において検出された物体４０が、転倒した歩行者であるか否かの判定精度を向上させることができる。

また、判定部２２は、撮影画像から歩行者を検出できなくなるケースには、歩行者が単に監視領域６０から歩いて遠ざかる場合も含まれる。このような場合においても、判定部２２が撮影画像を回転させて歩行者の検出を試みることは、情報処理装置２０の処理負荷を増大させることとなる。

一方、実施の形態３においては、撮影画像から歩行者を検出できなくなるケースのうち、第４層のレーザー光において物体４０が検出された場合に、判定部２２が撮影画像を回転させて歩行者の検出を試みる。そのため、判定部２２が、撮影画像を回転させて歩行者の検出を試みるケースを、レーザー光の情報を用いない場合と比較して、減少させることができる。その結果、実施の形態３においては、撮影画像から歩行者を検出できなくなる全てのケースにおいて、撮影画像を回転させて歩行者の検出を試みる場合と比較して、処理負荷の増大を抑えることができる。

図８は、情報処理装置２０の構成例を示すブロック図である。図８を参照すると、情報処理装置２０は、ネットワーク・インターフェース１２０１、プロセッサ１２０２、及びメモリ１２０３を含む。ネットワーク・インターフェース１２０１は、通信システムを構成する他のネットワークノード装置と通信するために使用される。ネットワーク・インターフェース１２０１は、無線通信を行うために使用されてもよい。例えば、ネットワーク・インターフェース１２０１は、IEEE 802.11 seriesにおいて規定された無線ＬＡＮ通信、もしくは３ＧＰＰ（3rd Generation Partnership Project）において規定されたモバイル通信を行うために使用されてもよい。もしくは、ネットワーク・インターフェース１２０１は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインターフェースカード（NIC）を含んでもよい。

プロセッサ１２０２は、メモリ１２０３からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、上述の実施形態においてフローチャートもしくはシーケンスを用いて説明された情報処理装置２０の処理を行う。プロセッサ１２０２は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU（Micro Processing Unit）、又はCPU（Central Processing Unit）であってもよい。プロセッサ１２０２は、複数のプロセッサを含んでもよい。

メモリ１２０３は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１２０３は、プロセッサ１２０２から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１２０２は、図示されていないI/Oインタフェースを介してメモリ１２０３にアクセスしてもよい。

図８の例では、メモリ１２０３は、ソフトウェアモジュール群を格納するために使用される。プロセッサ１２０２は、これらのソフトウェアモジュール群をメモリ１２０３から読み出して実行することで、上述の実施形態において説明された情報処理装置２０の処理を行うことができる。

図８を用いて説明したように、情報処理装置２０等が有するプロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又は複数のプログラムを実行する。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリを含む。磁気記録媒体は、例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブであってもよい。半導体メモリは、例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）であってもよい。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施の形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
到達距離の異なる複数のレーザー光を監視領域へ照射し、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を出力するLiDARセンサと、
所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する情報処理装置と、を備える監視システム。
（付記２）
前記情報処理装置は、
前記複数のレーザー光のうち、到達距離が最も近いレーザー光における検出信号が前記物体を検出した場合に、前記物体が転倒したと判定する、付記１に記載の監視システム。
（付記３）
前記LiDARセンサは、
前記複数のレーザー光が前記監視領域内の地表に到達するように、前記複数のレーザーの照射方向を制御する、付記１又は２に記載の監視システム。
（付記４）
前記監視領域を撮影するカメラをさらに備え、
情報処理装置は、
前記カメラを用いて撮影された撮影画像から前記物体を認識し、前記物体を認識することができていた前記撮影画像において、前記物体を認識することができなくなった場合に、前記物体が転倒したと判定する、付記１乃至３のいずれか１項に記載の監視システム。
（付記５）
前記情報処理装置は、
前記物体を検出したレーザー光の数が減少したタイミングと、前記物体を認識していた前記撮影画像において、前記物体を認識することができなくなったタイミングとが所定の範囲内である場合に、前記物体が転倒したと判定する、付記４に記載の監視システム。
（付記６）
前記情報処理装置は、
前記物体を認識することができなくなった前記撮影画像を回転させ、回転させた前記撮影画像と、人が立っている状態を学習した学習モデルとを用いて、前記撮影画像から前記物体を認識することができた場合に、前記物体が転倒したと判定する、付記４又は５に記載の監視システム。
（付記７）
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信する通信部と、
所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する判定部と、を備える情報処理装置。
（付記８）
前記判定部は、
前記複数のレーザー光のうち、到達距離が最も近いレーザー光における検出信号が前記物体を検出した場合に、前記物体が転倒したと判定する、付記７に記載の情報処理装置。
（付記９）
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、
所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する、転倒検出方法。
（付記１０）
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、
所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定することをコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。

なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１０ LiDARセンサ
１１照射部
１２通信部
２０情報処理装置
２１通信部
２２判定部
３０ネットワーク
４０物体
５０地表
６０監視領域
７０カメラ

Claims

到達距離の異なる複数のレーザー光を監視領域へ照射し、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を出力するLiDARセンサと、
前記監視領域を撮影するカメラと、
前記カメラを用いて撮影された撮影画像における物体の検出結果と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況と、前記物体を検出したレーザー光の数の変化とに基づいて、前記物体の転倒を判定する情報処理装置と、を備え、
前記情報処理装置は、
前記撮影画像において物体が検出されず、前記所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する、監視システム。
到達距離の異なる複数のレーザー光を監視領域へ照射し、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を出力するLiDARセンサと、
前記監視領域を撮影するカメラと、
前記カメラを用いて撮影された撮影画像における物体の検出結果と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況と、前記物体を検出したレーザー光の数の変化とに基づいて、前記物体の転倒を判定する情報処理装置と、を備え、
前記情報処理装置は、
前記物体を検出したレーザー光の数が減少したタイミングと、前記物体を認識していた前記撮影画像において、前記物体を認識することができなくなったタイミングとが所定の範囲内である場合に、前記物体が転倒したと判定する、監視システム。
前記情報処理装置は、
前記複数のレーザー光のうち、到達距離が最も近いレーザー光における検出信号が前記物体を検出した場合に、前記物体が転倒したと判定する、請求項１又は２に記載の監視システム。
前記LiDARセンサは、
前記複数のレーザー光が前記監視領域内の地表に到達するように、前記複数のレーザーの照射方向を制御する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の監視システム。
前記情報処理装置は、
前記撮影画像において物体が検出されなかった場合、前記撮影画像を回転させ、
回転させた前記撮影画像における物体の検出結果に基づいて前記物体の転倒を判定する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の監視システム。
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、前記監視領域を撮影するカメラから撮影画像を受信する通信部と、
前記カメラを用いて撮影された前記撮影画像における物体の検出結果と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況と、前記物体を検出したレーザー光の数の変化とに基づいて、前記物体の転倒を判定する判定部と、を備え、
前記判定部は、
前記撮影画像において物体が検出されず、前記所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する、情報処理装置。
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、
前記監視領域を撮影するカメラから撮影画像を受信し、
前記カメラを用いて撮影された前記撮影画像における物体の検出結果と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況と、前記物体を検出したレーザー光の数の変化とに基づいて、前記物体の転倒を判定し、
前記物体の転倒を判定する際に、
前記撮影画像において物体が検出されず、前記所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定する、転倒検出方法。
到達距離の異なる複数のレーザー光がLiDARセンサから監視領域に照射され、それぞれのレーザー光における物体の検出状況を示す検出信号を前記LiDARセンサから受信し、
前記監視領域を撮影するカメラから撮影画像を受信し、
前記カメラを用いて撮影された前記撮影画像における物体の検出結果と、所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況と、前記物体を検出したレーザー光の数の変化とに基づいて、前記物体の転倒を判定し、
前記物体の転倒を判定する際に、
前記撮影画像において物体が検出されず、前記所定の到達距離よりも短い到達距離のレーザー光における検出状況が前記物体を検出したことを示し、かつ、前記物体を検出したレーザー光の数が減少した場合に、前記物体が転倒したと判定することをコンピュータに実行させるプログラム。