JPH1072851A - 侵入移動体検出装置 - Google Patents
侵入移動体検出装置Info
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- JPH1072851A JPH1072851A JP8231170A JP23117096A JPH1072851A JP H1072851 A JPH1072851 A JP H1072851A JP 8231170 A JP8231170 A JP 8231170A JP 23117096 A JP23117096 A JP 23117096A JP H1072851 A JPH1072851 A JP H1072851A
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- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
- E02F9/26—Indicating devices
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
- E02F9/20—Drives; Control devices
- E02F9/2025—Particular purposes of control systems not otherwise provided for
- E02F9/205—Remotely operated machines, e.g. unmanned vehicles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
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- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Component Parts Of Construction Machinery (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 建設機械の作業範囲内へ侵入した侵入移動体
をカメラ画像で検知し、侵入距離や人体らしさなどの情
報および警報信号を操作者に知らせる。 【解決手段】 油圧ショベルにカメラ８を装着し、この
カメラ８で撮画した画像データより画像処理演算部53に
より侵入移動体を抽出処理する。数値演算処理部54によ
り侵入移動体に関する物理的侵入距離や侵入移動体の物
理的高さなどの物理的数値を算出し、人体としての評価
を行う。これらのデータは油圧ショベルから遠隔操作室
へ無線で送信する。人体として評価した侵入移動体が油
圧ショベル作業範囲内へ侵入した場合は、警報器13によ
り警報を出力する。数値演算処理部54にて得た侵入移動
体の距離や人体としての確信度などのデータをモニタ14
に表示する。
をカメラ画像で検知し、侵入距離や人体らしさなどの情
報および警報信号を操作者に知らせる。 【解決手段】 油圧ショベルにカメラ８を装着し、この
カメラ８で撮画した画像データより画像処理演算部53に
より侵入移動体を抽出処理する。数値演算処理部54によ
り侵入移動体に関する物理的侵入距離や侵入移動体の物
理的高さなどの物理的数値を算出し、人体としての評価
を行う。これらのデータは油圧ショベルから遠隔操作室
へ無線で送信する。人体として評価した侵入移動体が油
圧ショベル作業範囲内へ侵入した場合は、警報器13によ
り警報を出力する。数値演算処理部54にて得た侵入移動
体の距離や人体としての確信度などのデータをモニタ14
に表示する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば建設機械の
作業範囲などの所定範囲内への侵入移動体の侵入を検出
する侵入移動体検出装置に関するものである。
作業範囲などの所定範囲内への侵入移動体の侵入を検出
する侵入移動体検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】油圧ショベルを遠隔で操縦する際には、
カメラで掘削状態や周囲を撮影し、遠隔操作室に設けた
複数台のモニタを見ながら操縦する。また、遠隔で複数
台の油圧ショベルを同時に自動運転する際にも、監視用
としてカメラで各油圧ショベルの掘削状態や周囲を撮影
し、遠隔操作室に設けた複数台のモニタを見て、監視お
よび補助操作を行っている。
カメラで掘削状態や周囲を撮影し、遠隔操作室に設けた
複数台のモニタを見ながら操縦する。また、遠隔で複数
台の油圧ショベルを同時に自動運転する際にも、監視用
としてカメラで各油圧ショベルの掘削状態や周囲を撮影
し、遠隔操作室に設けた複数台のモニタを見て、監視お
よび補助操作を行っている。
【０００３】また、油圧ショベルによる掘削作業時の作
業範囲内へ侵入者が侵入した場合の侵入者検出方法とし
て、ヘルメットなどに特殊な発信装置を装着し、油圧シ
ョベルに受信装置を設けて、人が近付くと警報を発する
ようにした方法がある。
業範囲内へ侵入者が侵入した場合の侵入者検出方法とし
て、ヘルメットなどに特殊な発信装置を装着し、油圧シ
ョベルに受信装置を設けて、人が近付くと警報を発する
ようにした方法がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前述のような遠隔での
掘削操作あるいは複数台の油圧ショベルによる自動掘削
では、操作者は掘削操作あるいは補助操作に集中してい
るので、油圧ショベルの周囲に関して注意力が低下する
ため、侵入者があっても気付かない場合がある。そこ
で、掘削操作専用のオペレータと周辺監視を専門とする
監視者とが必要になってしまう。
掘削操作あるいは複数台の油圧ショベルによる自動掘削
では、操作者は掘削操作あるいは補助操作に集中してい
るので、油圧ショベルの周囲に関して注意力が低下する
ため、侵入者があっても気付かない場合がある。そこ
で、掘削操作専用のオペレータと周辺監視を専門とする
監視者とが必要になってしまう。
【０００５】油圧ショベルに近付く場合、ヘルメットな
どに特殊な発信装置を装着し、油圧ショベルに受信装置
を設けて、人が近付くと警報を発する前記方法の場合
は、上記発信装置の付いたヘルメットを着用した人物の
みに対して警報を出すため、接近する対象が限定され、
通常のヘルメットを着用した他の作業員が近付いた場合
は、接近を無視して掘削作業が継続されるおそれがあ
る。
どに特殊な発信装置を装着し、油圧ショベルに受信装置
を設けて、人が近付くと警報を発する前記方法の場合
は、上記発信装置の付いたヘルメットを着用した人物の
みに対して警報を出すため、接近する対象が限定され、
通常のヘルメットを着用した他の作業員が近付いた場合
は、接近を無視して掘削作業が継続されるおそれがあ
る。
【０００６】このように、最初に示した従来技術の遠隔
操作では、結果的に作業員を増やすことになる。また、
前記侵入者検知方法では、特殊な装置を装着した人物の
みに認識が限定されてしまうという問題点があった。
操作では、結果的に作業員を増やすことになる。また、
前記侵入者検知方法では、特殊な装置を装着した人物の
みに認識が限定されてしまうという問題点があった。
【０００７】本発明は、このような点に鑑みなされたも
ので、例えば建設機械の作業範囲などの所定範囲内へ侵
入した侵入移動体をカメラ画像で検知し、特定の侵入者
でなくても、侵入距離や人体らしさなどの情報および警
報信号を知らせることが可能の侵入移動体検出装置を提
供することを目的とするものである。
ので、例えば建設機械の作業範囲などの所定範囲内へ侵
入した侵入移動体をカメラ画像で検知し、特定の侵入者
でなくても、侵入距離や人体らしさなどの情報および警
報信号を知らせることが可能の侵入移動体検出装置を提
供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載された発
明は、所定範囲内へ侵入した侵入移動体を検出する検出
装置であって、カメラと、このカメラで撮画した画像デ
ータより侵入移動体を抽出処理する画像処理演算部と、
この画像処理演算部により抽出処理された侵入移動体に
関する物理的数値を算出するとともに人体としての評価
を行う数値演算処理部と、この数値演算処理部により人
体として評価された侵入移動体の所定範囲内への侵入に
対し警報を出力する警報器と、数値演算処理部にて得ら
れたデータを表示するモニタとを具備した侵入移動体検
出装置である。
明は、所定範囲内へ侵入した侵入移動体を検出する検出
装置であって、カメラと、このカメラで撮画した画像デ
ータより侵入移動体を抽出処理する画像処理演算部と、
この画像処理演算部により抽出処理された侵入移動体に
関する物理的数値を算出するとともに人体としての評価
を行う数値演算処理部と、この数値演算処理部により人
体として評価された侵入移動体の所定範囲内への侵入に
対し警報を出力する警報器と、数値演算処理部にて得ら
れたデータを表示するモニタとを具備した侵入移動体検
出装置である。
【０００９】そして、カメラで撮像した画像データを用
いて、所定範囲へ侵入した侵入移動体を検出し、人体と
して評価した場合は警報を出力する。
いて、所定範囲へ侵入した侵入移動体を検出し、人体と
して評価した場合は警報を出力する。
【００１０】請求項２に記載された発明は、請求項１記
載の侵入移動体検出装置における所定範囲が建設機械の
作業範囲であり、カメラは建設機械に装着した侵入移動
体検出装置である。
載の侵入移動体検出装置における所定範囲が建設機械の
作業範囲であり、カメラは建設機械に装着した侵入移動
体検出装置である。
【００１１】そして、建設機械に装着したカメラで撮像
した画像データを用いて、建設機械の作業範囲への侵入
移動体を検出し、作業範囲内に入った侵入移動体が人体
として評価された場合は、少なくとも建設機械の操作者
に対し警報を出力する。
した画像データを用いて、建設機械の作業範囲への侵入
移動体を検出し、作業範囲内に入った侵入移動体が人体
として評価された場合は、少なくとも建設機械の操作者
に対し警報を出力する。
【００１２】請求項３に記載された発明は、遠隔操作さ
れる建設機械の作業範囲内へ侵入した侵入移動体を検出
する検出装置であって、建設機械に装着したカメラと、
このカメラで撮画した画像データより侵入移動体を抽出
処理する画像処理演算部と、この画像処理演算部により
抽出処理された侵入移動体の物理的侵入距離や物理的高
さなどの物理的数値を算出するとともに人体としての評
価を行う数値演算処理部と、この数値演算処理部により
人体として評価された侵入移動体の建設機械の作業範囲
内への侵入に対し警報を出力するための警報データと数
値演算処理部にて得られた侵入移動体の距離や人体とし
ての確信度などのデータとを送信用に信号処理する送信
側信号処理部と、この送信側信号処理部にて信号処理さ
れたデータを送信する建設機械側に設けられた送信手段
と、建設機械を遠隔操作するための遠隔操作室と、この
遠隔操作室に設けられ建設機械側から送信されたデータ
を受信する受信手段と、この受信手段により受信した信
号を処理する受信側信号処理部と、この受信側信号処理
部から得られた警報データに基づき遠隔操作室内の操作
者に警報を発する警報器と、受信側信号処理部に接続さ
れ数値演算処理部で得られた侵入移動体の距離や人体と
しての確信度などのデータを表示するモニタとを具備し
た侵入移動体検出装置である。
れる建設機械の作業範囲内へ侵入した侵入移動体を検出
する検出装置であって、建設機械に装着したカメラと、
このカメラで撮画した画像データより侵入移動体を抽出
処理する画像処理演算部と、この画像処理演算部により
抽出処理された侵入移動体の物理的侵入距離や物理的高
さなどの物理的数値を算出するとともに人体としての評
価を行う数値演算処理部と、この数値演算処理部により
人体として評価された侵入移動体の建設機械の作業範囲
内への侵入に対し警報を出力するための警報データと数
値演算処理部にて得られた侵入移動体の距離や人体とし
ての確信度などのデータとを送信用に信号処理する送信
側信号処理部と、この送信側信号処理部にて信号処理さ
れたデータを送信する建設機械側に設けられた送信手段
と、建設機械を遠隔操作するための遠隔操作室と、この
遠隔操作室に設けられ建設機械側から送信されたデータ
を受信する受信手段と、この受信手段により受信した信
号を処理する受信側信号処理部と、この受信側信号処理
部から得られた警報データに基づき遠隔操作室内の操作
者に警報を発する警報器と、受信側信号処理部に接続さ
れ数値演算処理部で得られた侵入移動体の距離や人体と
しての確信度などのデータを表示するモニタとを具備し
た侵入移動体検出装置である。
【００１３】そして、遠隔操作を行う際、送信手段を建
設機械に装着し、受信手段を遠隔操作室に装着すること
により、建設機械側から侵入移動体に関する警報や情報
を操作者に知らせる機能を持っているため、操作者は掘
削作業などの遠隔操作のみに専念できる。
設機械に装着し、受信手段を遠隔操作室に装着すること
により、建設機械側から侵入移動体に関する警報や情報
を操作者に知らせる機能を持っているため、操作者は掘
削作業などの遠隔操作のみに専念できる。
【００１４】請求項４に記載された発明は、請求項１乃
至３のいずれかに記載の侵入移動体検出装置における画
像処理演算部が、第１の時間間隔で読込んだ３枚の画像
データと、第２の時間間隔で読込むとともに前記第１の
時間間隔で読込んだ画像データの２枚目を共通にもつ３
枚の画像データとに対し、第１の時間間隔の画像データ
から抽出した侵入移動体の第１の画像面積と、前記第２
の時間間隔の画像データから抽出した侵入移動体の第２
の画像面積とを算出し、第１の画像面積と第２の画像面
積との比が所定値に近付くまで、前記時間間隔を増加さ
せるようにしたものである。
至３のいずれかに記載の侵入移動体検出装置における画
像処理演算部が、第１の時間間隔で読込んだ３枚の画像
データと、第２の時間間隔で読込むとともに前記第１の
時間間隔で読込んだ画像データの２枚目を共通にもつ３
枚の画像データとに対し、第１の時間間隔の画像データ
から抽出した侵入移動体の第１の画像面積と、前記第２
の時間間隔の画像データから抽出した侵入移動体の第２
の画像面積とを算出し、第１の画像面積と第２の画像面
積との比が所定値に近付くまで、前記時間間隔を増加さ
せるようにしたものである。
【００１５】そして、この画像処理演算部では侵入移動
体を抽出するために３枚の画像データを用いるが、上記
画像データのサンプリング間隔を自動的に変える手法を
適用しているため、侵入移動体の速度が変化しても、侵
入移動体をより確実な形で抽出することができる。
体を抽出するために３枚の画像データを用いるが、上記
画像データのサンプリング間隔を自動的に変える手法を
適用しているため、侵入移動体の速度が変化しても、侵
入移動体をより確実な形で抽出することができる。
【００１６】請求項５に記載された発明は、請求項１乃
至４のいずれかに記載の侵入移動体検出装置における数
値演算処理部が、カメラの地面に対する入射角と、画面
中心座標と、カメラの垂直画角と、カメラ取付高さとを
用いて、請求項４記載の侵入移動体の画像データを対象
に、建設機械に対する物理的侵入距離を算出する機能
と、侵入移動体の物理的高さ、幅および重心高さを算出
し、上記物理的高さに関する評価関数と、物理的高さと
幅との比に関する評価関数と、重心高さと物理的高さと
の比に関する評価関数とにより、人体としての確信度を
演算する機能とを有するものである。
至４のいずれかに記載の侵入移動体検出装置における数
値演算処理部が、カメラの地面に対する入射角と、画面
中心座標と、カメラの垂直画角と、カメラ取付高さとを
用いて、請求項４記載の侵入移動体の画像データを対象
に、建設機械に対する物理的侵入距離を算出する機能
と、侵入移動体の物理的高さ、幅および重心高さを算出
し、上記物理的高さに関する評価関数と、物理的高さと
幅との比に関する評価関数と、重心高さと物理的高さと
の比に関する評価関数とにより、人体としての確信度を
演算する機能とを有するものである。
【００１７】そして、この数値演算処理部では、画像の
座標データより、侵入移動体の物理的侵入距離、物理的
高さ、幅などを算出するため、建設機械から侵入移動体
までの距離や侵入移動体の人体としての認識を確実に行
うことが可能になる。
座標データより、侵入移動体の物理的侵入距離、物理的
高さ、幅などを算出するため、建設機械から侵入移動体
までの距離や侵入移動体の人体としての認識を確実に行
うことが可能になる。
【００１８】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の一形態を図
１乃至図１３を参照しながら説明する。
１乃至図１３を参照しながら説明する。
【００１９】まず、図１を用いて、建設機械としての油
圧ショベル１に搭載された本発明に係る侵入移動体検出
装置とその周辺装置の全体構成を説明する。
圧ショベル１に搭載された本発明に係る侵入移動体検出
装置とその周辺装置の全体構成を説明する。
【００２０】図１において、油圧ショベル１のフロント
部は、ブーム２、スティック３およびバケット４が回動
自在に連結されており、それぞれが油圧アクチュエータ
であるブームシリンダ５、スティックシリンダ６および
バケットシリンダ７で駆動される。
部は、ブーム２、スティック３およびバケット４が回動
自在に連結されており、それぞれが油圧アクチュエータ
であるブームシリンダ５、スティックシリンダ６および
バケットシリンダ７で駆動される。
【００２１】油圧ショベル１には侵入移動体検出用のカ
メラ８が搭載されている。このカメラ８の取付は模式的
に記載されており、実際には、頑丈に固定し且つカメラ
８に振動が作用しないようにマウントすることになる。
メラ８が搭載されている。このカメラ８の取付は模式的
に記載されており、実際には、頑丈に固定し且つカメラ
８に振動が作用しないようにマウントすることになる。
【００２２】また、油圧ショベル１には油圧ショベルの
作業範囲への人体の侵入を検出する侵入移動体検出装置
主要部９と、遠隔操作室15へ信号を無線で送信する送信
装置10とが搭載されている。
作業範囲への人体の侵入を検出する侵入移動体検出装置
主要部９と、遠隔操作室15へ信号を無線で送信する送信
装置10とが搭載されている。
【００２３】図２は、本発明の侵入移動体検出装置およ
びその周辺装置の構成を示しており、図２（ａ）が油圧
ショベル１に搭載された送信側、図２（ｂ）が遠隔操作
室15に装備された受信側である。
びその周辺装置の構成を示しており、図２（ａ）が油圧
ショベル１に搭載された送信側、図２（ｂ）が遠隔操作
室15に装備された受信側である。
【００２４】図２（ａ）において、カメラ８からのデー
タが本発明の侵入移動体検出装置主要部９に人力され
る。上記侵入移動体検出装置主要部９は次の機器および
処理部で構成される。
タが本発明の侵入移動体検出装置主要部９に人力され
る。上記侵入移動体検出装置主要部９は次の機器および
処理部で構成される。
【００２５】すなわち、侵入移動体検出装置主要部９
は、カメラ８からの信号を変換する変換器50と、画像デ
ータを格納する画像メモリ51と、プログラム中のデータ
を格納するプログラムメモリ52と、画像データを対象に
した演算処理を行う画像処理演算部53と、上記画像デー
タから得られる特徴量（後述するラベリングデータの面
積、重心位置、外接長方形など）や既知のデータを用い
た数値演算を行う数値演算処理部54と、演算処理の全体
を管理するプロセッサ55とにより構成されている。
は、カメラ８からの信号を変換する変換器50と、画像デ
ータを格納する画像メモリ51と、プログラム中のデータ
を格納するプログラムメモリ52と、画像データを対象に
した演算処理を行う画像処理演算部53と、上記画像デー
タから得られる特徴量（後述するラベリングデータの面
積、重心位置、外接長方形など）や既知のデータを用い
た数値演算を行う数値演算処理部54と、演算処理の全体
を管理するプロセッサ55とにより構成されている。
【００２６】また、送信装置10は、遠隔操作室15に送信
するデータ信号を送信用に信号処理する送信側信号処理
部56と、この送信側信号処理部56にて信号処理されたデ
ータを送信する油圧ショベル側に設けられた送信手段57
とで構成される。
するデータ信号を送信用に信号処理する送信側信号処理
部56と、この送信側信号処理部56にて信号処理されたデ
ータを送信する油圧ショベル側に設けられた送信手段57
とで構成される。
【００２７】図２（ｂ）に示されるように、遠隔操作室
15には、建設機械側から送信されたデータを受信する受
信装置11が装備され、この受信装置11は、建設機械側か
ら送信されたデータを受信する受信手段58と、この受信
手段58により受信した信号を処理する受信側信号処理部
59とで構成される。
15には、建設機械側から送信されたデータを受信する受
信装置11が装備され、この受信装置11は、建設機械側か
ら送信されたデータを受信する受信手段58と、この受信
手段58により受信した信号を処理する受信側信号処理部
59とで構成される。
【００２８】また、上記受信側信号処理部59には、この
信号処理部59から出力された警報信号を警報用出力に変
換する変換器12を経て、作業範囲内に人が侵入した場合
に警報を発するための警報器13が接続されるとともに、
侵入状況などを出力するモニタ14が接続されている。
信号処理部59から出力された警報信号を警報用出力に変
換する変換器12を経て、作業範囲内に人が侵入した場合
に警報を発するための警報器13が接続されるとともに、
侵入状況などを出力するモニタ14が接続されている。
【００２９】なお、遠隔操作室15には、遠隔操作用の無
線信号を送信するための送信機が設けられ、油圧ショベ
ル１には、その操作信号を受信するための受信機が設け
られているが、これらの操作用送受信機は図示しない。
線信号を送信するための送信機が設けられ、油圧ショベ
ル１には、その操作信号を受信するための受信機が設け
られているが、これらの操作用送受信機は図示しない。
【００３０】次に、図３〜図１３を用いて、上記実施形
態の作用について説明する。本作用は、侵入移動体検出
装置主要部９中の画像処理演算部53と数値演算処理部54
の処理内容が中心になる。
態の作用について説明する。本作用は、侵入移動体検出
装置主要部９中の画像処理演算部53と数値演算処理部54
の処理内容が中心になる。
【００３１】図３は、画像処理演算部53と数値演算処理
部54で行われる侵入移動体検出処理の全体フローを示し
ている。なお、フローチャート中の丸数字は、処理順序
を示す（ステップ番号）を表わす。
部54で行われる侵入移動体検出処理の全体フローを示し
ている。なお、フローチャート中の丸数字は、処理順序
を示す（ステップ番号）を表わす。
【００３２】図３において、まず撮画データ読み込み部
100 で、時間間隔Δｔごとに格納された撮画データを画
像メモリ51から読込み（ステップ１）、移動物抽出処理
部［１］101 で侵入移動体（以下、移動物という）の抽
出処理を行う（ステップ２）。この移動物抽出処理部
［１］101 の説明は、図４、図５、図６および図８を用
いて後述する。この移動物抽出処理部［１］101 では、
後述する移動物のラベリングデータの特徴量が出力され
る。
100 で、時間間隔Δｔごとに格納された撮画データを画
像メモリ51から読込み（ステップ１）、移動物抽出処理
部［１］101 で侵入移動体（以下、移動物という）の抽
出処理を行う（ステップ２）。この移動物抽出処理部
［１］101 の説明は、図４、図５、図６および図８を用
いて後述する。この移動物抽出処理部［１］101 では、
後述する移動物のラベリングデータの特徴量が出力され
る。
【００３３】判定器102 では上記特徴量の内のラベリン
グ面積を使用し、最大のラベリング面積が所定の面積値
minΑより大きい場合（ステップ３でＹ）、加算器103
でカウンタｉをカウントアップする（ステップ４）。
グ面積を使用し、最大のラベリング面積が所定の面積値
minΑより大きい場合（ステップ３でＹ）、加算器103
でカウンタｉをカウントアップする（ステップ４）。
【００３４】移動抽出処理部［１］101 では、移動する
もの全てを抽出するため、木の葉のような小さいものま
で含まれる。ここで、対象にするのは人体であるため、
小さい移動物を対象から外さなけらばならない。そこ
で、前記判定器102 が必要になる。
もの全てを抽出するため、木の葉のような小さいものま
で含まれる。ここで、対象にするのは人体であるため、
小さい移動物を対象から外さなけらばならない。そこ
で、前記判定器102 が必要になる。
【００３５】なお、最大のラベリング面積が所定の面積
値 minΑより小さい場合は、カウンタｉをリセット器11
1 でゼロにする（ステップ５）。
値 minΑより小さい場合は、カウンタｉをリセット器11
1 でゼロにする（ステップ５）。
【００３６】判定器104 でカウンタｉが所定値Ｎo に達
した場合、次の比較判定器105 に進む（ステップ６で
Ｙ）。すなわち、所定値Ｎo 個分のラベリングデータが
比較判定器105 に使用される。
した場合、次の比較判定器105 に進む（ステップ６で
Ｙ）。すなわち、所定値Ｎo 個分のラベリングデータが
比較判定器105 に使用される。
【００３７】この比較判定器105 は、前ステップで得ら
れたＮo 個分の最大面積のラベリング重心の移動量を算
出し判定するものである。人体の移動であれば、Δｔ時
間（例えばΔｔ＝０．５秒）の間に極端な移動量（例え
ば５ｍ）は発生しない。そこで、連続した最大面積のラ
ベリングデータ重心間の移動量を算出し、人体の移動で
あるか否かを、上記比較判定器105 で判定する。
れたＮo 個分の最大面積のラベリング重心の移動量を算
出し判定するものである。人体の移動であれば、Δｔ時
間（例えばΔｔ＝０．５秒）の間に極端な移動量（例え
ば５ｍ）は発生しない。そこで、連続した最大面積のラ
ベリングデータ重心間の移動量を算出し、人体の移動で
あるか否かを、上記比較判定器105 で判定する。
【００３８】105a〜105fは、比較判定器105 内の各要素
である。105aは、カウンタｊのリセット器，105bはカウ
ンタｊの加算器であり、カウンタｉが所定値Ｎo に達し
た時点で、カウンタｊをリセット動作して（ステップ
７）、カウンタｊをカウントアップする（ステップ
８）。
である。105aは、カウンタｊのリセット器，105bはカウ
ンタｊの加算器であり、カウンタｉが所定値Ｎo に達し
た時点で、カウンタｊをリセット動作して（ステップ
７）、カウンタｊをカウントアップする（ステップ
８）。
【００３９】（ステップ９）における演算部105cは、最
大面積のラベリングデータ重心座標Ｇj (x) ，Ｇj (y)
より、隣合う上記座標間の長さＬ(j) を算出するもので
ある。長さＬ(j) の算出式は次式で表される。
大面積のラベリングデータ重心座標Ｇj (x) ，Ｇj (y)
より、隣合う上記座標間の長さＬ(j) を算出するもので
ある。長さＬ(j) の算出式は次式で表される。
【００４０】 Ｌ(j) ＝［｛Ｇj+1 （x)−Ｇj (x) ｝2 ＋｛Ｇj+1 （y)−Ｇj (y) ｝2 ］1/2 …（１） （ステップ１０）における演算器105dでは、式（１）で
得られた長さＬ(j) とＬ(j＋1)との差の絶対値ΔＬ(j)
を算出する。
得られた長さＬ(j) とＬ(j＋1)との差の絶対値ΔＬ(j)
を算出する。
【００４１】そして、（ステップ１１）における判定器
105eにより、上記差ΔＬ(j) と所定値Ｅr とを比較し、
前者が後者より大きい場合、すなわち途中でラベリング
重心位置が大きく離れる場合は、人体以外の外乱が存在
したと見なし、カウンタｉをリセット器112 でゼロにす
る（ステップ１２）。
105eにより、上記差ΔＬ(j) と所定値Ｅr とを比較し、
前者が後者より大きい場合、すなわち途中でラベリング
重心位置が大きく離れる場合は、人体以外の外乱が存在
したと見なし、カウンタｉをリセット器112 でゼロにす
る（ステップ１２）。
【００４２】長さの差ΔＬ(j) が所定値Ｅr 以内になる
データ数ｊが、前記で得られた個数（Ｎo −１）個分存
在するか否かを判定器105fで判定し（ステップ１３）、
存在した場合は（ステップ１３でＹ）、次の（ステップ
１４）の移動物抽出処理部［２］106 に進む。
データ数ｊが、前記で得られた個数（Ｎo −１）個分存
在するか否かを判定器105fで判定し（ステップ１３）、
存在した場合は（ステップ１３でＹ）、次の（ステップ
１４）の移動物抽出処理部［２］106 に進む。
【００４３】（ステップ１４）における移動物抽出処理
部［２］106 の説明は図７を用いて後述するが、上記移
動物抽出処理部［２］106 は本発明の特徴とする処理の
ーつであり、移動物をより確実な形で抽出するものであ
る。
部［２］106 の説明は図７を用いて後述するが、上記移
動物抽出処理部［２］106 は本発明の特徴とする処理の
ーつであり、移動物をより確実な形で抽出するものであ
る。
【００４４】次の（ステップ１５）における移動物に関
する物理量算出部107 では、移動物の物理的な高さ（画
像のデータより例えば物体の高さ170 cm）や、油圧ショ
ベルの旋回中心から移動物までの物理的侵入距離（ｍ）
などを算出する。上記物理量算出部107 での処理内容の
説明は、図９および図１０を用いて後述する。
する物理量算出部107 では、移動物の物理的な高さ（画
像のデータより例えば物体の高さ170 cm）や、油圧ショ
ベルの旋回中心から移動物までの物理的侵入距離（ｍ）
などを算出する。上記物理量算出部107 での処理内容の
説明は、図９および図１０を用いて後述する。
【００４５】（ステップ１６）における人体評価部108
は、抽出した物体が人体であるか否かを評価し、人体で
ある確信度を出力するものである。上記人体評価部108
の説明は、図１１および図１２を用いて後述する。
は、抽出した物体が人体であるか否かを評価し、人体で
ある確信度を出力するものである。上記人体評価部108
の説明は、図１１および図１２を用いて後述する。
【００４６】（ステップ１７）では、抽出された移動物
（人体）の油圧ショベル旋回中心からの距離が許容距離
より小さいか否かを判定器109 で判定し、許容距離より
小さい場合は（ステップ１７でＹ）、出力部110 で警報
信号や人体の確信度データなどを出力する（ステップ１
８）。
（人体）の油圧ショベル旋回中心からの距離が許容距離
より小さいか否かを判定器109 で判定し、許容距離より
小さい場合は（ステップ１７でＹ）、出力部110 で警報
信号や人体の確信度データなどを出力する（ステップ１
８）。
【００４７】この出力部110 からの信号およびデータ
は、図２に示された送信側信号処理部56に入力され、送
信手段57で遠隔操作室15に送信されることになる。
は、図２に示された送信側信号処理部56に入力され、送
信手段57で遠隔操作室15に送信されることになる。
【００４８】次に、図４、図５、図６および図８を用い
て前記移動物抽出処理部［１］101の内容を説明する。
て前記移動物抽出処理部［１］101の内容を説明する。
【００４９】図４は、移動物抽出処理部［１］101 の処
理手順を示したものであり、図５は、上記処理を概念図
で示したものである。図４および図５中の番号(i) 〜
(v) はそれぞれ対応している。ここでは、データ番号
（ｋ−１）、（ｋ）、（ｋ＋１）の３つの画像データを
用いる。上記データは時系列データであり、時間間隔Δ
ｔのデータである。
理手順を示したものであり、図５は、上記処理を概念図
で示したものである。図４および図５中の番号(i) 〜
(v) はそれぞれ対応している。ここでは、データ番号
（ｋ−１）、（ｋ）、（ｋ＋１）の３つの画像データを
用いる。上記データは時系列データであり、時間間隔Δ
ｔのデータである。
【００５０】（ステップ１９）(i) では、先ず、画像デ
ータを読込む。
ータを読込む。
【００５１】（ステップ２０）(ii)-1では、番号（ｋ−
１），（ｋ）の画像データを差分する。この差分演算で
Δｔ間に移動しないデータ（例えば背景画像）が削除さ
れる。(ii)-2では、番号（ｋ），（ｋ＋1)の画像データ
を対象に差分する。
１），（ｋ）の画像データを差分する。この差分演算で
Δｔ間に移動しないデータ（例えば背景画像）が削除さ
れる。(ii)-2では、番号（ｋ），（ｋ＋1)の画像データ
を対象に差分する。
【００５２】（ステップ２１）(iii)-1 および(iii)-2
は、前記差分演算(ii)-1，(ii)-2のデータを２値化（閾
値による２値化）演算するものである。上記２値化によ
り、差分データは全て０か１かの分布になる。
は、前記差分演算(ii)-1，(ii)-2のデータを２値化（閾
値による２値化）演算するものである。上記２値化によ
り、差分データは全て０か１かの分布になる。
【００５３】（ステップ２２）(iv)は、２値化データの
フィルタ処理であり、細かな２値化データを削除するた
めに行う。すなわち、(iv)-1-1は、(iii)-1 で得られた
２値化データの縮小演算であり、これによりノイズが除
去される。(iv)-1-2は、上記縮小演算データを拡大処理
するもので、これにより、元の大きさに戻すことができ
る。(iv)-2-1および(iv)-2-2は、それぞれ(iv)-1-1およ
び(iv)-1-2に対応しており、(iii)-2 での２値化演算結
果を対象にする。
フィルタ処理であり、細かな２値化データを削除するた
めに行う。すなわち、(iv)-1-1は、(iii)-1 で得られた
２値化データの縮小演算であり、これによりノイズが除
去される。(iv)-1-2は、上記縮小演算データを拡大処理
するもので、これにより、元の大きさに戻すことができ
る。(iv)-2-1および(iv)-2-2は、それぞれ(iv)-1-1およ
び(iv)-1-2に対応しており、(iii)-2 での２値化演算結
果を対象にする。
【００５４】（ステップ２３）(v) は、前記(iv)-1-2，
(iv)-2-2で処理されたデータを論理積演算するものであ
り、この演算によりノイズ除去された２つの２値化デー
タの共に重なり合う部分のみが抽出される。
(iv)-2-2で処理されたデータを論理積演算するものであ
り、この演算によりノイズ除去された２つの２値化デー
タの共に重なり合う部分のみが抽出される。
【００５５】この概念を図５の(ii)〜(v) に示してお
り、上記論理積演算で移動物（図５ではｋ番目の画像デ
ータ中の移動物）のみが抽出される。
り、上記論理積演算で移動物（図５ではｋ番目の画像デ
ータ中の移動物）のみが抽出される。
【００５６】図６は、前記処理の内の、(i) ，(ii)，(i
ii) および(v) での演算結果を具体的に示したものであ
る。図６の場合，人体が右から左に歩行している画像デ
ータを対象に処理している。
ii) および(v) での演算結果を具体的に示したものであ
る。図６の場合，人体が右から左に歩行している画像デ
ータを対象に処理している。
【００５７】（ステップ２４）図４中の(vi)は、前記論
理積演算された２値化データをラベリング処理し、さら
にラベリングデータの特徴量（ラベリングデータの面
積、重心位置、外接長方形など）を算出するものであ
る。
理積演算された２値化データをラベリング処理し、さら
にラベリングデータの特徴量（ラベリングデータの面
積、重心位置、外接長方形など）を算出するものであ
る。
【００５８】図８は、ラベリングおよびラベリングデー
タの特徴量を説明した図である。ラベリング処理は得ら
れた２値化データに順次ラベルをつけるものであり、こ
の処理でソフト上の配列データとして扱うことができ
る。
タの特徴量を説明した図である。ラベリング処理は得ら
れた２値化データに順次ラベルをつけるものであり、こ
の処理でソフト上の配列データとして扱うことができ
る。
【００５９】図８には、各ラベリングデータの特徴量で
ある外接長方形および全体を囲む外接長方形、最大面積
になるラベリングデータの重心位置（×印）およびラベ
リングデータ全体の重心位置（●印）を概念的に示して
いる。上記特徴量を次のステップの演算処理に適用する
ことになる。
ある外接長方形および全体を囲む外接長方形、最大面積
になるラベリングデータの重心位置（×印）およびラベ
リングデータ全体の重心位置（●印）を概念的に示して
いる。上記特徴量を次のステップの演算処理に適用する
ことになる。
【００６０】図３において、ラベリング最大面積が最小
値 minＡより大きく、かつ連続してＮo 個抽出され、さ
らに比較判定器105 で上記ラベリングデータの重心間長
さの差ΔＬ(j) の全てが所定の値Ｅr 以下のとき、移動
物抽出処理部［２］106 に進むことになる。
値 minＡより大きく、かつ連続してＮo 個抽出され、さ
らに比較判定器105 で上記ラベリングデータの重心間長
さの差ΔＬ(j) の全てが所定の値Ｅr 以下のとき、移動
物抽出処理部［２］106 に進むことになる。
【００６１】次に、図７（ａ）（ｂ）を用いて、移動物
抽出処理部［２］106 の内容を説明する。
抽出処理部［２］106 の内容を説明する。
【００６２】図７（ａ）において、まずカウンタリセッ
ト120 でカウンタｍをリセットする（ステップ２５）。
ト120 でカウンタｍをリセットする（ステップ２５）。
【００６３】このカウンタｍはサンプリングする画像デ
ータの時間間隔を広げるために使用するものであり、そ
のために加算器121 でカウンタｍをカウントアップする
（ステップ２６）。
ータの時間間隔を広げるために使用するものであり、そ
のために加算器121 でカウンタｍをカウントアップする
（ステップ２６）。
【００６４】（ステップ２７）に示された画像データの
選択処理部122 は、２種類の時間間隔の画像データを選
択する。
選択処理部122 は、２種類の時間間隔の画像データを選
択する。
【００６５】すなわち、図示されているように、サンプ
ルａでは、（ｋ＋ｍ），（ｋ），（ｋ−ｍ）の３つの画
像データをサンプリングし、サンプルｂでは、（ｋ＋ｍ
＋１），（ｋ），（ｋ−ｍ−１）のようにーつ時間間隔
を空けた３つの画像データをサンプリングする。上記概
念をフローチャートの下の図７（ｂ）に示しており、１
つの〇印が画像データに対応している。
ルａでは、（ｋ＋ｍ），（ｋ），（ｋ−ｍ）の３つの画
像データをサンプリングし、サンプルｂでは、（ｋ＋ｍ
＋１），（ｋ），（ｋ−ｍ−１）のようにーつ時間間隔
を空けた３つの画像データをサンプリングする。上記概
念をフローチャートの下の図７（ｂ）に示しており、１
つの〇印が画像データに対応している。
【００６６】次に、（ステップ２８）の移動物抽出処理
部123 において、サンプルａ，サンプルｂでのそれぞれ
３つの画像データに対し移動物抽出処理を行う。ここで
の処理手順は図４に示したものと同じであるため詳述し
ないが、次の（ステップ２９）における判定器124 に使
用する画像面積としてのラベリング面積とは、大きい順
に所定の個数（例えば２５個まで）分、選択したラベリ
ング面積の総和である。そこで、移動物抽出処理部123
ではサンプルａ、サンプルｂそれぞれでの上記ラベリン
グ総面積Ａａ，Ａｂを算出しておく。
部123 において、サンプルａ，サンプルｂでのそれぞれ
３つの画像データに対し移動物抽出処理を行う。ここで
の処理手順は図４に示したものと同じであるため詳述し
ないが、次の（ステップ２９）における判定器124 に使
用する画像面積としてのラベリング面積とは、大きい順
に所定の個数（例えば２５個まで）分、選択したラベリ
ング面積の総和である。そこで、移動物抽出処理部123
ではサンプルａ、サンプルｂそれぞれでの上記ラベリン
グ総面積Ａａ，Ａｂを算出しておく。
【００６７】一般的に、サンプルａのように画像データ
の時間間隔が狭い（例えば０．２秒間隔）と、図５の
(v) に示した２枚の差分画像が共に重なる部分が少な
く、サンプルｂのように画像データの時間間隔を少し広
くする（例えば０．４秒間隔）と、２枚の差分画像が共
に重なる部分は多くなる。すなわち、画像データ総面積
Ａａ，Ａｂの関係はＡａ＜Ａｂとなり、 ｜Ａｂ／Ａａ−１｜＞ε …（２） という判定結果になる（ステップ２９でＹ）。ここに、
εは許容値（例えば０．１）である。
の時間間隔が狭い（例えば０．２秒間隔）と、図５の
(v) に示した２枚の差分画像が共に重なる部分が少な
く、サンプルｂのように画像データの時間間隔を少し広
くする（例えば０．４秒間隔）と、２枚の差分画像が共
に重なる部分は多くなる。すなわち、画像データ総面積
Ａａ，Ａｂの関係はＡａ＜Ａｂとなり、 ｜Ａｂ／Ａａ−１｜＞ε …（２） という判定結果になる（ステップ２９でＹ）。ここに、
εは許容値（例えば０．１）である。
【００６８】この場合、さらにサンプリング間隔を大き
くするために、次の（ステップ３０）における判定器12
5 を介して加算器121 に戻る。
くするために、次の（ステップ３０）における判定器12
5 を介して加算器121 に戻る。
【００６９】判定器125 は、カウントｍが所定の最大値
ｍmax 以下か否かを判定するものである。対象とする画
像データはＮo 個であり、時間間隔を広げる回数も制限
する必要があるためである。
ｍmax 以下か否かを判定するものである。対象とする画
像データはＮo 個であり、時間間隔を広げる回数も制限
する必要があるためである。
【００７０】画像データの時間間隔をさらに大きくして
いくと、移動物の大きさ以上には２枚の差分画像の重な
る部分は大きくなれないため、総面積Ａａ，Ａｂはほぼ
同じになり、 ｜Ａｂ／Ａａ−１｜≦ε …（３） という判定結果になる（ステップ２９でＮ）。この判定
になった場合は、（ステップ１５）の移動物に関する物
理量算出部107 へ移行する。
いくと、移動物の大きさ以上には２枚の差分画像の重な
る部分は大きくなれないため、総面積Ａａ，Ａｂはほぼ
同じになり、 ｜Ａｂ／Ａａ−１｜≦ε …（３） という判定結果になる（ステップ２９でＮ）。この判定
になった場合は、（ステップ１５）の移動物に関する物
理量算出部107 へ移行する。
【００７１】しかし、画像データの時間間隔をさらに大
きく（例えば１０秒間隔に）しても、移動物の形をより
精度よく抽出できるとは限らない。それは、屋外での照
度の条件が上記時間間隔の間に変化してしまい、図４中
の(ii)の差分処理で背景画像が消えず、背景画像まで移
動物と見なす可能性が大きいためである。
きく（例えば１０秒間隔に）しても、移動物の形をより
精度よく抽出できるとは限らない。それは、屋外での照
度の条件が上記時間間隔の間に変化してしまい、図４中
の(ii)の差分処理で背景画像が消えず、背景画像まで移
動物と見なす可能性が大きいためである。
【００７２】画像データの時間間隔がより狭い範囲で式
（３）が成り立つ画像を対象にすれば、屋外での照度変
化に影響されず、かつ移動物の形をより精度よく抽出で
きることになる。
（３）が成り立つ画像を対象にすれば、屋外での照度変
化に影響されず、かつ移動物の形をより精度よく抽出で
きることになる。
【００７３】また、人体の歩行速度はー定ではない。し
かし、図７の処理を用いれば、前記式（３）が成立する
ように画像データの時間間隔を変化させるため、歩行速
度が変化しても、それに応じて画像データの時間間隔が
変化し、移動物（人体）の形をより精度よく抽出するこ
とができる。
かし、図７の処理を用いれば、前記式（３）が成立する
ように画像データの時間間隔を変化させるため、歩行速
度が変化しても、それに応じて画像データの時間間隔が
変化し、移動物（人体）の形をより精度よく抽出するこ
とができる。
【００７４】次に、図３中の移動物に関する物理量算出
部107 （以降は物理量算出部107 と略称する）を、図９
および図１０を用いて説明する。なお、上記（ステップ
１５）および（ステップ１６）の物理量算出部107 と、
後述する人体評価部108 での処理は、図２中の数値演算
処理部54で行われ、そのプログラムおよびデータはプロ
グラムメモリ52に格納される。
部107 （以降は物理量算出部107 と略称する）を、図９
および図１０を用いて説明する。なお、上記（ステップ
１５）および（ステップ１６）の物理量算出部107 と、
後述する人体評価部108 での処理は、図２中の数値演算
処理部54で行われ、そのプログラムおよびデータはプロ
グラムメモリ52に格納される。
【００７５】図９は移動物抽出のための範囲設定を説明
した図である。本処理は、図７で対象にしたラベリング
総面積の重心位置より、物理的高さ±ΔΗ(cm)に相当す
る画面上のＹ座標の範囲（ｙL,ｙU)と、物理的幅±ΔＷ
(cm)に相当する画面上のΧ座標の範囲（ｘL,ｘU)を求め
るものである。なお、高さΔΗに対する画面上高さをΔ
ｈで表し、幅ΔＷに対する画面上幅をΔｗで表してい
る。
した図である。本処理は、図７で対象にしたラベリング
総面積の重心位置より、物理的高さ±ΔΗ(cm)に相当す
る画面上のＹ座標の範囲（ｙL,ｙU)と、物理的幅±ΔＷ
(cm)に相当する画面上のΧ座標の範囲（ｘL,ｘU)を求め
るものである。なお、高さΔΗに対する画面上高さをΔ
ｈで表し、幅ΔＷに対する画面上幅をΔｗで表してい
る。
【００７６】次に、図９に関する説明を数式を用いて行
なう。なお、数式中のθo はカメラ８の（水平）地面に
対する入射角、ｙm は画面中心のＹ座標、θy はカメラ
の垂直画角、Ｌ1 はカメラ取付け高さであり、これらは
全て既知の値である。
なう。なお、数式中のθo はカメラ８の（水平）地面に
対する入射角、ｙm は画面中心のＹ座標、θy はカメラ
の垂直画角、Ｌ1 はカメラ取付け高さであり、これらは
全て既知の値である。
【００７７】［数式説明１］移動物の重心点（画面上で
はＹ座標ｙg ）を通過する直線の対地角度θx2と、上記
直線の接地点からカメラまでの距離Ｌx は、次の式
（４）-1〜4 で得られる。
はＹ座標ｙg ）を通過する直線の対地角度θx2と、上記
直線の接地点からカメラまでの距離Ｌx は、次の式
（４）-1〜4 で得られる。
【００７８】 ηx ＝（ｙm −ｙg ）／ｙm …（４）-1 θx1＝tan -1｛ηx ・tan(θy ／２）｝ …（４）-2 θx2＝θo −θx1 …（４）-3 Ｌx ＝Ｌ1 ／tan(θx2) …（４）-4 ［数式説明２］移動物の物理的高さ±ΔΗ(cm)に相当す
る画面上のＹ座標の範囲（ｙL ，ｙU)は、次の式（５）
-1〜5 および式（６）-1〜4 で得られる。
る画面上のＹ座標の範囲（ｙL ，ｙU)は、次の式（５）
-1〜5 および式（６）-1〜4 で得られる。
【００７９】 ＬU ＝Ｌｘ−ΔＨ／tan(θx2) …（５）-1 θU2＝tan -1( Ｌ1 ／ＬU ） …（５）-2 θU1＝θo-θU2 …（５）-3 ηU ＝tan(θU1) ／tan(θy ／２) …（５）-4 ｙU ＝（１−ηU ）・ｙm …（５）-5 θL2＝tan -1｛（Ｌ1 −２ΔＨ) ／ＬU ｝ …（６）-1 θL1＝θo −θL2 …（６）-2 ηL ＝tan(θL1) ／tan(θy ／２) …（６）-3 ｙL ＝（１−ηL ）・ｙm …（６）-4 ［数式説明３］移動物の物理的幅±ΔＷ(cm)に相当する
画面上のΧ座標の範囲（ｘL,ｘU)に関しては、簡単に２
Δｗ＝（ｘU −ｘL ）＝（ｙU −ｙL ）／２と設定して
おく。上記設定により、重心のΧ座標ｘg に対する範囲
は、次の式（７）-1および（７）-2のようになる。
画面上のΧ座標の範囲（ｘL,ｘU)に関しては、簡単に２
Δｗ＝（ｘU −ｘL ）＝（ｙU −ｙL ）／２と設定して
おく。上記設定により、重心のΧ座標ｘg に対する範囲
は、次の式（７）-1および（７）-2のようになる。
【００８０】 ｘU ＝ｘg ＋{(ｙU −ｙL)/2} ／２ …（７）-1 ｘL ＝ｘg −{(ｙU −ｙL)/2} ／２ …（７）-2 次に、図１０は、移動物のカメラ８からの距離と移動物
（人体）の高さ（身長）を算出する説明図である。本処
理は、図９で設定した範囲である±ΔΗ(cm)と±ΔＷ(c
m)内にあるラベリングデータを対象にし、図８で示した
全体を囲む外接長方形の画面座標を使用する。以下に、
図１０に関する説明を数式を用いて行なう。
（人体）の高さ（身長）を算出する説明図である。本処
理は、図９で設定した範囲である±ΔΗ(cm)と±ΔＷ(c
m)内にあるラベリングデータを対象にし、図８で示した
全体を囲む外接長方形の画面座標を使用する。以下に、
図１０に関する説明を数式を用いて行なう。
【００８１】［数式説明４］移動物（人体）の接地点に
対する画面のＹ座標ｙx1が求められると、油圧ショベル
に対する移動物の物理的侵入距離を表わす、移動物のカ
メラからの距離Ｌx1は、次のようにして式（８）-1〜4
より算出することができる。
対する画面のＹ座標ｙx1が求められると、油圧ショベル
に対する移動物の物理的侵入距離を表わす、移動物のカ
メラからの距離Ｌx1は、次のようにして式（８）-1〜4
より算出することができる。
【００８２】 ηx1＝（ｙm −ｙx1）／ｙm …（８）-1 θx11 ＝tan -1｛ηx1・tan(θy/2)｝ …（８）-2 θx21 ＝θo −θx11 …（８）-3 Ｌx1＝Ｌ1 ／tan(θx21) …（８）-4 ここに、ｙm は画面中心のＹ座標、θy はカメラ８の垂
直画角、θo はカメラ８の（水平）地面に対する入射
角、Ｌ1 はカメラ取付け高さであり、全て既知の値であ
る。
直画角、θo はカメラ８の（水平）地面に対する入射
角、Ｌ1 はカメラ取付け高さであり、全て既知の値であ
る。
【００８３】［数式説明５］移動物（人体）の物理的高
さ（身長）の算出は、上記式（８）を利用する。なお、
ここでは説明を簡単にするため、上記式（８）を次のよ
うに関数の形で表すことにする。
さ（身長）の算出は、上記式（８）を利用する。なお、
ここでは説明を簡単にするため、上記式（８）を次のよ
うに関数の形で表すことにする。
【００８４】 (Ｌx1，θx21)＝ｆ｛ｙx1，定数（ｙm ，θy ，θo ，Ｌ1)｝…（８）´ 移動物の上端での画像のｙ座標ｙx2より、同様に、物体
上端を通過する直線が地面に達するまでの距離Ｌx2を、
次の式（９）で求める。
上端を通過する直線が地面に達するまでの距離Ｌx2を、
次の式（９）で求める。
【００８５】 (Ｌx2，θx22)＝ｆ｛ｙx2，定数（ｙm ，θy ，θo ，Ｌ1)｝…（９） そして、式（８）´で得られる距離Ｌx1と、式（９）で
得られる距離Ｌx2および角度θx22 を用いて、次の式
（１０）で移動物（人体）の高さ（身長）Ｈを算出する
ことができる。
得られる距離Ｌx2および角度θx22 を用いて、次の式
（１０）で移動物（人体）の高さ（身長）Ｈを算出する
ことができる。
【００８６】 Ｈ＝（Ｌx2−Ｌx1）tan(θx22) …（１０） 通常画面に出力されるデータは座標データに基づくもの
であるが、上述した数式を用いることにより、移動物
（人体）の実際の大きさおよびカメラ８からの距離を算
出することができるため、移動物が人体か否かの判断を
することが可能になる。
であるが、上述した数式を用いることにより、移動物
（人体）の実際の大きさおよびカメラ８からの距離を算
出することができるため、移動物が人体か否かの判断を
することが可能になる。
【００８７】次に、図３の（ステップ16）における人体
評価部108 について、図１１および図１２を用いて説明
する。
評価部108 について、図１１および図１２を用いて説明
する。
【００８８】図１１は人体らしさの評価関数を示したも
のである。
のである。
【００８９】図１１において、（ａ）は移動物の物理的
高さに関する評価関数、すなわち人体の身長ＬB に対す
る評価関数ｆ1 、（ｂ）は移動物の物理的高さと幅との
比に関する評価関数、すなわち前記ラべリング総面積の
外接長方形の縦横比αに対する評価関数ｆ2 、（ｃ）は
移動物の重心高さと物理的高さとの比に関する評価関
数、すなわち前記ラベリング総面積の外接長方形の高さ
に対するラベリング総面積の重心高さの比βに関する評
価関数ｆ3 である。前記関数の値が１に近いほど人体ら
しいことを意味している。
高さに関する評価関数、すなわち人体の身長ＬB に対す
る評価関数ｆ1 、（ｂ）は移動物の物理的高さと幅との
比に関する評価関数、すなわち前記ラべリング総面積の
外接長方形の縦横比αに対する評価関数ｆ2 、（ｃ）は
移動物の重心高さと物理的高さとの比に関する評価関
数、すなわち前記ラベリング総面積の外接長方形の高さ
に対するラベリング総面積の重心高さの比βに関する評
価関数ｆ3 である。前記関数の値が１に近いほど人体ら
しいことを意味している。
【００９０】図１２は影などの影響に関する評価関数を
示したものである。図１２において、（ａ）は前記縦横
比αに対する評価関数ｇ1 、（ｂ）は高さ比βに関する
評価関数ｇ2 である。関数ｇ1 ，ｇ2 の値が１に近いほ
ど影などの影響が大きいことを意味している。
示したものである。図１２において、（ａ）は前記縦横
比αに対する評価関数ｇ1 、（ｂ）は高さ比βに関する
評価関数ｇ2 である。関数ｇ1 ，ｇ2 の値が１に近いほ
ど影などの影響が大きいことを意味している。
【００９１】図１１および図１２に示した評価関数を用
いることにより、人体らしさの確信度、影などの影響度
を出力することができる。そして、図３中の（ステップ
１８）における出力部110 で、人体の作業範囲への侵入
に対する警報や移動物の人体としての確信度を出力する
ことができる。なお、人体らしさ、影などの影響に関す
る評価関数は前記の限りではない。
いることにより、人体らしさの確信度、影などの影響度
を出力することができる。そして、図３中の（ステップ
１８）における出力部110 で、人体の作業範囲への侵入
に対する警報や移動物の人体としての確信度を出力する
ことができる。なお、人体らしさ、影などの影響に関す
る評価関数は前記の限りではない。
【００９２】図１３は図３に示した処理の結果を出力し
たものである。遠隔操作室15へは警報信号だけでなく、
図１３に示したデータあるいはそのー部のデータも送信
される。なお、図１３の出力は、移動物の抽出を約１秒
ごとに４回行ったものである。すなわち、図３の（ステ
ップ１）〜（ステップ１６）の処理を４回行った結果を
１枚の画面に出力したものであり、カメラ８を基準とし
た場合と、油圧ショベルの旋回中心を基準とした場合の
それぞれについて、作業範囲への人体の近づき方を画面
下側に、その数値を右上の画面に示している。さらに、
人体としての評価値と認識度（確信度）も右上の画面に
示している。
たものである。遠隔操作室15へは警報信号だけでなく、
図１３に示したデータあるいはそのー部のデータも送信
される。なお、図１３の出力は、移動物の抽出を約１秒
ごとに４回行ったものである。すなわち、図３の（ステ
ップ１）〜（ステップ１６）の処理を４回行った結果を
１枚の画面に出力したものであり、カメラ８を基準とし
た場合と、油圧ショベルの旋回中心を基準とした場合の
それぞれについて、作業範囲への人体の近づき方を画面
下側に、その数値を右上の画面に示している。さらに、
人体としての評価値と認識度（確信度）も右上の画面に
示している。
【００９３】このように、本発明は、油圧ショベルなど
の建設機械を遠隔操作する場合、あるいは遠隔で複数台
の油圧ショベルを同時に自動運転する場合の周辺監視に
適用した場合に、特に有用なものである。
の建設機械を遠隔操作する場合、あるいは遠隔で複数台
の油圧ショベルを同時に自動運転する場合の周辺監視に
適用した場合に、特に有用なものである。
【００９４】
【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、所定範囲
内へ侵入した侵入移動体を、カメラで撮像した画像デー
タを用いて検出し、侵入移動体の侵入距離や人体らしさ
などの情報および警報信号を管理者などに知らせること
ができる。
内へ侵入した侵入移動体を、カメラで撮像した画像デー
タを用いて検出し、侵入移動体の侵入距離や人体らしさ
などの情報および警報信号を管理者などに知らせること
ができる。
【００９５】請求項２記載の発明によれば、建設機械を
有人操作または無人遠隔操作する場合、建設機械の作業
範囲内へ侵入した侵入移動体を、建設機械に装着したカ
メラで撮像した画像データを用いて検出し、特定の侵入
者でなくても、侵入移動体の侵入距離や人体らしさなど
の情報および警報信号を操作者に知らせることが可能で
あり、確保された安全性の下で掘削作業などに専念で
き、作業能率の向上を図ることができる。
有人操作または無人遠隔操作する場合、建設機械の作業
範囲内へ侵入した侵入移動体を、建設機械に装着したカ
メラで撮像した画像データを用いて検出し、特定の侵入
者でなくても、侵入移動体の侵入距離や人体らしさなど
の情報および警報信号を操作者に知らせることが可能で
あり、確保された安全性の下で掘削作業などに専念で
き、作業能率の向上を図ることができる。
【００９６】請求項３記載の発明によれば、建設機械を
遠隔操作する場合、送信手段を建設機械に装着し、受信
手段を遠隔操作室に装着することにより、建設機械側か
ら侵入移動体に関する警報や情報を遠隔操作室の操作者
に知らせる機能を持っているため、操作者は掘削作業な
どの遠隔操作のみに専念でき、作業能率を向上できる。
遠隔操作する場合、送信手段を建設機械に装着し、受信
手段を遠隔操作室に装着することにより、建設機械側か
ら侵入移動体に関する警報や情報を遠隔操作室の操作者
に知らせる機能を持っているため、操作者は掘削作業な
どの遠隔操作のみに専念でき、作業能率を向上できる。
【００９７】請求項４記載の発明によれば、画像処理演
算部により、侵入移動体を抽出するために３枚の画像デ
ータを用いるが、上記画像データのサンプリング間隔を
自動的に変える手法を適用しているため、侵入移動体の
速度が変化しても、侵入移動体をより確実な形で抽出す
ることができる。
算部により、侵入移動体を抽出するために３枚の画像デ
ータを用いるが、上記画像データのサンプリング間隔を
自動的に変える手法を適用しているため、侵入移動体の
速度が変化しても、侵入移動体をより確実な形で抽出す
ることができる。
【００９８】請求項５記載の発明によれば、数値演算処
理部により、画像の座標データより、侵入移動体の物理
的侵入距離、侵入移動体の物理的高さ、幅などを算出す
るため、建設機械から侵入移動体までの距離や侵入移動
体の人体としての認識を確実に行うことができる。
理部により、画像の座標データより、侵入移動体の物理
的侵入距離、侵入移動体の物理的高さ、幅などを算出す
るため、建設機械から侵入移動体までの距離や侵入移動
体の人体としての認識を確実に行うことができる。
【図１】本発明に係る侵入移動体検出装置を備えた油圧
ショベルの全体構成を示した説明図である。
ショベルの全体構成を示した説明図である。
【図２】（ａ）は同上侵入移動体検出装置およびその周
辺装置の構成を示した送信側のブロック図、（ｂ）は受
信側のブロック図である。
辺装置の構成を示した送信側のブロック図、（ｂ）は受
信側のブロック図である。
【図３】同上侵入移動体検出装置による侵入移動体検出
処理の全体フローを示したフローチャートである。
処理の全体フローを示したフローチャートである。
【図４】図３中における移動物抽出処理部［１］の処理
手順を示したフローチャートである。
手順を示したフローチャートである。
【図５】図４における移動物抽出処理部［１］の処理手
順を概念的に示した説明図である。
順を概念的に示した説明図である。
【図６】移動物抽出処理部［１］の処理結果を具体的に
示した画面出力例である。
示した画面出力例である。
【図７】（ａ）は図３中の移動物抽出処理部［２］の処
理手順を示したフローチャート、（ｂ）はその撮画デー
タ読込み方法を概念的に示した説明図である。
理手順を示したフローチャート、（ｂ）はその撮画デー
タ読込み方法を概念的に示した説明図である。
【図８】ラベリングデータの概念を示した説明図であ
る。
る。
【図９】移動物抽出のための範囲設定を示した説明図で
あり、（ａ）は画面座標を示す図、（ｂ）は数式説明の
ための補助図である。
あり、（ａ）は画面座標を示す図、（ｂ）は数式説明の
ための補助図である。
【図１０】移動物のカメラからの距離と人体の身長算出
を示した説明図であり、（ａ）は画面座標を示す図、
（ｂ）は数式説明のための補助図である。
を示した説明図であり、（ａ）は画面座標を示す図、
（ｂ）は数式説明のための補助図である。
【図１１】人体らしさの評価関数を示したグラフであ
り、（ａ）は身長ＬB に関する評価関数、（ｂ）は縦横
比αに関する評価関数、（ｃ）は重心高さ比βに関する
評価関数を示す。
り、（ａ）は身長ＬB に関する評価関数、（ｂ）は縦横
比αに関する評価関数、（ｃ）は重心高さ比βに関する
評価関数を示す。
【図１２】影などの影響に関する評価関数を示したグラ
フであり、（ａ）は前記縦横比αに関する評価関数、
（ｂ）は高さ比βに関する評価関数である。
フであり、（ａ）は前記縦横比αに関する評価関数、
（ｂ）は高さ比βに関する評価関数である。
【図１３】図３の処理結果を具体的に示したモニタ画面
の出力例である。
の出力例である。
１ 建設機械としての油圧ショベル ８ カメラ 13 警報器 14 モニタ 15 遠隔操作室 53 画像処理演算部 54 数値演算処理部 56 信号処理部 57 送信手段 58 受信手段 59 信号処理部
Claims (5)
- 【請求項１】 所定範囲内へ侵入した侵入移動体を検出
する検出装置であって、 カメラと、 このカメラで撮画した画像データより侵入移動体を抽出
処理する画像処理演算部と、 この画像処理演算部により抽出処理された侵入移動体に
関する物理的数値を算出するとともに人体としての評価
を行う数値演算処理部と、 この数値演算処理部により人体として評価された侵入移
動体の所定範囲内への侵入に対し警報を出力する警報器
と、 数値演算処理部にて得られたデータを表示するモニタと
を具備したことを特徴とする侵入移動体検出装置。 - 【請求項２】 所定範囲は建設機械の作業範囲であり、
カメラは建設機械に装着したことを特徴とする請求項１
記載の侵入移動体検出装置。 - 【請求項３】 遠隔操作される建設機械の作業範囲内へ
侵入した侵入移動体を検出する検出装置であって、 建設機械に装着したカメラと、 このカメラで撮画した画像データより侵入移動体を抽出
処理する画像処理演算部と、 この画像処理演算部により抽出処理された侵入移動体に
関する物理的数値を算出するとともに人体としての評価
を行う数値演算処理部と、 この数値演算処理部により人体として評価された侵入移
動体の建設機械の作業範囲内への侵入に対し警報を出力
するための警報データと数値演算処理部にて得られたデ
ータとを送信用に信号処理する送信側信号処理部と、 この送信側信号処理部にて信号処理されたデータを送信
する建設機械側に設けられた送信手段と、 建設機械を遠隔操作するための遠隔操作室と、 この遠隔操作室に設けられ建設機械側から送信されたデ
ータを受信する受信手段と、 この受信手段により受信した信号を処理する受信側信号
処理部と、 この受信側信号処理部から得られた警報データに基づき
遠隔操作室内の操作者に警報を発する警報器と、 受信側信号処理部に接続され数値演算処理部で得られた
データを表示するモニタとを具備したことを特徴とする
侵入移動体検出装置。 - 【請求項４】 画像処理演算部は、第１の時間間隔で読
込んだ３枚の画像データと、第２の時間間隔で読込むと
ともに前記第１の時間間隔で読込んだ画像データの２枚
目を共通にもつ３枚の画像データとに対し、第１の時間
間隔の画像データから抽出した侵入移動体の第１の画像
面積と、前記第２の時間間隔の画像データから抽出した
侵入移動体の第２の画像面積とを算出し、第１の画像面
積と第２の画像面積との比が所定値に近付くまで、前記
時間間隔を増加させることを特徴とする請求項１乃至３
のいずれかに記載の侵入移動体検出装置。 - 【請求項５】 数値演算処理部は、 カメラの地面に対する入射角と、画面中心座標と、カメ
ラの垂直画角と、カメラ取付高さとを用いて、請求項４
記載の侵入移動体の画像データを対象に、建設機械に対
する物理的侵入距離を算出する機能と、 侵入移動体の物理的高さ、幅および重心高さを算出し、
上記物理的高さに関する評価関数と、物理的高さと幅と
の比に関する評価関数と、重心高さと物理的高さとの比
に関する評価関数とにより、人体としての確信度を演算
する機能とを有することを特徴とする請求項１乃至４の
いずれかに記載の侵入移動体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8231170A JPH1072851A (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | 侵入移動体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8231170A JPH1072851A (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | 侵入移動体検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1072851A true JPH1072851A (ja) | 1998-03-17 |
Family
ID=16919418
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8231170A Pending JPH1072851A (ja) | 1996-08-30 | 1996-08-30 | 侵入移動体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1072851A (ja) |
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-
1996
- 1996-08-30 JP JP8231170A patent/JPH1072851A/ja active Pending
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