JPH07318661A - 人検知アルゴリズム - Google Patents
人検知アルゴリズムInfo
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- JPH07318661A JPH07318661A JP11542494A JP11542494A JPH07318661A JP H07318661 A JPH07318661 A JP H07318661A JP 11542494 A JP11542494 A JP 11542494A JP 11542494 A JP11542494 A JP 11542494A JP H07318661 A JPH07318661 A JP H07318661A
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- temperature
- infrared
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- spatial filter
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- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims 2
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Radiation Pyrometers (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 赤外線アレイセンサから出力される赤外線強
度信号より、人を検知する手法として空間フィルタ法を
応用し、容易にかつ正確に検知を行うことを目的とす
る。 【構成】 赤外線分布を検知する赤外線アレイセンサ１
と、ブラシレスモータ７と、赤外線アレイセンサ１への
赤外線の入射を制御する光学的チョッパー３と、得られ
た赤外線強度を増幅、フィルタリングする信号処理手段
５と、温度分布に変換する温度演算手段６により構成さ
れる温度分布測定手段８で得られた温度分布は、空間フ
ィルタ法２に導かれ、検知領域内の温熱環境、人の有
無、人数、壁面温度、及び周辺機器の数を予測する。
度信号より、人を検知する手法として空間フィルタ法を
応用し、容易にかつ正確に検知を行うことを目的とす
る。 【構成】 赤外線分布を検知する赤外線アレイセンサ１
と、ブラシレスモータ７と、赤外線アレイセンサ１への
赤外線の入射を制御する光学的チョッパー３と、得られ
た赤外線強度を増幅、フィルタリングする信号処理手段
５と、温度分布に変換する温度演算手段６により構成さ
れる温度分布測定手段８で得られた温度分布は、空間フ
ィルタ法２に導かれ、検知領域内の温熱環境、人の有
無、人数、壁面温度、及び周辺機器の数を予測する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、赤外線センサを応用し
た人検知装置に関するものである。
た人検知装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、赤外線センサは人検知装置として
利用し、各種制御機器への接続を行うことにより、自動
制御することが求められている。
利用し、各種制御機器への接続を行うことにより、自動
制御することが求められている。
【０００３】従来、この種の人検知アルゴリズムは、特
開平５−１２６３９４号公報に示すような構成が一般的
であった。以下、その構成について図５及び図６を参照
しながら説明する。
開平５−１２６３９４号公報に示すような構成が一般的
であった。以下、その構成について図５及び図６を参照
しながら説明する。
【０００４】図５に示すように室１０１への空調を行う
空調機１０２は、風量可変装置１０３によりその風量は
制御される。その空気の流れについては、空調機１０２
から風量可変装置１０３、ダクト１０４、ダンパ１０５
を通して吹出し口１０６から送風される。そこで室１０
１の天井の略中央部に赤外線カメラ１０７が設置され、
人１０８から発せられる赤外波長の画像を撮影する。撮
影された画像信号は、画像処理部１０９に取り込まれ温
度変換され、さらにファジィ推論部１１０へと導かれ
る。そのファジィ推論部１１０では、温度データから人
の分布状態を推定する。図６ではその流れを説明するも
のであり、画像処理部１０９において人の分布状態（黒
く塗りつぶした部分）を推定し、ファジィ推論部１１０
において各ゾーンＡ〜Ｉにいる人数を推定している。
空調機１０２は、風量可変装置１０３によりその風量は
制御される。その空気の流れについては、空調機１０２
から風量可変装置１０３、ダクト１０４、ダンパ１０５
を通して吹出し口１０６から送風される。そこで室１０
１の天井の略中央部に赤外線カメラ１０７が設置され、
人１０８から発せられる赤外波長の画像を撮影する。撮
影された画像信号は、画像処理部１０９に取り込まれ温
度変換され、さらにファジィ推論部１１０へと導かれ
る。そのファジィ推論部１１０では、温度データから人
の分布状態を推定する。図６ではその流れを説明するも
のであり、画像処理部１０９において人の分布状態（黒
く塗りつぶした部分）を推定し、ファジィ推論部１１０
において各ゾーンＡ〜Ｉにいる人数を推定している。
【０００５】上記構成及び流れにおいて、各ゾーンＡ〜
Ｉにおける人数情報を認知することになる。またこの人
数情報から空調コントローラ１１１により空調を制御す
ることになる。
Ｉにおける人数情報を認知することになる。またこの人
数情報から空調コントローラ１１１により空調を制御す
ることになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の人検
知アルゴリズムでは、人を検知するためにファジィ推論
ルールの構築等、多大なる学習データ量が必要とされ、
システム構成として複雑かつ高価格となるという課題が
あった。
知アルゴリズムでは、人を検知するためにファジィ推論
ルールの構築等、多大なる学習データ量が必要とされ、
システム構成として複雑かつ高価格となるという課題が
あった。
【０００７】本発明は上記課題を解決するもので、第１
の目的として容易にかつ低コストで環境をセンシングで
きる検知アルゴリズムを提供することを目的としてい
る。
の目的として容易にかつ低コストで環境をセンシングで
きる検知アルゴリズムを提供することを目的としてい
る。
【０００８】第２の目的として検知領域内の人の検知を
実現することのできる人検知アルゴリズムを提供するこ
とを目的としている。
実現することのできる人検知アルゴリズムを提供するこ
とを目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は上記第１の目的
を達成するために第１の手段として、１次元に配列され
た赤外線アレイセンサなる温度検知手段と、前記温度検
知手段に赤外線を集光させる赤外線集光手段と、前記温
度検知手段及び赤外線集光手段を回転駆動させる回転走
査手段と、検知信号を増幅及びフィルタリングを行う信
号処理手段と、処理された赤外線強度分布を温度に変換
する温度演算手段により構成される温度分布測定手段か
ら得られた温度分布において、検知領域の環境を判定す
る手法として空間フィルタ法を備える構成としたもので
ある。
を達成するために第１の手段として、１次元に配列され
た赤外線アレイセンサなる温度検知手段と、前記温度検
知手段に赤外線を集光させる赤外線集光手段と、前記温
度検知手段及び赤外線集光手段を回転駆動させる回転走
査手段と、検知信号を増幅及びフィルタリングを行う信
号処理手段と、処理された赤外線強度分布を温度に変換
する温度演算手段により構成される温度分布測定手段か
ら得られた温度分布において、検知領域の環境を判定す
る手法として空間フィルタ法を備える構成としたもので
ある。
【００１０】また、第２の目的を達成するために第２の
手段として、検知領域内の人及び周辺機器の検知手法、
並びに周辺の壁面温度の算出に空間フィルタ法を応用す
る構成としたものである。
手段として、検知領域内の人及び周辺機器の検知手法、
並びに周辺の壁面温度の算出に空間フィルタ法を応用す
る構成としたものである。
【００１１】
【作用】本発明は上記した第１の手段の構成により、温
度分布測定手段から得られた温度分布より検知領域内の
温熱環境を正確に検知することができるものである。
度分布測定手段から得られた温度分布より検知領域内の
温熱環境を正確に検知することができるものである。
【００１２】また、第２の手段の構成により、検知領域
内の人、及び周辺機器並びに周辺壁面温度を正確に検知
することができるものである。
内の人、及び周辺機器並びに周辺壁面温度を正確に検知
することができるものである。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の第１の実施例について、赤外
線アレイセンサ１からの信号流れについて図１を、空間
フィルタ法２の流れについて図２を参照しながら説明す
る。
線アレイセンサ１からの信号流れについて図１を、空間
フィルタ法２の流れについて図２を参照しながら説明す
る。
【００１４】図１に示すように赤外線は、光学的チョッ
パー３、赤外線集光レンズ４を通して赤外線アレイセン
サ１に取り込まれ、その後の信号の流れとしては、赤外
線アレイセンサ１からの微弱信号を増幅及びフィルタリ
ングする信号処理手段５、信号処理手段５により処理さ
れた補正信号をあらかじめ用意された補正信号−温度相
関により温度に変換する温度演算手段６を通して、空間
フィルタ法２の処理部に取り込まれる。さらに赤外線ア
レイセンサ１を図１に記載した通り、垂直方向に配列さ
れているため分布が取得でき、水平方向についてブラシ
レスモータ７の回転により分布を得ることができる。以
上により空間内において垂直方向に赤外線アレイセンサ
１の配列された素子数、水平方向にブラシレスモータ７
の回転走査角度分の温度分布を得ることができる。以上
により得られた温度分布は、空間フィルタ法２へと導か
れる。この空間フィルタ法２においては、温度分布中で
特に温度の高い領域が検出される。
パー３、赤外線集光レンズ４を通して赤外線アレイセン
サ１に取り込まれ、その後の信号の流れとしては、赤外
線アレイセンサ１からの微弱信号を増幅及びフィルタリ
ングする信号処理手段５、信号処理手段５により処理さ
れた補正信号をあらかじめ用意された補正信号−温度相
関により温度に変換する温度演算手段６を通して、空間
フィルタ法２の処理部に取り込まれる。さらに赤外線ア
レイセンサ１を図１に記載した通り、垂直方向に配列さ
れているため分布が取得でき、水平方向についてブラシ
レスモータ７の回転により分布を得ることができる。以
上により空間内において垂直方向に赤外線アレイセンサ
１の配列された素子数、水平方向にブラシレスモータ７
の回転走査角度分の温度分布を得ることができる。以上
により得られた温度分布は、空間フィルタ法２へと導か
れる。この空間フィルタ法２においては、温度分布中で
特に温度の高い領域が検出される。
【００１５】このように本発明の実施例によれば、赤外
線アレイセンサ１と、空間フィルタ法２と、光学的チョ
ッパー３と、赤外線集光レンズ４と、信号処理手段５
と、温度演算手段６と、ブラシレスモータ７とにより構
成される温度分布測定手段８より得られた温度分布から
特に温度の高い領域が検知され、検知領域内の温熱環境
をセンシングすることができる。
線アレイセンサ１と、空間フィルタ法２と、光学的チョ
ッパー３と、赤外線集光レンズ４と、信号処理手段５
と、温度演算手段６と、ブラシレスモータ７とにより構
成される温度分布測定手段８より得られた温度分布から
特に温度の高い領域が検知され、検知領域内の温熱環境
をセンシングすることができる。
【００１６】なお、本実施例における空間フィルタの事
例として図４を記載したが、各画素において重み付けを
変動させてもよい。
例として図４を記載したが、各画素において重み付けを
変動させてもよい。
【００１７】また、本実施例において、回転走査手段は
ブラシレスモータを利用したが、ステッピングモータを
利用してもよい。
ブラシレスモータを利用したが、ステッピングモータを
利用してもよい。
【００１８】さらに、空間フィルタの事例において、８
つの近傍のみ記載したが、各画素単位で近傍数を変更し
てもよい。
つの近傍のみ記載したが、各画素単位で近傍数を変更し
てもよい。
【００１９】次に本発明の第２の実施例について、空間
フィルタ法２の概要フローチャートについて図３に、さ
らにエッジ強調部の処理について図４を参照しながら説
明する。
フィルタ法２の概要フローチャートについて図３に、さ
らにエッジ強調部の処理について図４を参照しながら説
明する。
【００２０】はじめに前記した図１中の赤外線アレイセ
ンサ１と、空間フィルタ法２と、光学的チョッパー３
と、赤外線集光レンズ４と、信号処理手段５と、温度演
算手段６と、ブラシレスモータ７とにより構成される温
度分布測定手段８より得られた温度分布後の処理すなわ
ち空間フィルタ法２の内部処理（概要フローチャート）
について図３に示す。まず、周辺の壁面温度の検知につ
いては、その温度分布よりヒストグラムを作成し、温度
分布の重心位置を算出することにより求められる。次に
温度分布から予測された周辺の壁面温度により、あらか
じめ設定された初期しきい値判定値（例として３０℃）
により大きいデータのみ抽出される。さらにエッジ強調
部へしきい値以上のデータは取り込まれ、周辺画素の処
理が行われる（図４にエッジ強調処理テンプレート処理
事例を示す）。エッジ強調処理テンプレートにより注目
した画素の値は、図４に示すような周辺画素の処理を行
い、さらに注目した局所ピーク画素を補正することによ
り、検知領域内の人及び周辺機器は、明暗が出て浮かび
上げることが可能となる。図４の場合は、周辺画素につ
いて得られた結果から１を引き、さらに局所ピーク画素
については８を加える。以上により、検知領域内の比較
的温度の高い領域についての判定が可能となる。次に、
検知領域内の比較的温度の高い領域において人と周辺機
器との判別について示す。温度分布測定手段８より温度
分布は随時送信されることを利用し、また人は長時間静
止していることはないため、最終的に導かれた熱源の存
在位置及び存在個数を記憶しておき、都度取得された熱
源の存在位置と比較することにより人であるか、あるい
は周辺機器であるかについて判別する。
ンサ１と、空間フィルタ法２と、光学的チョッパー３
と、赤外線集光レンズ４と、信号処理手段５と、温度演
算手段６と、ブラシレスモータ７とにより構成される温
度分布測定手段８より得られた温度分布後の処理すなわ
ち空間フィルタ法２の内部処理（概要フローチャート）
について図３に示す。まず、周辺の壁面温度の検知につ
いては、その温度分布よりヒストグラムを作成し、温度
分布の重心位置を算出することにより求められる。次に
温度分布から予測された周辺の壁面温度により、あらか
じめ設定された初期しきい値判定値（例として３０℃）
により大きいデータのみ抽出される。さらにエッジ強調
部へしきい値以上のデータは取り込まれ、周辺画素の処
理が行われる（図４にエッジ強調処理テンプレート処理
事例を示す）。エッジ強調処理テンプレートにより注目
した画素の値は、図４に示すような周辺画素の処理を行
い、さらに注目した局所ピーク画素を補正することによ
り、検知領域内の人及び周辺機器は、明暗が出て浮かび
上げることが可能となる。図４の場合は、周辺画素につ
いて得られた結果から１を引き、さらに局所ピーク画素
については８を加える。以上により、検知領域内の比較
的温度の高い領域についての判定が可能となる。次に、
検知領域内の比較的温度の高い領域において人と周辺機
器との判別について示す。温度分布測定手段８より温度
分布は随時送信されることを利用し、また人は長時間静
止していることはないため、最終的に導かれた熱源の存
在位置及び存在個数を記憶しておき、都度取得された熱
源の存在位置と比較することにより人であるか、あるい
は周辺機器であるかについて判別する。
【００２１】このように本実施例によれば、人検知アル
ゴリズムは検知領域内において、存在する人の数、及び
周辺機器の個数を特定することができる。
ゴリズムは検知領域内において、存在する人の数、及び
周辺機器の個数を特定することができる。
【００２２】なお、本実施例における空間フィルタの事
例として図４を記載したが、各画素において重み付けを
変動させてもよい。
例として図４を記載したが、各画素において重み付けを
変動させてもよい。
【００２３】また、本実施例において、回転走査手段は
ブラシレスモータを利用したが、ステッピングモータを
利用してもよい。
ブラシレスモータを利用したが、ステッピングモータを
利用してもよい。
【００２４】さらに、空間フィルタの事例において、８
つの近傍のみ記載したが、各画素単位で近傍数を変更し
てもよい。
つの近傍のみ記載したが、各画素単位で近傍数を変更し
てもよい。
【００２５】
【発明の効果】以上の実施例から明らかなように、本発
明によれば温度分布測定手段の検知領域内の温熱環境を
容易にセンシングすることができる効果のある人検知ア
ルゴリズムを提供できる。
明によれば温度分布測定手段の検知領域内の温熱環境を
容易にセンシングすることができる効果のある人検知ア
ルゴリズムを提供できる。
【００２６】また、検知領域内の人の有無、人数及び周
辺機器の数を容易にかつ正確に検知することのできる効
果のある人検知アルゴリズムを提供できる。
辺機器の数を容易にかつ正確に検知することのできる効
果のある人検知アルゴリズムを提供できる。
【図１】本発明の一実施例の環境検知アルゴリズムの信
号流れ図
号流れ図
【図２】環境検知のための空間フィルタ法の詳細フロー
チャート
チャート
【図３】人検知のための空間フィルタ法の詳細フローチ
ャート
ャート
【図４】エッジ強調処理の説明図
【図５】従来の人の分布に追従した空調制御システム構
成図
成図
【図６】同従来の空調制御システムに係わる制御方式の
説明図
説明図
１ 赤外線アレイセンサ ２ 空間フィルタ法 ３ 光学的チョッパー ４ 赤外線集光レンズ ５ 信号処理手段 ６ 温度演算手段 ７ ブラシレスモータ ８ 温度分布測定手段 １０１ 室 １０２ 空調機 １０３ 風量可変装置 １０４ ダクト １０５ ダンパ １０６ 吹出し口 １０７ 赤外線カメラ １０８ 人 １０９ 画像処理部 １１０ ファジィ推論部 １１１ 空調コントローラ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０１Ｊ 5/10 Ｃ Ｇ０６Ｔ 5/20 Ｇ０６Ｆ 15/68 ４００ Ａ
Claims (2)
- 【請求項１】温度検知手段と、前記温度検知手段に赤外
線を集光させる赤外線集光手段と、前記温度検知手段及
び前記赤外線集光手段への赤外線の入光を断続的に遮断
する遮断手段と、前記温度検知手段及び赤外線集光手段
を回転駆動させる回転走査手段と、前記温度検知手段よ
り得られた検知信号を増幅及びフィルタリングを行う信
号処理手段と、前記信号処理手段により処理された赤外
線強度分布を温度に変換する温度演算手段とにより構成
される温度分布測定手段から得られた温度分布におい
て、検知領域の環境を判定する手法として空間フィルタ
法を利用したことを特徴とする人検知アルゴリズム。 - 【請求項２】空間フィルタ法を、検知領域内の人及び周
辺機器の検知手法、並びに周辺の壁面温度の算出手法に
応用したことを特徴とする請求項１記載の人検知アルゴ
リズム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11542494A JPH07318661A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 人検知アルゴリズム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11542494A JPH07318661A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 人検知アルゴリズム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07318661A true JPH07318661A (ja) | 1995-12-08 |
Family
ID=14662234
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11542494A Pending JPH07318661A (ja) | 1994-05-27 | 1994-05-27 | 人検知アルゴリズム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07318661A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1249690A1 (en) * | 2001-04-13 | 2002-10-16 | Francesco Porzio | Thermal detector |
| KR100404743B1 (ko) * | 2001-05-03 | 2003-11-07 | 김영호 | 적외선 센서와 공간필터를 이용한 미세 동작 감지장치 |
| WO2014133168A1 (ja) | 2013-02-28 | 2014-09-04 | Sakai Hideaki | 新規グラフトポリマー、それを用いた細胞培養用温度応答性基材及びその製造方法、並びに当該ポリマーが固定化された液体クロマトグラフィー担体及びそれを用いた液体クロマトグラフィー法 |
| CN104376663A (zh) * | 2013-08-16 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 小动物入侵监测方法、装置及系统 |
| CN106600777A (zh) * | 2016-12-09 | 2017-04-26 | 济南赛英立德电子科技有限公司 | 基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置 |
-
1994
- 1994-05-27 JP JP11542494A patent/JPH07318661A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1249690A1 (en) * | 2001-04-13 | 2002-10-16 | Francesco Porzio | Thermal detector |
| KR100404743B1 (ko) * | 2001-05-03 | 2003-11-07 | 김영호 | 적외선 센서와 공간필터를 이용한 미세 동작 감지장치 |
| WO2014133168A1 (ja) | 2013-02-28 | 2014-09-04 | Sakai Hideaki | 新規グラフトポリマー、それを用いた細胞培養用温度応答性基材及びその製造方法、並びに当該ポリマーが固定化された液体クロマトグラフィー担体及びそれを用いた液体クロマトグラフィー法 |
| US11371015B2 (en) | 2013-02-28 | 2022-06-28 | Hideaki Sakai | Graft polymer, temperature-responsive substrate for cell culture using the same and production method therefor, as well as liquid chromatographic carrier having the novel graft polymer immomibilized thereon and liquid chromatographic method using the same |
| CN104376663A (zh) * | 2013-08-16 | 2015-02-25 | 国家电网公司 | 小动物入侵监测方法、装置及系统 |
| CN106600777A (zh) * | 2016-12-09 | 2017-04-26 | 济南赛英立德电子科技有限公司 | 基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置 |
| CN106600777B (zh) * | 2016-12-09 | 2019-02-22 | 济南赛英立德电子信息股份有限公司 | 基于红外阵列人数传感器的计数方法及装置 |
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