WO2013136822A1 - 情報処理装置、画像センサ装置及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、画像センサ装置及びプログラム Download PDF

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WO2013136822A1
WO2013136822A1 PCT/JP2013/050126 JP2013050126W WO2013136822A1 WO 2013136822 A1 WO2013136822 A1 WO 2013136822A1 JP 2013050126 W JP2013050126 W JP 2013050126W WO 2013136822 A1 WO2013136822 A1 WO 2013136822A1
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WO
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illuminance
image
captured
luminance
estimation model
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PCT/JP2013/050126
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English (en)
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和美 長田
榎原　孝明
馬場　賢二
周平 野田
西村　信孝
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株式会社東芝
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Publication date
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Priority to SG2013051818A priority patent/SG193230A1/en
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    • H05B47/10—Controlling the light source
    • H05B47/105—Controlling the light source in response to determined parameters
    • H05B47/115—Controlling the light source in response to determined parameters by determining the presence or movement of objects or living beings
    • H05B47/125—Controlling the light source in response to determined parameters by determining the presence or movement of objects or living beings by using cameras
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
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    • Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B20/00—Energy efficient lighting technologies, e.g. halogen lamps or gas discharge lamps
    • Y02B20/40—Control techniques providing energy savings, e.g. smart controller or presence detection

Definitions

  • Embodiments described herein relate generally to an information processing device, an image sensor device, and a program.
  • the information processing apparatus includes holding means, reference image acquisition means, reference illuminance acquisition means, and illuminance estimation model generation means.
  • the holding means holds a basic model representing the relationship between the plurality of illuminances and the brightness of the captured image obtained for each subject condition obtained when the subject is imaged under a plurality of subject conditions while changing the illuminance conditions.
  • the reference image acquisition unit acquires a captured image captured in the target space for illuminance estimation as a reference image.
  • the reference illuminance acquisition unit acquires the illuminance of the target space when the reference image is captured as the reference illuminance.
  • the illuminance estimation model generation means Based on the basic model, the illuminance estimation model generation means generates an illuminance estimation model that represents the relationship between the illuminance and the luminance in the target space from a data value represented by a set of the reference illuminance and the luminance of the reference image.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an illuminance estimation model setting system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an installation example of the image sensor illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the image sensor illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the illuminance estimation model generation device illustrated in FIG. 1.
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of the basic model shown in FIG.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the illuminance estimation model generation process according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the basic model generation process illustrated in FIG. FIG.
  • FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of an image captured by the image sensor illustrated in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating the configuration of the image sensor according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a procedure of illuminance estimation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of an image sensor system according to the third embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the illumination control apparatus illustrated in FIG. 11.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a data configuration of the sensor management table illustrated in FIG.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of illumination control processing according to the third embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an illuminance estimation model setting system 1 according to the first embodiment.
  • the illuminance estimation model setting system 1 includes an image sensor 10 and an illuminance estimation model generation device 20.
  • the image sensor 10 and the illuminance estimation model generation apparatus 20 are detachably connected to the line N and communicate via the line N.
  • the number of image sensors 10 connected to the line N is not particularly limited.
  • each device of the illuminance estimation model setting system 1 will be described.
  • the image sensor 10 has an image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), and senses illuminance derived based on an image or video obtained by imaging (hereinafter referred to as a captured image). Output as a result.
  • the image sensor 10 is installed on a ceiling portion of a building and images the floor direction (directly below).
  • FIG. 2 is a diagram showing an installation example of the image sensor 10.
  • the image sensor 10 is installed on the ceiling.
  • lighting devices 30 (30a to 30f) for illuminating the inside of the office are installed on the ceiling portion.
  • 2 shows an example in which two desks D are arranged side by side in the office, but the indoor layout is not limited to this example.
  • FIG. 3 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the image sensor 10.
  • the image sensor 10 includes a camera unit 11, a communication unit 12, a storage unit 13, and a control unit 14.
  • the camera unit 11 is an image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor), and outputs a captured image to the control unit 14.
  • the communication unit 12 is a communication interface that can be detachably connected to the line N, and exchanges various information with an external device (such as the illuminance estimation model generation apparatus 20) via the line N.
  • the storage unit 13 stores various programs and setting information related to the control of the image sensor 10.
  • Examples of the setting information stored in the storage unit 13 include an illuminance estimation model 131 in which a relationship between the luminance obtained from the captured image and the illuminance estimated from the luminance is determined.
  • the illuminance estimation model 131 is setting information set by the illuminance estimation model generation device 20, and the illuminance estimation unit 141 described later estimates illuminance from the captured image using the illuminance estimation model 131. Details of the illuminance estimation model 131 will be described later.
  • the control unit 14 has a computer configuration such as a CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only Memory), and RAM (Random Access Memory) (none of which are shown), and a program stored in the ROM or the storage unit 13.
  • the operation of the image sensor 10 is controlled in an integrated manner.
  • the control part 14 implement
  • the illuminance estimation unit 141 estimates the illuminance of the region that is the subject from the captured image captured by the camera unit 11 based on the illuminance estimation model 131 stored in the storage unit 13. Specifically, the illuminance estimation unit 141 acquires the luminance from the captured image, and derives (estimates) the illuminance corresponding to the luminance based on the illuminance estimation model 131.
  • the acquisition of the luminance from the captured image is performed at the pixel level, but the region to be acquired is not particularly limited.
  • the average brightness of each pixel constituting the captured image may be acquired as the brightness of the captured image.
  • the luminance may be acquired for each pixel constituting the captured image or for each divided region obtained by dividing the captured image into a plurality of regions.
  • the illuminance estimation model 131 is set in association with the arrangement position of each pixel or each divided region, the illuminance is derived for each pixel or each divided region using the corresponding illuminance estimation model 131.
  • the illuminance derived from each pixel or each divided region may be output together with the corresponding arrangement position, or an average of these illuminances may be output.
  • the person detection unit 142 detects the presence / absence of a person, the content of a person's action, the amount of activity, the number of people, and the like in the region that is the subject by analyzing the captured image captured by the camera unit 11. It should be noted that a known technique is used as a method for detecting the presence / absence of a person from a captured image.
  • the sensing result output unit 143 outputs the illuminance estimated by the illuminance estimation unit 141 and the detection result of the human detection unit 142 to the external device through the communication unit 12 as the sensing result of the own device, or saves it in the storage unit 13.
  • the illuminance output as the sensing result may be a value as it is output from the illuminance estimation unit 141, or may be a value divided in stages (levels) according to the degree of illuminance.
  • FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the illuminance estimation model generation device 20.
  • the illuminance estimation model generation device 20 is an information processing device such as a PC (Personal Computer) or a portable communication terminal, and as shown in the figure, an input unit 21, a display unit 22, a communication unit 23, a storage unit 24, and a control unit 25.
  • PC Personal Computer
  • the input unit 21 has an input device such as a keyboard and a pointing device, and outputs the operation content received from the operator of the illuminance estimation model generation apparatus 20 to the control unit 25.
  • the display unit 22 includes a display device such as a liquid crystal display panel, and displays various types of information in accordance with instructions from the control unit 25.
  • the communication unit 23 is a communication interface that can be detachably connected to the line N, and exchanges various types of information with an external device (such as the image sensor 10) via the line N.
  • the storage unit 24 is an auxiliary storage device such as an HDD or an SSD, and stores various programs and setting information related to the control of the illuminance estimation model generation device 20.
  • the setting information stored in the storage unit 24 includes a basic model 241 that is a basis for generating the illuminance estimation model 131.
  • the basic model 241 is information generated based on captured images captured under a plurality of subject conditions and imaging conditions at the time of capturing, and is a basis for generating the illuminance estimation model 131.
  • the subject condition is, for example, the space to be the subject, the reflectance of the object, or the like.
  • the imaging condition is, for example, an illuminance condition representing the illuminance of the subject space at the time of imaging, and a camera parameter of the imaging device (such as the image sensor 10) at the time of imaging.
  • the basic model 241 is generated by the following process. First, the model space is imaged by changing the illuminance condition under each model space having different subject conditions (reflectance) such as black or white color of the wall or floor. Next, a set of the illuminance under each illuminance condition obtained by imaging and the luminance of the captured image captured under the illuminance condition is generated as a data value for each subject condition. Then, the generated data values for each subject condition are plotted on a coordinate plane, and a regression equation that approximates the distribution of the data values is generated for each subject condition as a basic model 241.
  • subject conditions reflectance
  • FIG. 5 is a diagram schematically showing an example of the basic model 241 generated by the above process.
  • the vertical axis represents the illuminance of the model space
  • the horizontal axis represents the brightness of the captured image.
  • the graph in the figure corresponds to the basic model 241.
  • the basic model 241a is a regression equation of a set of illuminance and luminance obtained in a model space having a lower reflectance than the basic model 241b (for example,
  • the basic model 241a is a black model space, and the basic model 241b is a white model space).
  • the basic model 241 (241a, 241b) has a relationship between a plurality of illuminances and brightness of the captured image obtained when the model space is imaged by changing the illuminance conditions under a plurality of subject conditions. This is shown for each subject condition.
  • model space to be imaged may be a space where the image sensor 10 is actually installed, or a space different from the space.
  • the imaging device which images the model space using the image sensor 10 or the same kind of image sensor as the image sensor 10 it is not limited to this.
  • the luminance from the captured image is acquired at the pixel level, but the area to be acquired is not particularly limited.
  • the luminance may be acquired for each pixel constituting the captured image or for each divided region obtained by dividing the captured image into a plurality of regions.
  • the basic model 241 is generated for each pixel or divided area, the basic model 241 is held in association with the arrangement position of the corresponding pixel or divided area.
  • the illuminance condition is used as the imaging condition.
  • the camera parameter for example, shutter speed, etc.
  • a basic model 241 composed of three or more elements may be generated by combining the conditions when the value related to exposure correction) is changed.
  • control unit 25 has a computer configuration such as a CPU, a ROM, and a RAM (all of which are not shown), and cooperates with a program stored in the ROM or the storage unit 24, thereby illuminance estimation model.
  • the operation of the generation device 20 is comprehensively controlled.
  • control unit 25 cooperates with a program stored in the ROM or the storage unit 24 to generate a basic model generation unit 251, a reference image acquisition unit 252, a reference illuminance acquisition unit 253, an illuminance estimation model generation unit 254, and an illuminance estimation.
  • the model setting unit 255 is realized as a functional unit.
  • the basic model generation unit 251 changes the above-described basic model 241 based on the captured image obtained when the model space is imaged by changing the imaging condition (illuminance condition) under a plurality of subject conditions (reflectance, etc.). Generated and stored in the storage unit 24. In addition, when the basic model 241 is stored in the storage unit 24 in advance, the basic model generation unit 251 is not necessary, and thus the basic model generation unit 251 may be removed from the illuminance estimation model generation device 20.
  • the reference image acquisition unit 252 acquires, as a reference image, a captured image captured by the setting target sensor from the image sensor 10 (hereinafter referred to as a setting target sensor) that is a setting target of the illuminance estimation model 131.
  • a setting target sensor a captured image captured by the setting target sensor from the image sensor 10 (hereinafter referred to as a setting target sensor) that is a setting target of the illuminance estimation model 131.
  • the reference image acquisition unit 252 acquires a captured image in the office captured by the image sensor 10 as a reference image.
  • the timing for acquiring the reference image and the state of the surrounding environment at the time of acquisition are not particularly limited, but it is preferable to acquire the reference image under the environmental conditions used as a reference for illuminance estimation.
  • the environmental condition used as a reference for illuminance estimation is, for example, a state in which all the illumination in the room where the image sensor 10 is provided (for example, the lighting device 30 shown in FIG. 2) or a predetermined time (for example, 12:00). ) With all lights turned off.
  • the reference illuminance acquisition unit 253 acquires, as the reference illuminance, the illuminance measured within the imaging range of the setting target sensor when the reference image is captured (acquired).
  • the acquisition method of the reference illuminance is not particularly limited.
  • the illuminance (reference illuminance) at the time of capturing the reference image is acquired from the illuminometer installed in the imaging range of the setting target sensor via the communication unit 23 or the like. It is good also as a form to do. Moreover, it is good also as a form which preserve
  • when the imaging target environment is the same among a plurality of setting target sensors, one reference illuminance may be shared.
  • the measurement position of illuminance within the imaging range of the setting target sensor is not particularly limited.
  • the measurement may be performed at a representative position such as directly below the image sensor 10.
  • the illuminance may be measured at a plurality of positions within the imaging range, and an average value of the illuminance may be used.
  • the illuminance estimation model generation unit 254 is set based on the basic model 241 stored in the storage unit 24, the reference image acquired by the reference image acquisition unit 252, and the reference illuminance acquired by the reference illuminance acquisition unit 253. An illuminance estimation model 131 for the target sensor is generated.
  • the illuminance estimation model generation unit 254 acquires luminance (hereinafter referred to as reference luminance) from the reference image, and generates a reference data value by pairing with the corresponding reference illuminance. And the illumination intensity estimation model production
  • the reference data value represented by the set of the reference illuminance and the reference luminance is at the position of P (hereinafter referred to as the reference data value P) in the figure. If there is, the illuminance estimation model generation unit 254 compares the difference in luminance between the basic model 241a and the basic model 241b with respect to the luminance of the reference data value P (in the drawing, a: corresponding to 1-a). Then, the illuminance estimation model generation unit 254 linearly interpolates the reference data value P between the basic model 241a and the basic model 241b while maintaining the calculated difference ratio, so that the illuminance estimation model 131 illustrated in FIG. Is generated.
  • the illuminance estimation model generation device 20 changes the weight by linear interpolation using the basic model 241 based on the reference data value obtained for each setting target sensor (image sensor 10), thereby setting each setting target sensor.
  • a customized illuminance estimation model 131 is generated.
  • the illuminance estimation model 131 generated in this way is suitable for the installation environment (imaging environment) of the image sensor 10, setting the illuminance estimation model 131 to the corresponding image sensor 10 allows the The accuracy of illuminance estimation by the image sensor 10 can be improved.
  • the illuminance estimation model 131 is generated from one reference data value (reference illuminance, reference luminance).
  • reference data value reference illuminance, reference luminance
  • the present invention is not limited to this.
  • a plurality of reference data values are generated by acquiring the reference illuminance and the reference luminance in different time zones (day and night, etc.), and the illuminance estimation model 131 is generated based on these reference data values and the basic model 241. It is good also as a form.
  • the illuminance estimation model using any two basic models 241 including the luminance of the reference data value under the same illuminance condition.
  • the basic model 241 exists for each pixel or divided region constituting the captured image, the luminance is acquired from the corresponding pixel or divided region in the reference image, and the arrangement positions of these pixels or divided regions are obtained. It is assumed that the illuminance estimation model 131 is generated using the basic model 241 corresponding to.
  • the illuminance estimation model generation unit 254 generates the illuminance estimation model 131 for each pixel or divided region, each of the illuminance estimation models 131 corresponds to the arrangement position of the pixel or the divided region to which the illuminance estimation model 131 is applied. Generate with attached.
  • the illuminance estimation model setting unit 255 transmits the illuminance estimation model 131 generated by the illuminance estimation model generation unit 254 to the setting target sensor via the communication unit 23, and the storage unit 13 of the setting target sensor.
  • the illuminance estimation model 131 is set in the setting target sensor.
  • the illuminance estimation model setting unit 255 converts each of the generated illuminance estimation models 131 into the illuminance estimation model 131. Is transmitted to the setting target sensor together with the information indicating the arrangement position to which is applied, and is stored in the storage unit 13, thereby setting the illuminance estimation model 131 in the setting target sensor.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of the illuminance estimation model generation process.
  • a picked-up image picked up by changing the illuminance condition under a plurality of subject conditions (reflectance) is picked up in advance, and based on these data, the basic model generation unit 251 Assume that a basic model 241 is generated.
  • step S11 the basic model generation unit 251 executes a basic model generation process for generating the basic model 241.
  • the basic model generation process will be described with reference to FIG.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of the basic model generation process.
  • the basic model generation unit 251 acquires a captured image captured by changing the illuminance condition under a plurality of subject conditions (reflectance) (step S111). Subsequently, for each subject condition (reflectance), the basic model generation unit 251 generates, as a data value, a set of the illuminance under each illuminance condition and the luminance of the captured image captured under the illuminance condition (step). S112).
  • the basic model generation unit 251 obtains a regression equation that approximates the distribution of the data value for each subject condition (reflectance).
  • a regression equation is generated as the basic model 241 (step S113).
  • generation part 251 memorize
  • the basic model 241 generated in this way indicates the relationship between the illuminance of the space under the subject condition and the brightness of the captured image. Further, the basic model 241 that can be applied to various environments can be generated by making the difference in reflectance as a subject condition relatively large, such as white and black.
  • the reference image acquisition unit 252 acquires the captured image captured by the setting target sensor as a reference image (step S12). Further, the reference illuminance acquisition unit 253 acquires the illuminance measured within the imaging range of the setting target sensor as the reference illuminance when the reference image is captured (acquired) in step S12 (step S13).
  • the illuminance estimation model generation unit 254 generates a reference data value from a set of the reference illuminance and the reference luminance acquired from the reference image (step S14).
  • the illuminance estimation model generation unit 254 plots the reference data value generated in step S14 on the coordinate plane of the basic model 241 stored in the storage unit 24, and linearly interpolates the reference data value based on the basic model 241.
  • the illuminance estimation model 131 is generated (step S15).
  • the illuminance estimation model setting unit 255 transmits the illuminance estimation model 131 generated in step S15 to the setting target sensor and stores the illuminance estimation model 131 in the storage unit 13 of the setting target sensor, whereby the setting target sensor estimates the illuminance.
  • the model 131 is set (step S16).
  • step S17 the control unit 25 determines whether there is another image sensor 10 to be set as a setting target sensor (step S17). If it is determined that the image sensor 10 exists (step S17; Yes), the image is displayed. The sensor 10 is set as a setting target sensor, and the process returns to step S12 again. As a result, the processes of steps S12 to S16 are executed for the new setting target sensor.
  • step S17 If it is determined in step S17 that there is no other image sensor 10 to be set as a setting target sensor (step S17; No), this process is terminated.
  • the basic model generation process is executed as part of the illuminance estimation model generation process.
  • the timing at which the basic model generation process is executed is not particularly limited, and is independent of the illuminance estimation model generation process.
  • the processing may be executed at different timings.
  • the reference data value in the environment in which the image sensor 10 is provided is linearly interpolated using the basic model 241 to estimate the illuminance suitable for the environment of the image sensor 10.
  • a model 131 can be generated and set in the corresponding image sensor 10. Thereby, the precision of the illumination intensity estimation in the image sensor 10 can be improved.
  • the setting of the illuminance estimation model 131 to each image sensor 10 can be performed easily and efficiently, the convenience related to the adjustment of the image sensor 10 can be improved.
  • the first embodiment is presented as an example, and is not intended to limit the scope of the invention.
  • the first embodiment can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, changes, additions, and the like can be made without departing from the scope of the invention.
  • transformation are included in the invention described in the claim, and its equivalent range while being included in the range and summary of invention.
  • lighting / extinguishing of the indoor lighting in which the image sensor 10 is provided is not particularly limited.
  • the reference image acquisition unit 252 and the reference illuminance acquisition unit 253 are used.
  • the lighting device 30 (30a to 30f) shown in FIG. 2 is controlled based on a predetermined lighting / extinguishing pattern, and a reference image obtained under the lighting and Based on the illuminance, the illuminance estimation model 131 is generated.
  • the illuminance estimation model generation unit 254 specifies an area (illumination area) illuminated by the illumination device 30a from the luminance distribution L of the captured image in FIG. 8 acquired as the reference image, and acquires the luminance from the illumination area. .
  • the reference illuminance acquired by the reference illuminance acquisition unit 253 is acquired within an area illuminated by the illumination device 30a.
  • the illuminance estimation model setting unit 255 converts the generated illuminance estimation model 131 into the illuminance estimation.
  • the illuminance estimation model 131 is set in the image sensor 10 by transmitting it to the image sensor 10 together with information indicating the arrangement position (illumination region) to which the model 131 is applied and storing the information in the storage unit 13.
  • the illuminance estimation unit 141 of the image sensor 10 acquires the luminance for each of the illumination areas included in the captured image captured by the own device, and uses the illuminance estimation model 131 corresponding to the illumination area to use each illumination area. The illuminance at is estimated.
  • the illuminance estimation model 131 in order to generate the illuminance estimation model 131, at least one captured image (reference image) is required. However, if there is a change in the area (space) that the image sensor 10 captures, such as changing the office layout, the imaging result obtained from the image sensor 10 is also different from the previous one, so a new reference image is acquired. It is preferable to regenerate the illuminance estimation model 131.
  • the reference image acquisition unit 252 of the illuminance estimation model generation apparatus 20 holds the reference image acquired last time for each image sensor 10, and each image sensor at a predetermined timing (for example, the same time at which the previous reference image is acquired).
  • the illuminance estimation model 131 of the image sensor 10 is automatically updated by acquiring the new captured image as a reference image. It is good also as a form.
  • the illuminance value may be a conventional value or may be newly acquired.
  • the layout change detection method is not particularly limited. For example, the edge of an object included in the image is detected by a known technique, and whether or not the difference between the edge positions in the images is equal to or greater than a predetermined threshold. It may be detected according to
  • the reference image acquisition unit 252 of the illuminance estimation model generation apparatus 20 may acquire a captured image captured during a period in which no person exists based on a sensing result output from the image sensor 10 as a reference image.
  • the reference image acquisition unit 252 and the reference illuminance acquisition unit 253 operate in cooperation with the timer device or the like. The reference image and the illuminance may be automatically acquired at the time.
  • FIG. 9 is a diagram schematically showing the configuration of the image sensor 10A according to the second embodiment.
  • the image sensor 10A includes a camera unit 11, a communication unit 12, a storage unit 13, and a control unit 14A.
  • the control unit 14A has a computer configuration such as a CPU, a ROM, and a RAM (all not shown), and controls the operation of the image sensor 10A by cooperating with a program stored in the ROM or the storage unit 13. To control. In addition, the control unit 14A realizes the illuminance estimation unit 141A, the human detection unit 142, and the sensing result output unit 143 as functional units in cooperation with a program stored in the ROM or the storage unit 13.
  • the illuminance estimation unit 141A has the same function as the illuminance estimation unit 141 described above. In addition, the illuminance estimation unit 141A removes, from the captured image, the luminance estimation inhibition factor included in the captured image, and acquires the luminance from the captured image from which the inhibition factor is removed. .
  • examples of the obstruction factor of the illuminance estimation include a moving light source such as a person and a local light source such as lighting on a desk.
  • the illuminance estimation unit 141A specifies, for example, a region of a captured image in which a person is detected by the human detection unit 142 as an inhibition factor of illuminance estimation.
  • the illuminance estimation unit 141A specifies, for example, an area where the local light source exists from the luminance distribution of the captured image as an obstacle to the estimation of illuminance, An area in which an object such as a desk or a light is present from the captured image is specified as an impediment to illuminance estimation using image recognition technology.
  • the illuminance estimation unit 141A stores a captured image (or a detection result of the person detection unit 142) for a predetermined period (for example, one week) in the storage unit 13 or the like, and stores these information. Based on the above, a region where a person or a local light source is frequently detected is specified as an impediment to illuminance estimation. Then, the illuminance estimation unit 141A removes the inhibition factor by excluding the region specified as the illuminance estimation inhibition factor from the luminance acquisition target region.
  • the luminance may be acquired from the captured image before or after time continuation, and the luminance acquisition is suppressed. It is good also as a form to do.
  • the illuminance estimation unit 141A sets a static area with little change such as a person's entry and exit and movement of an object as a luminance acquisition target area in order to ensure the accuracy of the brightness acquired from the captured image. For example, the illuminance estimation unit 141A detects an edge from a captured image, and extracts a boundary between a building wall, a floor, and a ceiling, so that a static region such as a wall or a floor surface in which a person enters and exits or an object is less moved. Is identified.
  • an object identification model is generated, based on captured images obtained by capturing a general office space, learning an office layout, shapes of various objects, and the like based on them.
  • a static region such as a wall or a floor surface in which a person enters and exits and the movement of an object included in the captured image is small is specified.
  • a captured image or a detection result by the human detection unit 142 for a predetermined period (for example, one week) is stored in the storage unit 13 or the like, and a person enters or exits or an object moves based on the information. You may identify the static area with few. Then, the illuminance estimation unit 141A sets the static area specified from the captured image as the luminance acquisition target area.
  • the luminance from the captured image is acquired at the pixel level as in the image sensor 10, but the average of the luminance of each pixel constituting the luminance acquisition target region is acquired as the luminance of the captured image. May be. Moreover, you may acquire the average value of the brightness
  • the illuminance estimation unit 141A removes the obstruction factor from the captured image, acquires the luminance from the region set as the luminance acquisition target region, and derives the illuminance corresponding to the luminance based on the illuminance estimation model 131.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of illuminance estimation processing executed by the image sensor 10A.
  • a captured image is acquired by capturing an image of a subject area by the camera unit 11 (step S21).
  • the illuminance estimation unit 141A specifies a region where an impediment factor of illuminance estimation exists from the captured image (step S22)
  • the illuminance estimation unit 141A removes the region where the impediment factor exists from the captured image (step S23).
  • the illuminance estimation unit 141A specifies a static area where human traffic and movement of an object are small from the captured image from which the obstruction factor has been removed (step S24)
  • the specified static area is set as a luminance acquisition target area. Set (step S25).
  • the illuminance estimation unit 141A acquires the luminance from the luminance acquisition target area in the captured image set in step S25 (step S26), the illuminance estimation unit 141A derives the illuminance corresponding to this luminance using the illuminance estimation model 131 (step S26). S27). And the sensing result output part 143 outputs the illumination intensity derived
  • the illuminance estimation can be performed with high accuracy.
  • it is possible to automatically remove an area where an obstruction factor exists and to set an acquisition target area (static area) it is possible to improve convenience related to adjustment of the image sensor 10A.
  • the illuminance estimation can be performed using the captured image from which the obstruction factor of illuminance estimation is removed, the illuminance estimation can be performed with higher accuracy.
  • the illuminance estimation is performed using the luminance of the static region in the captured image, the illuminance estimation can be performed with higher accuracy.
  • the second embodiment is presented as an example, and is not intended to limit the scope of the invention.
  • the second embodiment can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, changes, additions, and the like can be made without departing from the scope of the invention.
  • transformation are included in the invention described in the claim, and its equivalent range while being included in the range and summary of invention.
  • the form of performing both the removal of the obstruction factor of the illuminance estimation and the identification of the static area has been described.
  • the present invention is not limited to this, and any one of the processes may be performed. Good.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the image sensor system 2 according to the third embodiment.
  • the image sensor system 2 includes an image sensor 10, a lighting device 30, and a lighting control device 40.
  • the image sensor 10 and the illumination control device 40 are detachably connected to the line N and communicate via the line N.
  • the illumination control device 40 is detachably connected to a line N to which each of the illumination devices 30 is connected, and controls the power on / off of the illumination device 30, the output value, and the like.
  • the number of image sensors 10 and lighting devices 30 connected to the line N is not particularly limited. In FIG. 11, the line to which the image sensor 10 is connected and the line to which the illumination device 30 is connected are the same, but different lines may be used.
  • the image sensor 10 holds the illuminance estimation model 131 described in the first embodiment in the storage unit 13. Based on the illuminance estimation model 131, the image sensor 10 estimates the illuminance around its own device from the brightness of the captured image captured by the camera unit 11. Further, the image sensor 10 detects the presence / absence of a person in the region that is the subject by analyzing the captured image. Then, the image sensor 10 outputs a detection result such as the estimated illuminance and the presence / absence of a person to the external device (the illumination control device 40) through the communication unit 12 as a sensing result. In addition, the image sensor 10 shall transmit together the sensor identifier for identifying an own apparatus at the time of communication with the illumination control apparatus 40. FIG.
  • the lighting device 30 is a lighting device such as a fluorescent lamp or an LED (Light Emitting Diode), and illuminates a space where the device is provided. In addition, the lighting device 30 switches lighting on / off and an output value according to the control of the lighting control device 40. It is assumed that the image sensor 10 and the lighting device 30 are provided on the ceiling of the office, as in FIG.
  • the illumination control device 40 is a server device that controls the illumination device 30 based on a sensing result input from each of the image sensors 10. Hereinafter, the configuration of the illumination control device 40 will be described.
  • FIG. 12 is a diagram schematically illustrating a configuration example of the illumination control device 40.
  • the illumination control device 40 includes an input unit 41, a display unit 42, a communication unit 43, a storage unit 44, and a control unit 45.
  • the input unit 41 has an input device such as a keyboard and a pointing device, and outputs the operation content received from the operator of the lighting control device 40 to the control unit 45.
  • the display unit 42 includes a display device such as a liquid crystal display panel, and displays various types of information in accordance with instructions from the control unit 45.
  • the communication unit 43 is a communication interface that can be detachably connected to the line N, and exchanges various types of information with external devices (such as the image sensor 10 and the illumination device 30) via the line N.
  • the storage unit 44 is an auxiliary storage device such as an HDD, and stores various programs executed by the control unit 45 and setting information.
  • the storage unit 44 stores a sensor management table 441 as setting information related to the control of the lighting device 30.
  • the sensor management table 441 is a data table in which the image sensor 10 and the lighting device 30 placed under the jurisdiction of the image sensor 10 are associated with each other.
  • the jurisdiction of the image sensor 10 is a target to be controlled based on the sensing result of the image sensor 10, for example, the lighting device 30 placed at a position corresponding to the imaging range of the image sensor 10,
  • the illumination device 30 is provided in the same room as the image sensor 10.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the data configuration of the sensor management table 441. As shown in FIG. As shown in the figure, the sensor management table 441 has sensor identifiers and illumination identifiers as data items, and manages these data items in association with each other.
  • the sensor identifier is identification information for identifying each image sensor 10.
  • an IP address, a MAC address, a manufacturing number, or the like assigned in advance to each image sensor 10 can be used.
  • the illumination identifier is identification information for identifying each illumination device 30.
  • an IP address, a MAC address, a manufacturing number, or the like assigned in advance to each lighting device 30 can be used.
  • FIG. 13 shows an example in which “sensor 01” and “sensor 02” are registered as sensor identifiers. Also, three illumination identifiers “illumination 01” to “illumination 03” are registered in association with the sensor identifier “sensor 01”, and three illumination identifiers “illumination 04” to “illumination” are registered in the sensor identifier “sensor 02”. An example in which the illumination 06 "is registered in association with each other is shown.
  • the control unit 45 has a computer configuration such as a CPU, a ROM, and a RAM (all not shown), and controls the operation of the lighting control device 40 by cooperating with a program stored in the ROM or the storage unit 44. Control. Further, the control unit 45 realizes the sensing result acquisition unit 451, the illuminance determination unit 452, and the illumination control unit 453 as functional units in cooperation with a program stored in the ROM or the storage unit 44.
  • the sensing result acquisition unit 451 acquires a sensing result from each of the image sensors 10 whose sensor identifiers are registered in the sensor management table 441.
  • the sensing result includes detection results such as illuminance and presence / absence of a person.
  • the illuminance determination unit 452 determines the illuminance around the image sensor 10 and the illuminance of the entire room in which the image sensor 10 is provided based on the illuminance included in the sensing result for each image sensor 10 acquired by the sensing result acquisition unit 451.
  • the determination result is output to the illumination control unit 453 together with the sensor identifier of the corresponding image sensor 10.
  • the illuminance determination unit 452 determines this illuminance as the illuminance around the image sensor 10.
  • the sensing result of one image sensor 10 includes the illuminance associated with the arrangement position
  • the illuminance determination unit 452 determines the illuminance as the illuminance at each arrangement position around the image sensor 10.
  • the illuminance determination unit 452 calculates an average value of illuminance included in the sensing result of these image sensors 10 and is obtained by this calculation.
  • the illuminance may be determined as the illuminance of the entire room in which the image sensor 10 is provided.
  • the image sensor 10 provided in the same room is identified by layout information indicating the arrangement position and positional relationship of the image sensor 10 and the lighting device 30 in each room, and the sensor identifier of the image sensor 10 provided in the same room. Is performed based on setting information (none of which is shown) associated with.
  • the illuminance determination unit 452 may output a value obtained by dividing the determined illuminance in stages (levels) according to the degree to the illumination control unit 453.
  • the illumination control unit 453 controls on / off and output values of the respective illumination devices 30 based on the illuminance input from the illuminance determination unit 452 and the detection result of the presence / absence of a person included in the sensing result.
  • the lighting control unit 453 lowers the output (dimming rate) of the lighting device 30 in a room (area) where the illuminance necessary for office work is secured, or the room where the illuminance necessary for office work is not secured. In (area), control is performed to increase the output (dimming rate) of the illumination device 30. In addition, the lighting control unit 453 turns on the lighting device 30 in a room (region) where a person exists, turns off the lighting device 30 in a room (region) where no person exists, and determines whether the lighting device 30 corresponds to the distribution of people. Control such as changing the dimming rate is performed.
  • the lighting device 30 to be controlled has a corresponding illumination identifier from the sensor management table 441 based on a sensor identifier input together with the illuminance from the illuminance determination unit 452 or a sensor identifier transmitted together with the sensing result from the image sensor 10. Shall be selected.
  • the illuminance determination unit 452 determines the illuminance for each predetermined arrangement position around the image sensor 10, based on the illuminance, the lighting device 30 corresponding to the arrangement position is individually controlled. Also good. Note that the correspondence between the arrangement position and the lighting device 30 (lighting identifier) identifies the corresponding lighting device 30 based on the layout information described above.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the illumination control process executed by the illumination control device 40.
  • the sensing result acquisition unit 451 acquires a sensing result from each of the image sensors 10 whose sensor identifiers are registered in the sensor management table 441 (step S31).
  • the timing for obtaining the sensing result is not particularly limited. Moreover, it is good also as a form acquired simultaneously from each image sensor 10, and it is good also as a form acquired at a respectively different timing.
  • the sensing result acquisition unit 451 may request the image sensor 10 to transmit the sensing result, or may wait for the sensing result transmitted from the image sensor 10.
  • the illuminance determination unit 452 illuminates around the image sensor 10 that transmitted the sensing result, and the entire room in which the image sensor 10 is provided. Illuminance is determined (step S32).
  • the illumination control part 453 specifies the illumination identifier corresponding to the sensor identifier of the image sensor 10 which became the object of determination by the illumination intensity determination part 452 from the sensor management table 441 (step S33), the step about the image sensor 10 will be described.
  • the lighting device 30 corresponding to the illumination identifier is dimmed (controlled) (step S34), and the process is terminated. This process is executed each time the sensing result acquisition unit 451 acquires a sensing result.
  • the illuminance estimation can be performed with high accuracy.
  • the illuminating device 30 is controlled using the sensing result of the image sensor 10, the illuminating device 30 can be controlled more reliably.
  • the present invention is not limited thereto, and a plurality of buildings, outdoor facilities, the entire region, and the like may be managed.
  • the illuminating device 30 was made into the control object, you may include other electric equipments, such as not only this but an air conditioner, in the control object.
  • the program executed by each device of the first to third embodiments is provided by being incorporated in advance in a storage medium (ROM or storage unit) included in each device, but is not limited thereto and can be installed. It may be configured to be recorded on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM, flexible disk (FD), CD-R, DVD (Digital Versatile Disk), etc. in a format or executable file. Good.
  • the storage medium is not limited to a medium independent of a computer or an embedded system, but also includes a storage medium in which a program transmitted via a LAN, the Internet, or the like is downloaded and stored or temporarily stored.
  • each device of the first to third embodiments may be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by being downloaded via the network.
  • a network such as the Internet
  • it may be configured to be provided or distributed via a network such as the Internet.

Abstract

　複数の被写体条件の下、照度条件を変化させて被写体を撮像した際に得られる、複数の照度と撮像画像の輝度との関係を、前記被写体条件毎に表した基本モデル（２４１）を保持する保持手段（２４）と、照度推定の対象空間で撮像された撮像画像を基準画像として取得する基準画像取得手段（２５２）と、前記基準画像が撮像された際の前記対象空間の照度を基準照度として取得する基準照度取得手段（２５３）と、前記基本モデル（２４１）に基づき、前記基準照度と前記基準画像の輝度との組で表されるデータ値から、前記対象空間における照度と輝度との関係を表した照度推定モデルを生成する照度推定モデル生成手段（２５４）と、を備える。

Description

情報処理装置、画像センサ装置及びプログラム
　本発明の実施形態は、情報処理装置、画像センサ装置及びプログラムに関する。
　従来、省エネルギー化等を目的として、調光制御を効率的に行う制御装置が要求されている。このような制御装置では、例えば、オフィス内等に設置された照度センサ（照度計）により照度が閾値を下回ったことを検知すると、該当する位置の照明装置を点灯して照度を一定値に維持する制御が行われる。また、従来、上記の照度センサに代わり、カメラにより撮像された画像（撮像画像）を用いて照明制御を行う技術が提案されている。
特開２０１１－８１９８２号公報
　ところで、画像センサが設置される検知エリアには様々な態様があり得る。そのため、検知エリアの設定場所によらず、より高精度に室内の明るさを検知することが可能な技術が望まれている。また、撮像画像を用いて照度推定を行う場合、その撮像画像から適切なセンシング結果が得られるよう、設定を調整する必要がある。しかしながら、カメラ台数が増加するほど調整作業は煩雑となるため、より効率的に調整を行うことが可能な技術が望まれている。
　実施の形態の情報処理装置は、保持手段と、基準画像取得手段と、基準照度取得手段と、照度推定モデル生成手段とを備える。保持手段は、複数の被写体条件の下、照度条件を変化させて被写体を撮像した際に得られる、複数の照度と撮像画像の輝度との関係を、前記被写体条件毎に表した基本モデルを保持する。基準画像取得手段は、照度推定の対象空間で撮像された撮像画像を基準画像として取得する。基準照度取得手段は、基準画像が撮像された際の対象空間の照度を基準照度として取得する。照度推定モデル生成手段は、基本モデルに基づき、基準照度と基準画像の輝度との組で表されるデータ値から、対象空間における照度と輝度との関係を表した照度推定モデルを生成する。
図１は、第１の実施形態に係る照度推定モデル設定システムの構成例を示す図である。 図２は、図１に示した画像センサの設置例を示す図である。 図３は、図１に示した画像センサの構成例を模式的に示す図である。 図４は、図１に示した照度推定モデル生成装置の構成例を模式的に示す図である。 図５は、図４に示した基本モデルの一例を模式的に示す図である。 図６は、第１の実施形態に係る照度推定モデル生成処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、図６に示した基本モデル生成処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、図２に示した画像センサによる撮像画像の一例を模式的に示す図である。 図９は、第２の実施形態に係る画像センサの構成を模式的に示す図である。 図１０は、第２の実施形態に係る照度推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、第３の実施形態に係る画像センサシステムの構成例を示す図である。 図１２は、図１１に示した照明制御装置の構成例を模式的に示す図である。 図１３は、図１２に示したセンサ管理テーブルのデータ構成の一例を示す図である。 図１４は、第３の実施形態に係る照明制御処理の一例を示すフローチャートである。
　以下に添付図面を参照して、この発明に係る情報処理装置、画像センサ装置及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。
［第１の実施形態］
　第１の実施形態では、この発明に係る情報処理装置及びプログラムを、後述する照度推定モデルを生成する照度推定モデル生成装置に適用した例について説明する。
　図１は、第１の実施形態に係る照度推定モデル設定システム１の構成例を示す図である。同図に示すように、照度推定モデル設定システム１は、画像センサ１０と、照度推定モデル生成装置２０とを有している。ここで、画像センサ１０及び照度推定モデル生成装置２０は、回線Ｎに着脱可能に接続されており、当該回線Ｎを介して通信を行う。なお、回線Ｎに接続される画像センサ１０の個数は、特に問わないものとする。以下、照度推定モデル設定システム１の各装置について説明する。
　画像センサ１０は、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）やＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）等のイメージセンサを有し、撮像により得られる画像や映像（以下、撮像画像という）に基づき導出した照度等を、センシング結果として出力する。画像センサ１０は、例えば、図２に示すように、建物の天井部分に設置され、床方向（真下方向）を撮像する。
　ここで、図２は、画像センサ１０の設置例を示す図である。同図において、画像センサ１０は天井部分に設置されている。また、天井部分にはオフィス内を照明するための照明装置３０（３０ａ～３０ｆ）が設置されている。なお、図２では、オフィス内に机Ｄが二つ並んで配置された例を示しているが、室内のレイアウトはこの例に限らないものとする。
　図３は、画像センサ１０の構成例を模式的に示す図である。同図に示すように、画像センサ１０は、カメラ部１１、通信部１２、記憶部１３及び制御部１４を備える。
　カメラ部１１は、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）やＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）等のイメージセンサであって、撮像した撮像画像を制御部１４に出力する。通信部１２は、回線Ｎに着脱自在に接続可能な通信インタフェースであって、回線Ｎを介し外部装置（照度推定モデル生成装置２０等）との間で各種情報の授受を行う。
　記憶部１３は、画像センサ１０の制御に係る各種プログラムや設定情報を記憶する。記憶部１３が記憶する設定情報としては、例えば、撮像画像から得られる輝度と、当該輝度から推定される照度との関係が定めた照度推定モデル１３１が挙げられる。照度推定モデル１３１は、照度推定モデル生成装置２０により設定される設定情報であり、後述する照度推定部１４１では、この照度推定モデル１３１を用いて撮像画像から照度の推定を行う。なお、照度推定モデル１３１の詳細については後述する。
　制御部１４は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）等のコンピュータ構成を有し（何れも図示せず）、ＲＯＭや記憶部１３に記憶されたプログラムと協働することで、画像センサ１０の動作を統括的に制御する。また、制御部１４は、ＲＯＭや記憶部１３に記憶されたプログラムとの協働により、照度推定部１４１、人検出部１４２及びセンシング結果出力部１４３を、機能部として実現させる。
　照度推定部１４１は、記憶部１３に記憶された照度推定モデル１３１に基づき、カメラ部１１で撮像された撮像画像から被写体となった領域の照度を推定する。具体的に、照度推定部１４１は、撮像画像から輝度を取得し、当該輝度に対応する照度を照度推定モデル１３１に基づき導出（推定）する。
　ここで、撮像画像からの輝度の取得は、画素レベルで行うものとするが、取得の対象となる領域は特に問わないものとする。例えば、撮像画像を構成する各画素の輝度の平均等を、その撮像画像の輝度として取得してもよい。また、撮像画像中の任意の領域での輝度の平均値を、その撮像画像の輝度として取得してもよい。
　また、撮像画像を構成する画素毎や撮像画像を複数の領域に分割した分割領域毎に輝度を取得する形態としてもよい。例えば、各画素や各分割領域の配置位置と対応付けて照度推定モデル１３１が設定されている場合には、対応する照度推定モデル１３１を用いて画素毎或いは分割領域毎に照度の導出を行うものとする。なお、各画素や各分割領域から導出された照度は、対応する配置位置とともに出力する形態としてもよいし、これら照度の平均等を出力する形態としてもよい。
　人検出部１４２は、カメラ部１１で撮像された撮像画像を解析することで、被写体となった領域内での人の在／不在、人の行動内容、活動量、人数等を検知する。なお、撮像画像からの人の在／不在等の検知方法については、公知技術を用いるものとする。
　センシング結果出力部１４３は、照度推定部１４１で推定された照度、人検出部１４２の検知結果を、自装置のセンシング結果として通信部１２を通じて外部装置に出力したり、記憶部１３に保存したりする。なお、センシング結果として出力される照度は、照度推定部１４１から出力されたそのままの値であってもよいし、照度の度合に応じて段階（レベル）分けした値であってもよい。
　図４は、照度推定モデル生成装置２０の構成例を模式的に示す図である。照度推定モデル生成装置２０は、ＰＣ（Personal　Computer）や携帯通信端末等の情報処理装置であり、同図に示すように、入力部２１、表示部２２、通信部２３、記憶部２４及び制御部２５を備えている。
　入力部２１は、キーボードやポインティングデバイス等の入力デバイスを有し、照度推定モデル生成装置２０の操作者から受け付けた操作内容を制御部２５に出力する。表示部２２は、液晶表示パネル等の表示デバイスを有し、制御部２５の指示に従い各種の情報を表示する。通信部２３は、回線Ｎに着脱自在に接続可能な通信インタフェースであって、回線Ｎを介し外部装置（画像センサ１０等）との間で各種情報の授受を行う。
　記憶部２４は、ＨＤＤやＳＳＤ等の補助記憶装置であって、照度推定モデル生成装置２０の制御に係る各種プログラムや設定情報を記憶する。記憶部２４が記憶する設定情報としては、照度推定モデル１３１の生成の基となる基本モデル２４１が挙げられる。
　基本モデル２４１は、複数の被写体条件下で撮像された撮像画像と、その撮像時の撮像条件とを基に生成される情報であって、照度推定モデル１３１の生成の基礎となるものである。ここで、被写体条件は、例えば、被写体となる空間や物体の反射率等である。また、撮像条件は、例えば、撮像時における被写体空間の照度を表す照度条件、撮像時における撮像装置（画像センサ１０等）のカメラパラメータである。
　具体的に、基本モデル２４１は以下の工程で生成される。まず、壁や床の色が黒や白等の被写体条件（反射率）が異なる各モデル空間の下で、照度条件を変化させてモデル空間を撮像する。次いで、撮像により得られた各照度条件での照度と、その照度条件下で撮像された撮像画像の輝度との組を、被写体条件毎にデータ値として生成する。そして、生成した被写体条件毎のデータ値を座標平面にプロットし、それらデータ値の分布を近似する回帰式を基本モデル２４１として被写体条件毎に生成する。
　ここで、図５は、上記の工程により生成された基本モデル２４１の一例を模式的に示す図である。同図において、縦軸はモデル空間の照度を表しており、横軸は撮像画像の輝度を表している。また、図中のグラフが基本モデル２４１に相当し、基本モデル２４１ａは、基本モデル２４１ｂよりも反射率が低いモデル空間で得られた照度と輝度との組の回帰式となっている（例えば、基本モデル２４１ａが黒色のモデル空間、基本モデル２４１ｂが白色のモデル空間）。このように、基本モデル２４１（２４１ａ、２４１ｂ）は、複数の被写体条件の下、照度条件を変化させてモデル空間を撮像した際に得られる、複数の照度と撮像画像の輝度との関係を、被写体条件毎に表したものとなっている。
　なお、撮像の対象となるモデル空間は、画像センサ１０が実際に設置される空間であってもよいし、当該空間とは異なる空間であってもよい。また、モデル空間を撮像する撮像装置は、画像センサ１０或いは画像センサ１０と同種のイメージセンサを使用する撮像装置を用いることが好ましいが、これに限らないものとする。
　また、撮像画像からの輝度の取得は、画素レベルで行うものとするが、取得の対象となる領域は特に問わないものとする。例えば、撮像画像を構成する各画素の輝度の平均等を、その撮像画像全体の輝度とする形態としてもよい。また、撮像画像中の特定の領域での輝度の平均値を、その撮像画像全体の輝度とする形態としてもよい。
　また、撮像画像を構成する画素毎や撮像画像を複数の領域に分割した分割領域毎に、輝度を取得する形態としてもよい。この場合、撮像画像内での配置位置が同一となる画素或いは分割領域毎に、照度と輝度との組を取得し、撮像画像中の配置位置毎に回帰式（基本モデル２４１）を生成する形態としてもよい。なお、画素或いは分割領域毎に基本モデル２４１を生成した場合には、当該基本モデル２４１を対応する画素或いは分割領域の配置位置と対応付けて保持するものとする。
　また、上記例では、撮像条件のうち、照度条件を用いた例を説明したが、カメラパラメータを含める場合には、上記した被写体条件及び照度条件の組に、カメラパラメータ（例えば、シャッター速度等の露出補正に関する値）を変えた時の各条件を組み合わせることで、三以上の要素からなる基本モデル２４１を生成する形態としてもよい。
　図４に戻り、制御部２５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータ構成を有し（何れも図示せず）、ＲＯＭや記憶部２４に記憶されたプログラムと協働することで、照度推定モデル生成装置２０の動作を統括的に制御する。また、制御部２５は、ＲＯＭや記憶部２４に記憶されたプログラムとの協働により、基本モデル生成部２５１、基準画像取得部２５２、基準照度取得部２５３、照度推定モデル生成部２５４及び照度推定モデル設定部２５５を、機能部として実現させる。
　基本モデル生成部２５１は、複数の被写体条件（反射率等）の下、撮像条件（照度条件）を変化させてモデル空間を撮像した際に得られる撮像画像に基づいて、上述した基本モデル２４１を生成し、記憶部２４に保持する。なお、記憶部２４に基本モデル２４１が予め記憶されている場合には、基本モデル生成部２５１は不要となるため、当該基本モデル生成部２５１を照度推定モデル生成装置２０から取り除く構成としてもよい。
　基準画像取得部２５２は、照度推定モデル１３１の設定対象となる画像センサ１０（以下、設定対象センサという）から、当該設定対象センサで撮像された撮像画像を、基準画像として取得する。例えば、図２に示した画像センサ１０を設定対象センサとする場合、基準画像取得部２５２は、この画像センサ１０が撮像したオフィス内の撮像画像を、基準画像として取得する。なお、基準画像を取得するタイミングや取得時の周辺環境の状態は、特に問わないものとするが、照度推定の基準とする環境条件下で基準画像を取得することが好ましい。ここで、照度推定の基準とする環境条件とは、例えば、画像センサ１０が設けられる室内の全照明（例えば、図２に示す照明装置３０）を点灯させた状態や、所定時刻（例えば１２時）に全照明を消灯させた状態である。
　基準照度取得部２５３は、基準画像の撮像（取得）時に設定対象センサの撮像範囲内で測定された照度を基準照度として取得する。ここで、基準照度の取得方法は、特に問わず、例えば、通信部２３等を介して、設定対象センサの撮像範囲内に設置された照度計から基準画像撮像時の照度（基準照度）を取得する形態としてもよい。また、基準画像撮像時に測定された照度を別途保存しておき、この保存された照度を基準照度として入力部２１や通信部２３を介して取得する形態としてもよい。また、複数の設定対象センサ間で撮像対象の環境が同様となる場合には、一の基準照度を共用する形態としてもよい。
　また、設定対象センサの撮像範囲内での照度の測定位置は特に問わないものとする。例えば、画像センサ１０の直下等、代表となる位置で測定する形態としてもよい。また、撮像範囲内の複数位置で照度を測定し、それら照度の平均値等を用いる形態としてもよい。
　照度推定モデル生成部２５４は、記憶部２４に記憶された基本モデル２４１と、基準画像取得部２５２で取得された基準画像と、基準照度取得部２５３で取得された基準照度とに基づいて、設定対象センサ用の照度推定モデル１３１を生成する。
　具体的に、照度推定モデル生成部２５４は、基準画像から輝度（以下、基準輝度という）を取得し、対応する基準照度と組とすることで基準データ値を生成する。そして、照度推定モデル生成部２５４は、生成した基準データ値を、基本モデル２４１に基づいて線形補間することで、照度と輝度との関係を表した照度推定モデル１３１を生成する。
　例えば、図５に示した基本モデル２４１（２４１ａ、２４１ｂ）を用いる場合、基準照度と基準輝度との組が表す基準データ値が図中Ｐ（以下、基準データ値Ｐと表記する）の位置にあったとすると、照度推定モデル生成部２５４は、この基準データ値Ｐの照度において、当該基準データ値Ｐの輝度を基準に、基本モデル２４１ａ及び基本モデル２４１ｂの輝度との差分の比（図中、ａ：１－ａに対応）を算出する。そして、照度推定モデル生成部２５４は、算出した差分の比を維持しながら基準データ値Ｐを、基本モデル２４１ａ及び基本モデル２４１ｂの間で線形補間することで、図５に示した照度推定モデル１３１を生成する。
　このように、照度推定モデル生成装置２０は、設定対象センサ（画像センサ１０）毎に得られる基準データ値に基づき、基本モデル２４１を用いた線形補間による重みを変化させることで、各設定対象センサ用にカスタマイズした照度推定モデル１３１を生成する。また、このように生成された照度推定モデル１３１は、画像センサ１０の設置環境（撮像環境）に適したものとなるため、この照度推定モデル１３１を対応する画像センサ１０に設定することで、当該画像センサ１０での照度推定の精度を向上させることができる。
　なお、上記では、一の基準データ値（基準照度、基準輝度）から照度推定モデル１３１を生成する例を示したが、これに限らないものとする。例えば、異なる時間帯（昼と夜等）で基準照度及び基準輝度を取得することで複数の基準データ値を生成し、これら基準データ値と基本モデル２４１とに基づいて照度推定モデル１３１を生成する形態としてもよい。また、被写体条件（反射率）の異なる基本モデル２４１が三以上存在する場合には、同一照度の条件の下、基準データ値の輝度を包含する何れか二つの基本モデル２４１を用いて照度推定モデル１３１を生成することで、その設定対象センサ用にカスタマイズした照度推定モデル１３１を生成することができる。
　また、撮像画像を構成する画素毎や分割領域毎に基本モデル２４１が存在する場合には、基準画像内の対応する画素又は分割領域から輝度をそれぞれ取得し、これら画素又は分割領域の各配置位置に対応する基本モデル２４１を用いて照度推定モデル１３１を生成するものとする。なお、照度推定モデル生成部２５４は、画素或いは分割領域毎に照度推定モデル１３１を生成した場合、照度推定モデル１３１の各々を、当該照度推定モデル１３１を適用する画素或いは分割領域の配置位置と対応付けた状態で生成する。
　図４に戻り、照度推定モデル設定部２５５は、照度推定モデル生成部２５４で生成された照度推定モデル１３１を、通信部２３を介して設定対象センサに送信し、当該設定対象センサの記憶部１３に記憶させることで、当該設定対象センサに照度推定モデル１３１を設定する。なお、照度推定モデル１３１に、当該照度推定モデル１３１を適用する配置位置が対応付けられている場合、照度推定モデル設定部２５５は、生成された照度推定モデル１３１の各々を、当該照度推定モデル１３１を適用する配置位置を示した情報とともに設定対象センサに送信し、記憶部１３に記憶させることで、当該設定対象センサに照度推定モデル１３１を設定する。
　以下、上述した照度推定モデル生成装置２０が実行する照度推定モデル生成処理について説明する。図６は、照度推定モデル生成処理の一例を示すフローチャートである。なお、本処理の前提として、複数の被写体条件（反射率）の下、照度条件を変化させて撮像した撮像画像が予め撮像されているものとし、これらのデータに基づいて基本モデル生成部２５１が基本モデル２４１を生成するものとする。
　まず、基本モデル生成部２５１は、ステップＳ１１において、基本モデル２４１を生成する基本モデル生成処理を実行する。以下、図７を参照して、基本モデル生成処理について説明する。
　図７は、基本モデル生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、基本モデル生成部２５１は、複数の被写体条件（反射率）の下、照度条件を変化させて撮像された撮像画像を取得する（ステップＳ１１１）。続いて、基本モデル生成部２５１は、被写体条件（反射率）毎に、各照度条件での照度と、当該照度条件下で撮像された撮像画像の輝度との組をデータ値として生成する（ステップＳ１１２）。
　次いで、基本モデル生成部２５１は、ステップＳ１１２で生成した被写体条件毎のデータ値を座標平面にプロットすると、当該データ値の分布を近似する回帰式を被写体条件（反射率）毎に求め、それらの回帰式を基本モデル２４１として生成する（ステップＳ１１３）。そして、基本モデル生成部２５１は、ステップＳ１１３で生成した基本モデル２４１を、記憶部２４に記憶し（ステップＳ１１４）、図６のステップＳ１２に移行する。
　このように生成された基本モデル２４１は、被写体条件下における空間の照度と撮像画像の輝度との関係を示すものとなる。また、被写体条件となる反射率の差を、白と黒等のように比較的大きくすることで、様々な環境に適用できる基本モデル２４１を生成することができる。
　図６に戻り、基準画像取得部２５２は、設定対象センサで撮像された撮像画像を基準画像として取得する（ステップＳ１２）。また、基準照度取得部２５３は、ステップＳ１２の基準画像の撮像（取得）時に、設定対象センサの撮像範囲内で測定された照度を基準照度として取得する（ステップＳ１３）。
　続いて、照度推定モデル生成部２５４は、基準照度と基準画像から取得した基準輝度との組から基準データ値を生成する（ステップＳ１４）。次いで、照度推定モデル生成部２５４は、ステップＳ１４で生成した基準データ値を、記憶部２４に記憶された基本モデル２４１の座標平面にプロットし、当該基準データ値を基本モデル２４１に基づき線形補間することで照度推定モデル１３１を生成する（ステップＳ１５）。
　続いて、照度推定モデル設定部２５５は、ステップＳ１５で生成された照度推定モデル１３１を、設定対象センサに送信し、当該設定対象センサの記憶部１３に記憶させることで、設定対象センサに照度推定モデル１３１を設定する（ステップＳ１６）。
　続くステップＳ１７では、制御部２５が、設定対象センサとする画像センサ１０が他に存在するか否かを判定し（ステップＳ１７）、存在すると判定した場合には（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、その画像センサ１０を設定対象センサとし、ステップＳ１２に再び戻る。これにより、新たな設定対象センサについて、ステップＳ１２～Ｓ１６の処理が実行される。
　また、ステップＳ１７において、設定対象センサとする画像センサ１０が他に存在しないと判定した場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、本処理を終了する。
　なお、本処理では、照度推定モデル生成処理の一部として、基本モデル生成処理を実行する形態としたが、基本モデル生成処理が実行されるタイミングは特に問わず、照度推定モデル生成処理とは独立した処理として異なるタイミングで実行される形態としてもよい。
　以上のように、本実施形態によれば、画像センサ１０が設けられた環境での基準データ値を、基本モデル２４１を用いて線形補間することで、当該画像センサ１０の環境に適した照度推定モデル１３１を生成し、対応する画像センサ１０に設定することができる。これにより、画像センサ１０での照度推定の精度を向上させることができる。また、各画像センサ１０への照度推定モデル１３１の設定を、容易且つ効率的に行うことができるため、画像センサ１０の調整に係る利便性を向上させることができる。
　なお、上記第１の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記第１の実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、追加等を行うことができる。また、上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　例えば、上記実施形態では、画像センサ１０が設けられる室内の照明の点灯／消灯は特に問わないものとしたが、照度推定モデル生成装置２０において、例えば、基準画像取得部２５２や基準照度取得部２５３が、照明のオン（点灯）／オフ（消灯）や出力値等を制御する形態としてもよい。この形態を採用する場合、例えば、図２に示した照明装置３０（３０ａ～３０ｆ）を予め定められた点灯／消灯パターンに基づいて照明を制御し、当該照明の下で得られた基準画像及び照度に基づき、照度推定モデル１３１を生成するものとする。
　ここで、図２に示した照明装置３０のうち、照明装置３０ａを点灯し他の照明装置３０ｂ～３０ｆを消灯させると、画像センサ１０では、図８に示すように、照明装置３０ａ周辺が明るく照らされた撮像画像が取得される。この場合、照度推定モデル生成部２５４は、基準画像として取得された図８の撮像画像の輝度分布Ｌから照明装置３０ａが照明する領域（照明領域）を特定し、この照明領域から輝度を取得する。なお、この場合、基準照度取得部２５３が取得する基準照度は、照明装置３０ａが照明する領域内で取得されることが好ましい。
　そして、照度推定モデル生成部２５４は、照明装置３０ａ～３０ｆの各照明領域について、照度推定モデル１３１を生成すると、照度推定モデル設定部２５５は、これら生成された照度推定モデル１３１を、当該照度推定モデル１３１を適用する配置位置（照明領域）を示した情報とともに画像センサ１０に送信し、記憶部１３に記憶させることで、当該画像センサ１０に照度推定モデル１３１を設定する。なお、画像センサ１０の照度推定部１４１では、自装置で撮像された撮像画像に含まれる照明領域の各々について輝度を取得し、当該照明領域に対応する照度推定モデル１３１を用いて、各照明領域での照度を推定するものとする。
　また、上記説明したように、照度推定モデル１３１を生成するためには、撮像画像（基準画像）が少なくとも一枚必要となる。しかしながら、オフィスのレイアウトを変更する等、画像センサ１０が撮像する領域（空間）に変化があった場合には、その画像センサ１０から得られる撮像結果も従前と異なるため、基準画像を新たに取得し、照度推定モデル１３１を生成し直すことが好ましい。
　そこで、照度推定モデル生成装置２０の基準画像取得部２５２において、前回取得した基準画像を画像センサ１０毎に保持しておき、所定のタイミング（例えば前回基準画像を取得した同時刻）で各画像センサ１０から新たな撮像画像を取得し、両画像の相違からレイアウトの変更を検出した場合、この新たな撮像画像を基準画像として取得し直すことで、画像センサ１０の照度推定モデル１３１を自動更新する形態としてもよい。この場合、照度値は従前の値を用いる形態としてもよいし、新たに取得し直す形態としてもよい。なお、レイアウト変更の検出方法は特に問わないものとするが、例えば、公知技術により画像中に含まれる物体のエッジ等を検出し、両画像中のエッジ位置の相違が所定の閾値以上か否かに応じて検出してもよい。
　また、基準画像を取得する際には、撮像する領域（空間）に人等の動体が存在しない静的状態にあることが好ましい。そこで、照度推定モデル生成装置２０の基準画像取得部２５２では、画像センサ１０が出力するセンシング結果に基づき、人が存在しない期間に撮像された撮像画像を、基準画像として取得する形態としてもよい。また、予め人が不在となる時間（例えば、早朝や夜間等）が判明している場合には、タイマー装置等と協働することで、基準画像取得部２５２及び基準照度取得部２５３が、これらの時間に基準画像及び照度を自動で取得する形態としてもよい。
［第２の実施形態］
　次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した画像センサ１０に照度検知機能を向上させるための種々の機能を追加した構成について説明する。なお、上述した第１の実施形態と同様の構成については、同一の符号を付与し説明を適宜省略する。
　図９は、第２の実施形態に係る画像センサ１０Ａの構成を模式的に示す図である。同図に示すように、画像センサ１０Ａは、カメラ部１１、通信部１２、記憶部１３及び制御部１４Ａを備える。
　制御部１４Ａは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータ構成を有し（何れも図示せず）、ＲＯＭや記憶部１３に記憶されたプログラムと協働することで、画像センサ１０Ａの動作を統括的に制御する。また、制御部１４Ａは、ＲＯＭや記憶部１３に記憶されたプログラムとの協働により、照度推定部１４１Ａ、人検出部１４２及びセンシング結果出力部１４３を、機能部として実現させる。
　照度推定部１４１Ａは、上述した照度推定部１４１と同様の機能を有する。また、照度推定部１４１Ａは、照度の推定に用いる撮像画像について、当該撮像画像に含まれた照度推定の阻害要因を当該撮像画像中から取り除き、この阻害要因を取り除いた撮像画像から輝度を取得する。
　ここで、照度推定の阻害要因としては、例えば、人等の動体や机上の照明等の局所的な光源等が挙げられる。例えば、照度推定部１４１Ａは、例えば、人検出部１４２で人が検出された撮像画像の領域を、照度推定の阻害要因として特定する。また、撮像画像に含まれた局所的な光源を取り除く場合、照度推定部１４１Ａは、例えば、撮像画像の輝度分布から局所的な光源が存在する領域を、照度推定の阻害要因として特定したり、画像認識技術を用いて撮像画像から机やライト等の物体が存在する領域を、照度推定の阻害要因として特定したりする。また、他の方法として、照度推定部１４１Ａは、所定期間分（例えば１週間等）の撮像画像（或いは人検出部１４２での検出結果）を記憶部１３等に保存しておき、これらの情報を基に、人や局所的な光源が頻繁に検出される領域を、照度推定の阻害要因として特定する。そして、照度推定部１４１Ａは、照度推定の阻害要因として特定した領域を、輝度の取得対象領域から除外することで阻害要因を取り除く。
　なお、撮像画像全体や輝度の取得対象領域が阻害要因で埋め尽くされた場合には、時間的に連続する前或いは後の撮像画像から輝度を取得する形態としてもよいし、輝度の取得を抑制する形態としてもよい。
　また、照度推定部１４１Ａは、撮像画像から取得する輝度の精度を確保するため、人の出入りや物体の移動等の変化の少ない静的領域を、輝度の取得対象領域として設定する。例えば、照度推定部１４１Ａは、撮像画像からエッジを検出し、建物の壁と床、天井との境界を抽出することで、人の出入りや物体の移動が少ない壁や床面等の静的領域を特定する。また、他の方法としては、一般的なオフィス空間を撮像した撮像画像に基づき、それらを基にオフィスのレイアウトや各種物体の形状等の学習を行うことで、物体識別モデルを生成しておき、この物体識別モデルを用いることで、撮像画像に含まれた人の出入りや物体の移動が少ない壁や床面等の静的領域を特定する。また、所定期間分（例えば１週間等）の撮像画像（或いは人検出部１４２での検出結果）を記憶部１３等に保存しておき、これらの情報を基に、人の出入りや物体の移動が少ない静的領域を特定してもよい。そして、照度推定部１４１Ａは、撮像画像内から特定した静的領域を、輝度の取得対象領域として設定する。
　なお、撮像画像からの輝度の取得は、画像センサ１０と同様、画素レベルで行うものとするが、輝度の取得対象領域を構成する各画素の輝度の平均等を、撮像画像の輝度として取得してもよい。また、輝度の取得対象領域中の任意の領域での輝度の平均値を、その撮像画像の輝度として取得してもよい。また、輝度の取得対象領域を構成する画素毎や複数の領域に分割した分割領域毎に輝度を取得する形態としてもよい。なお、この場合、各画素や各分割領域用に用意された照度推定モデル１３１を用いて、画素毎或いは分割領域用毎に照度を導出することが好ましい。さらに、導出した各照度の平均等を推定結果として導出する形態としてもよい。
　また、照度推定部１４１Ａは、撮像画像から阻害要因を取り除いた後、輝度の取得対象領域として設定した領域から輝度を取得し、当該輝度に対応する照度を照度推定モデル１３１に基づき導出する。
　以下、画像センサ１０Ａでの照度推定に係る処理について説明する。図１０は、画像センサ１０Ａで実行される照度推定処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、カメラ部１１により被写体となる領域が撮像されることで、撮像画像が取得される（ステップＳ２１）。続いて、照度推定部１４１Ａは、この撮像画像から照度推定の阻害要因が存在する領域を特定すると（ステップＳ２２）、この阻害要因が存在する領域を撮像画像から除去する（ステップＳ２３）。次いで、照度推定部１４１Ａは、阻害要因を除去した撮像画像から、人の出入りや物体の移動が少ない静的領域を特定すると（ステップＳ２４）、この特定した静的領域を輝度の取得対象領域に設定する（ステップＳ２５）。
　照度推定部１４１Ａは、ステップＳ２５で設定した、撮像画像中の輝度の取得対象領域から輝度を取得すると（ステップＳ２６）、この輝度に対応する照度を、照度推定モデル１３１を用いて導出する（ステップＳ２７）。そして、センシング結果出力部１４３は、ステップＳ２７で導出された照度を、記憶部１３或いは外部装置に出力し（ステップＳ２８）、処理を終了する。
　以上のように、本実施形態によれば、基本モデル２４１から生成された照度推定モデル１３１を用いて、撮像画像の輝度から照度を推定するため、照度推定を精度よく行うことができる。また、阻害要因が存在する領域の除去や、取得対象領域（静的領域）の設定を自動で行うことができるため、画像センサ１０Ａの調整に係る利便性を向上させることができる。また、照度推定の阻害要因を取り除いた撮像画像を用いて照度推定を行うため、照度推定をより精度よく行うことができる。さらに、撮像画像内の静的領域の輝度を用いて照度推定を行うため、照度推定をより精度よく行うことができる。
　なお、上記第２の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記第２の実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、追加等を行うことができる。また、上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　例えば、第２の実施形態では、照度推定の阻害要因の除去と、静的領域の特定との両処理を行う形態を説明したが、これに限らず、何れか一方の処理を行う形態としてもよい。
［第３の実施形態］
　次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態では、上述した画像センサ１０（或いは画像センサ１０Ａ）を用いた画像センサシステムについて説明する。なお、以下では、画像センサシステムを、図２に示したオフィスビル等の建物内の照明制御システムに適用した例について説明するが、適用範囲はこれに限らないものとする。また、第１の実施形態と同様の要素については、同一の符号を付与し説明を適宜省略する。
　図１１は、第３の実施形態に係る画像センサシステム２の構成例を示す図である。同図に示すように、画像センサシステム２は、画像センサ１０と、照明装置３０と、照明制御装置４０とを有する。ここで、画像センサ１０及び照明制御装置４０は、回線Ｎに着脱可能に接続されており、当該回線Ｎを介して通信を行う。また、照明制御装置４０は、照明装置３０の各々が接続される回線Ｎに着脱可能に接続されており、照明装置３０の電源のオン／オフや出力値等を制御する。なお、回線Ｎに接続される画像センサ１０及び照明装置３０の個数は、特に問わないものとする。また、図１１では、画像センサ１０が接続される回線と、照明装置３０が接続される回線とを同一としたが、異なる回線としてもよい。
　画像センサ１０は、第１の実施形態で説明した照度推定モデル１３１を、記憶部１３に保持している。画像センサ１０は、当該照度推定モデル１３１に基づいて、カメラ部１１で撮像された撮像画像の輝度から自装置周辺の照度を推定する。また、画像センサ１０は、撮像画像を解析することで、被写体となった領域内での人の在／不在等を検知する。そして、画像センサ１０は、推定した照度及び人の在／不在等の検知結果を、センシング結果として、通信部１２を通じて外部装置（照明制御装置４０）に出力する。なお、画像センサ１０は、照明制御装置４０との通信時に自装置を識別するためのセンサ識別子を、あわせて送信するものとする。
　照明装置３０は、蛍光灯やＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）等の照明装置であって、自装置が設けられた空間を照明する。また、照明装置３０は、照明制御装置４０の制御に従い、照明のオン／オフや出力値を切り替える。なお、画像センサ１０及び照明装置３０は、図２と同様、オフィスの天井部分に設けられているものとする。
　照明制御装置４０は、画像センサ１０の各々から入力されるセンシング結果に基づき、照明装置３０の制御を行うサーバ装置である。以下、照明制御装置４０の構成について説明する。
　図１２は、照明制御装置４０の構成例を模式的に示す図である。同図に示すように、照明制御装置４０は、入力部４１、表示部４２、通信部４３、記憶部４４及び制御部４５を備えている。
　入力部４１は、キーボードやポインティングデバイス等の入力デバイスを有し、照明制御装置４０の操作者から受け付けた操作内容を制御部４５に出力する。表示部４２は、液晶表示パネル等の表示デバイスを有し、制御部４５の指示に従い各種の情報を表示する。通信部４３は、回線Ｎに着脱自在に接続可能な通信インタフェースであって、回線Ｎを介し外部装置（画像センサ１０、照明装置３０等）との間で各種情報の授受を行う。
　記憶部４４は、ＨＤＤ等の補助記憶装置であって、制御部４５が実行する各種プログラムや設定情報を記憶している。また、記憶部４４は、照明装置３０の制御に係る設定情報として、センサ管理テーブル４４１を記憶している。
　センサ管理テーブル４４１は、画像センサ１０と、当該画像センサ１０の管轄下に置かれる照明装置３０とを対応付けたデータテーブルである。ここで、画像センサ１０の管轄下とは、画像センサ１０のセンシング結果により制御の対象となるものであって、例えば、画像センサ１０の撮像範囲に対応する位置に置かれた照明装置３０や、画像センサ１０と同じ室内に設けられた照明装置３０等である。
　図１３は、センサ管理テーブル４４１のデータ構成の一例を示す図である。同図に示すように、センサ管理テーブル４４１は、データ項目として、センサ識別子及び照明識別子を有し、これらデータ項目を対応付けて管理している。
　ここで、センサ識別子は、各画像センサ１０を識別するための識別情報である。センサ識別子としては、例えば、各画像センサ１０に予め割り当てられたＩＰアドレスや、ＭＡＣアドレス、製造番号等を用いることができる。また、照明識別子は、各照明装置３０を識別するための識別情報である。照明識別子としては、例えば、各照明装置３０に予め割り当てられたＩＰアドレスや、ＭＡＣアドレス、製造番号等を用いることができる。
　なお、図１３では、センサ識別子として“センサ０１”、“センサ０２”が登録された例を示している。また、センサ識別子“センサ０１”に、三つの照明識別子“照明０１”～“照明０３”が対応付けて登録されており、センサ識別子“センサ０２”に、三つの照明識別子“照明０４”～“照明０６”が対応付けて登録された例を示している。
　制御部４５は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のコンピュータ構成を有し（何れも図示せず）、ＲＯＭや記憶部４４に記憶されたプログラムと協働することで、照明制御装置４０の動作を統括的に制御する。また、制御部４５は、ＲＯＭや記憶部４４に記憶されたプログラムとの協働により、センシング結果取得部４５１、照度判定部４５２及び照明制御部４５３を、機能部として実現させる。
　センシング結果取得部４５１は、センサ管理テーブル４４１にセンサ識別子が登録された画像センサ１０の各々からセンシング結果を取得する。ここで、センシング結果には、照度及び人の在／不在等の検知結果が含まれるものとする。
　照度判定部４５２は、センシング結果取得部４５１が取得した画像センサ１０毎のセンシング結果に含まれる照度に基づき、画像センサ１０周辺の照度や、画像センサ１０が設けられた部屋全体の照度を判定し、その判定結果を、対応する画像センサ１０のセンサ識別子とともに照明制御部４５３に出力する。
　例えば、一の画像センサ１０のセンシング結果に一の照度が含まれる場合、照度判定部４５２は、この照度を、当該画像センサ１０周辺の照度と判定する。また、一の画像センサ１０のセンシング結果に、配置位置と対応付けられた照度が含まれる場合、照度判定部４５２は当該照度を、その画像センサ１０周辺の各配置位置での照度と判定する。
　また、同室内に複数の画像センサ１０が設けられているような場合、照度判定部４５２は、これら画像センサ１０のセンシング結果に含まれる照度の平均値等を算出し、この算出により得られた照度を、当該画像センサ１０が設けられた室内全体の照度と判定してもよい。なお、同室内に設けられた画像センサ１０の判別は、各室の画像センサ１０や照明装置３０の配置位置や位置関係を示したレイアウト情報や、同室内に設けられた画像センサ１０のセンサ識別子を対応付けた設定情報（何れも図示せず）等に基づき、行われるものとする。
　また、照度判定部４５２は、判定した照度を、その度合に応じて段階（レベル）分けした値を照明制御部４５３に出力してもよい。
　照明制御部４５３は、照度判定部４５２から入力される照度及びセンシング結果に含まれる人の在／不在等の検出結果に基づき、各照明装置３０のオン／オフや出力値を制御する。
　例えば、照明制御部４５３は、オフィスワークに必要な照度が確保されている部屋（領域）では照明装置３０の出力（調光率）を下げたり、オフィスワークに必要な照度が確保されていない部屋（領域）では照明装置３０の出力（調光率）を上げたりする制御を行う。また、照明制御部４５３は、人が存在する部屋（領域）では照明装置３０をオン、人が存在しない部屋（領域）では照明装置３０をオフ、また、人の分布に応じて照明装置３０の調光率を変化させる等の制御を行う。
　また、制御の対象となる照明装置３０は、照度判定部４５２から照度とともに入力されるセンサ識別子や画像センサ１０からセンシング結果とともに送信されるセンサ識別子に基づき、センサ管理テーブル４４１から該当する照明識別子が選定されるものとする。なお、照度判定部４５２において、画像センサ１０周辺の所定の配置位置毎に照度が判定されていた場合には、当該照度に基づき、この配置位置に対応する照明装置３０を個別に制御する形態としてもよい。なお、配置位置と照明装置３０（照明識別子）との対応関係は、上述したレイアウト情報等に基づき、該当する照明装置３０を特定するものとする。
　以下、照明制御装置４０が行う照明制御に係る処理について説明する。図１４は、照明制御装置４０で実行される照明制御処理の一例を示すフローチャートである。
　まず、センシング結果取得部４５１が、センサ管理テーブル４４１にセンサ識別子が登録された画像センサ１０の各々から、センシング結果を取得する（ステップＳ３１）。ここで、センシング結果を取得するタイミングは、特に問わないものとする。また、各画像センサ１０から一斉に取得する形態としてもよいし、それぞれ異なるタイミングで取得する形態としてもよい。また、センシング結果取得部４５１から画像センサ１０に、センシング結果の送信を要求する形態としてもよいし、画像センサ１０から送信されるセンシング結果を待機する形態としてもよい。
　続いて、照度判定部４５２は、ステップＳ３１で取得されたセンシング結果に含まれる照度に基づいて、そのセンシング結果を送信した画像センサ１０周辺の照度や、当該画像センサ１０が設けられた部屋全体の照度を判定する（ステップＳ３２）。
　そして、照明制御部４５３は、照度判定部４５２で判定の対象となった画像センサ１０のセンサ識別子に対応する照明識別子をセンサ管理テーブル４４１から特定すると（ステップＳ３３）、当該画像センサ１０についてのステップＳ３２の判定結果やセンシング結果に含まれる人の在／不在等の検知結果に基づき、その照明識別子に対応する照明装置３０を調光（制御）し（ステップＳ３４）、処理を終了する。なお、本処理は、センシング結果取得部４５１が、センシング結果を取得する毎に実行される。
　以上のように、本実施形態によれば、基本モデル２４１から生成された照度推定モデル１３１を用いて、撮像画像の輝度から照度を推定するため、照度推定を精度よく行うことができる。また、画像センサ１０のセンシング結果を用いて、照明装置３０を制御するため、照明装置３０の制御をより確実に行うことができる。
　以上、第３の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、追加等を行うことができる。また、上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
　例えば、上記第３の実施形態では、オフィスビル等の建物を管理対象とした例について説明したが、これに限らず、複数の建物や、屋外施設、地域全体等を管理対象としてもよい。また、上記実施形態では、照明装置３０を制御対象としたが、これに限らず、空調装置等の他の電気機器を制御対象に含めてもよい。
　上記第１～第３の実施形態の各装置で実行されるプログラムは、各装置が備える記憶媒体（ＲＯＭ又は記憶部）に予め組み込んで提供するものとするが、これに限らず、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。さらに、記憶媒体は、コンピュータ或いは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。
　また、上記第１～第３の実施形態の各装置で実行されるプログラムをインターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよく、インターネット等のネットワーク経由で提供又は配布するように構成してもよい。
　１　照度推定モデル設定システム
　２　画像センサシステム
　１０、１０Ａ　画像センサ
　１１　カメラ部
　１２　通信部
　１３　記憶部
　１３１　照度推定モデル
　１４、１４Ａ　制御部
　１４１、１４１Ａ　照度推定部
　１４２　人検出部
　１４３　センシング結果出力部
　２０　照度推定モデル生成装置
　２１　入力部
　２２　表示部
　２３　通信部
　２４　記憶部
　２４１　基本モデル
　２５　制御部
　２５１　基本モデル生成部
　２５２　基準画像取得部
　２５３　基準照度取得部
　２５４　照度推定モデル生成部
　２５５　照度推定モデル設定部
　３０　照明装置
　４０　照明制御装置
　４１　入力部
　４２　表示部
　４３　通信部
　４４　記憶部
　４４１　センサ管理テーブル
　４５　制御部
　４５１　センシング結果取得部
　４５２　照度判定部
　４５３　照明制御部
　Ｎ　回線

Claims (13)

  1. 　複数の被写体条件の下、照度条件を変化させて被写体を撮像した際に得られる、複数の照度と撮像画像の輝度との関係を、前記被写体条件毎に表した基本モデルを保持する保持手段と、
    　照度推定の対象空間で撮像された撮像画像を基準画像として取得する基準画像取得手段と、
    　前記基準画像が撮像された際の前記対象空間の照度を基準照度として取得する基準照度取得手段と、
    　前記基本モデルに基づき、前記基準照度と前記基準画像の輝度との組で表されるデータ値から、前記対象空間における照度と輝度との関係を表した照度推定モデルを生成する照度推定モデル生成手段と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記基本モデルを生成する基本モデル生成手段を更に備え、
    　前記保持手段は、前記基本モデル生成手段で生成された前記基本モデルを保持する請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記基本モデル生成手段は、複数の照度と撮像画像の輝度との回帰式を前記被写体条件毎に求め、当該回帰式を前記基本モデルとして生成する請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記照度推定モデル生成手段は、前記基準照度と前記基準画像の輝度との組で表されるデータ値を、前記基本モデルを用いて線形補間することで前記照度推定モデルを生成する請求項１～３の何れか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記照度推定モデル生成手段は、前記基準画像に含まれる一又は複数の領域から前記輝度を取得し、当該領域の各々について前記照度推定モデルを生成する請求項１～４の何れか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記照度推定モデル生成手段は、前記対象空間に設置された照明装置が照明する領域を前記基準画像から特定し、当該領域から取得した輝度に基づいて、前記照度推定モデルを生成する請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記基準画像取得手段は、前回取得した基準画像と、前記対象空間で新たに撮像される撮像画像とを比較し、両画像の相違が所定の閾値を超えた場合、当該撮像画像を基準画像として新たに取得する請求項１～６の何れか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　請求項１～７の何れか一項に記載の情報処理装置で生成された照度推定モデルを保持する保持手段と、
    　照度推定の対象空間で撮像された撮像画像を取得する取得手段と、
    　前記照度推定モデルに基づいて、前記撮像画像の輝度に対応する照度を導出する導出手段と、
    　を備える画像センサ装置。
  9. 　前記導出手段は、前記撮像画像から動体又は局所的な光源が存在する領域を除外し、当該領域を除外した撮像画像から輝度を取得する請求項８に記載の画像センサ装置。
  10. 　前記導出手段は、前記撮像画像から変化の少ない静的領域を特定し、当該静的領域から輝度を取得する請求項８又は９に記載の画像センサ装置。
  11. 　前記保持手段は、前記撮像画像中の所定の領域と対応付けて照度推定モデルを保持し、
    　前記導出手段は、前記照度推定モデルに対応付けられた前記撮像画像中の各領域から輝度を取得し、当該領域に対応する前記照度推定モデルを用いて照度をそれぞれ導出する請求項８～１０の何れか一項に記載の画像センサ装置。
  12. 　前記導出手段が導出した照度又は当該照度の度合いに応じた値を出力する出力手段を更に備える請求項８～１１の何れか一項に記載の画像センサ装置。
  13. 　複数の被写体条件の下、照度条件を変化させて被写体を撮像した際に得られる、複数の照度と撮像画像の輝度との関係を、前記被写体条件毎に表した基本モデルを保持する情報処理装置のコンピュータを、
    　照度推定の対象空間で撮像された撮像画像を基準画像として取得する基準画像取得手段と、
    　前記基準画像が撮像された際の前記対象空間の照度を基準照度として取得する基準照度取得手段と、
    　前記基本モデルに基づき、前記基準照度と前記基準画像の輝度との組で表されるデータ値から、前記対象空間における照度と輝度との関係を表した照度推定モデルを生成する照度推定モデル生成手段と、
    　して機能させるためのプログラム。
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