(57)【要約】      （修正有）【課題】検知対象までの距離を画像から把握する処理を迅速に行うことができる検知装置、検知方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】検知システム１０において、検知装置は、撮像部４０によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得する物体検知処理２２と、位置データ及びサイズデータの少なくともいずれか一方から、撮像部４０から検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する警報レベル生成処理２４と、を実行するプロセッサ２０を備える。【選択図】図１
2020112885.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得する処理と、
前記位置データ及び前記サイズデータの少なくともいずれか一方から、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する処理と、
を実行するプロセッサを備える検知装置。
【請求項２】
前記距離に関する値を示すデータは、前記プロセッサが記憶装置に記憶された基準データを用いることで生成され、
前記基準データは、前記部分画像領域の位置及びサイズと、距離に関する値と、の関係が規定されている
請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記基準データは、前記位置及び前記サイズと、前記距離に関する前記値と、が対応付けられたテーブルである
請求項２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記テーブルは、前記部分画像領域の前記位置及び前記サイズの少なくともいずれか一方と、前記距離に関する前記値と、が対応付けられている
請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
前記部分画像領域の前記位置は、前記画像における縦方向及び横方向の少なくともいずれか一方の方向における位置を含む
請求項４に記載の検知装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、前記検知対象の種別に応じて前記基準データを選択する処理を実行するよう構成されている
請求項２から５のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項７】
前記部分画像領域は、前記画像において前記検知対象を囲むバウンディングボックスに対応付けられた領域であり、
前記位置データは、前記バウンディングボックスにおける所定の基準位置を示すデータであり、
前記サイズデータは、前記バウンディングボックスのサイズを示すデータである
請求項１から６のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項８】
前記部分画像領域は、前記画像における前記検知対象の境界に対応付けられた領域であり、
前記位置データは、前記検知対象における所定の基準位置を示すデータであり、
前記サイズデータは、前記境界内の前記領域のサイズを示すデータである
請求項１から６のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項９】
前記距離に関する前記値を示す前記データは、前記検知対象に関する警報レベルを示すデータである
請求項１から８のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項１０】
撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータを取得し、
前記位置データ及び前記サイズデータから、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する
ことを含む検知方法。
【請求項１１】
撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータを取得する処理と、
前記位置データ及び前記サイズデータから、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成処理と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、検知装置、検知方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、車両の周囲に存在する人物を検出することのできる画像処理装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−３６９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
画像から人物などの検知対象を検知する際に、検知対象までの距離を把握することが望まれる。例えば、検知対象が検知されたときに警報を発する装置の場合、検知対象までの距離に応じて警報レベルを異ならせたい場合がある。警報レベルを異ならせることで、検知対象までの距離に応じた適切な警報をユーザに与えることができる。検知対象までの距離に応じて警報レベルを異ならせるには、検知対象までの距離の把握が必要となる。
【０００５】
検知対象までの距離を測定するには、画像を撮像する撮像部とは別に、レーダなどの距離センサを設ける手法が考えられる。しかし、距離センサを別途設けるとコスト増加の要因となる。このため、撮像部によって撮像された画像から距離を測定することが望まれる。
【０００６】
ここで、画像から距離を測定するには、複数の撮像部から取得された画像を用いる手法がある。この手法では、複数の撮像部が必要であり、やはり、コスト増加を招くおそれがある。したがって、単一の撮像部から取得された画像からでも、距離を測定できることが望ましい。しかし、そのためには、一般的には、複雑で高度な処理が必要であると考えられる。
【０００７】
複雑で高度な処理は処理負荷が大きいため、処理の実行に長い時間を要する。ところが、距離の測定を迅速に実行したい場合は多い。例えば、検知対象が検知されたときに距離に応じた警報を発する場合、距離の測定に時間を要すると、警報を発するのが遅れる。警報を発生する装置が、例えば車両に搭載されている場合、距離が測定されるまでの間に車両が移動してしまい、警報が間に合わないおそれもある。
【０００８】
したがって、検知対象までの距離を画像から把握する処理を、迅速に行うことが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示のある側面は、検知装置である。一実施形態において、検知装置は、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得する処理と、前記位置データ及び前記サイズデータの少なくともいずれか一方から、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する処理と、を実行するプロセッサを備える。
【００１０】
本開示の他の側面は、検知方法である。一実施形態において、検知方法は、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得し、前記位置データ及び前記サイズデータの少なくともいずれか一方から、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成することを含む。
【００１１】
本開示の他の側面は、コンピュータプログラムである。一実施形態において、コンピュータプログラムは、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得する処理と、前記位置データ及び前記サイズデータの少なくともいずれか一方から、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、距離に関する値を示すデータを迅速に生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、検知装置を備える検知システムの構成図である。
【図２】図２は、撮像部と検知対象の実際の位置関係を示す図である。
【図３】図３は、検知対象が映った画像の例を示す図である。
【図４】図４は、位置及びサイズと距離との関係の説明図である。
【図５】図５は、検知システムにおける処理フローチャートである。
【図６】図６は、検知データの例を示す図である。
【図７】図７は、検知データの他の例を示す図である。
【図８】図８は、判定テーブルを示す図である。
【図９】図９は、警報のための強調表示を有する画面を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［本開示の実施形態の説明］
【００１５】
（１）実施形態に係る検知装置は、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータの少なくともいずれか一方を取得する処理と、前記位置データ及び前記サイズデータの少なくともいずれか一方から、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する処理と、を実行するプロセッサを備える。画像における検知対象の位置及びサイズそれぞれは、撮像部から検知対象までの距離と関係性がある。この関係性を利用することで、検知対象の実際のサイズが既知である場合、検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及びサイズデータの少なくともいずれか一方から、距離に関する値を示すデータを取得することができる。前述の関係性を利用することで、迅速に距離に関する値を示すデータを取得できる。なお、距離に関する値は、距離自体であってもよいし、距離に応じた値であってもよい。距離に応じた値は、例えば、距離に応じた警報レベルである。また、検知対象は、特に限定されず、例えば、人間、人間の一部（頭部）、又はその他の物体である。
【００１６】
（２）前記距離に関する値を示すデータは、前記プロセッサが記憶装置に記憶された基準データを用いることで生成されるのが好ましい。前記基準データは、前記部分画像領域の位置及びサイズと、距離に関する値と、の関係が規定されている。基準データは、後述のように、テーブル形式であってもよいし、位置及びサイズから距離に関する値を求めるための演算式の形式であってもよい。このように、基準データの形式は特に限定されない。
【００１７】
（３）前記基準データは、前記位置及び前記サイズと、前記距離に関する前記値と、が対応付けられたテーブルであるのが好ましい。この場合、テーブルの参照という簡易な処理により、距離に関する値を示すデータを生成でき、より迅速な処理が可能となる。
【００１８】
（４）前記テーブルは、前記部分画像領域の前記位置及び前記サイズの少なくともいずれか一方と、前記距離に関する前記値と、が対応付けられているのが好ましい。位置及びサイズの少なくともいずれか一方を考慮することで、距離に関する値をより適切に求めることができる。
【００１９】
（５）前記部分画像領域の前記位置は、前記画像における縦方向及び横方向の少なくともいずれか一方の方向における位置を含むのが好ましい。縦方向の複数の位置は、例えば、上、中、下の３つであるが、特に限定されるものではない。横方向の位置は、例えば、左、中、右の３つであるが、特に限定されるものではない。画像における縦方向は、撮像部からみた奥行方向に相当するため、画像における縦方向位置は、検知対象までの距離と密接な関係性がある。したがって、部分画像領域の複数の位置が、画像における縦方向の複数の位置を含むことで、距離に関する値をより適切に求めることができる。なお、部分画像領域の複数の位置は、画像における縦方向の複数の位置に限られず、画像における横方向の複数の位置を含んでもよい。撮像部の設置の仕方によっては、画像における横方向位置が、検知対象までの距離と密接な関係性がある場合もある。
【００２０】
（６）前記プロセッサは、前記検知対象の種別に応じて前記基準データを選択する処理を実行するよう構成されているのが好ましい。この場合、検知対象の種別に応じた適切な基準データを利用できる。
【００２１】
（７）前記部分画像領域は、前記画像において前記検知対象を囲むバウンディングボックスに対応付けられた領域であり、前記位置データは、前記バウンディングボックスにおける所定の基準位置を示すデータであり、前記サイズデータは、前記バウンディングボックスのサイズを示すデータであってもよい。
【００２２】
（８）前記部分画像領域は、前記画像における前記検知対象の境界に対応付けられた領域であり、前記位置データは、前記検知対象における所定の基準位置を示すデータであり、前記サイズデータは、前記境界内の前記領域のサイズを示すデータであってもよい。
【００２３】
（９）前記距離に関する前記値を示す前記データは、前記検知対象に関する警報レベルを示すデータであってもよい。この場合、検知対象までの距離に応じた警報レベルが得られる。
【００２４】
（１０）実施形態に係る検知方法は、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータを取得し、前記位置データ及び前記サイズデータから、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成する。
【００２５】
（１１）実施形態に係るコンピュータプログラムは、撮像部によって取得された画像において検知対象が存在する部分画像領域の位置データ及び前記部分画像領域のサイズデータを取得する処理と、前記位置データ及び前記サイズデータから、前記撮像部から前記検知対象までの距離に関する値を示すデータを生成処理と、をコンピュータに実行させる。コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能である、非一時的な記憶媒体に記憶されてもよい。
【００２６】
［実施形態の詳細］
【００２７】
図１は、実施形態に係る検知装置１５を備えた検知システム１０を示している。実施形態の検知システム１０は、例えば、フォークリフトなどの車両に搭載される。車両に搭載された検知システム１０は、車両の周囲に検知対象となる物体を検知したときに、車両の操縦者等へ警報を発する。
【００２８】
検知システム１０は、撮像部４０を備える。撮像部４０は、例えば、カラー画像を撮像できるカメラである。撮像部４０は、例えば、車両に取り付けられて、車両の周囲を撮像する。撮像部４０は、例えば、車両の後方を撮像するように取り付けられる。撮像部４０は、車両の前方又は左右側方を撮像するように取り付けられてもよい。撮像部４０は、撮像した画像（動画像）を、検知装置１５へ出力する。
【００２９】
検知装置１５は、撮像部４０によって取得された画像に基づいて、撮像部４０（車両）周囲の物体を検知する。検知対象となる物体が検知された場合、検知システム１０は、警報を発生する。警報発生のため、検知システム１０は、警報発生器５０を備える。警報発生器５０は、例えば、ディスプレイ５１及びスピーカー５３のいずれか一方又は両方によって構成される。警報発生器５０は、例えば、車両の操縦者へ警報を伝えるため、車両に搭載される。ディスプレイ５１は、画像表示により警報（視覚的警報）を発することができる。ディスプレイ５１は、例えば、液晶モニタである。スピーカー５３は、音により警報（聴覚的警報）を発することができる。
【００３０】
検知装置１５は、プロセッサ２０と記憶装置３０とを備えるコンピュータによって構成される。検知装置１５は、例えば、車両に搭載される。記憶装置３０には、コンピュータを検知装置１５として機能させるコンピュータプログラム６０が記憶されている。プロセッサ２０は、記憶装置３０に記憶されたコンピュータプログラム６０を読み出して実行する。コンピュータプログラム６０は、プロセッサ２０に物体検知及び警報発生のための処理を実行させる。図１に示す実施形態において、物体検知及び警報発生のための処理は、物体検知処理２２、基準データ選択処理２３、警報レベル生成処理２４、警報制御処理２５、及び基準データ設定処理２６を含む。これらの処理の内容については後述する。
【００３１】
記憶装置３０には、警報レベル生成処理２４に用いられる基準データ３１が保存されている。基準データ３１は、物体検知処理２２により得られた検知データから、警報レベル（距離に関する値を示すデータ）を生成するために用いられる。基準データ３１の内容については後述する。
【００３２】
実施形態の検知装置１５は、撮像部４０により取得された画像に対する画像処理により、検知対象の検知を行う。検知装置１５は、検知対象を検知した際に、画像における物体の情報（検知データ：位置、サイズ等）を得る。実施形態の検知装置１５は、検知データに基づいて、警報レベルを決定する。警報レベルは、検知対象までの距離に応じて決定される。検知装置１５は、警報発生器５０から、警報レベルに応じた警報を発生させる。
【００３３】
車両の周囲に物体が検知された場合に、一律の警報を発生させると、必要以上に警報を発生させるおそれがある。一律の警報を発生させる場合には、緊急性が低い場合でも、緊急性が高い場合と同様に警報が発生されることになる。しかし、必要以上の警報は、ユーザに不要なストレスを与える。また、必要以上の警報は、警報への信頼性を損なうおそれがある。一方、実施形態のように、警報レベルに応じた段階的な警報は、ユーザへ不要なストレスを与えることを抑制し、警報に対する信頼性を高めることができる。本実施形態では、検知対象までの距離に応じて、緊急性を段階的に分けることで、警報の発生が制御される。
【００３４】
ここで、検知対象までの距離に応じた警報レベルを生成するには、検知対象までの距離の把握が必要となる。本実施形態の検知装置１５は、検知対象の検知によって得られるデータ（検知データ）から、距離を推定し、推定された距離に応じた警報レベルが決定される。
【００３５】
さて、図２は、撮像部４０の設置位置及び検知対象の実際の位置の一例を示している。図２では、撮像部４０は、フォークリフトなどの車両の上部など、地面Ｇよりも比較的高い位置に設置されている。撮像部４０は、例えば、地面Ｇへ向けて斜め下方へ向けられ、車両の周囲（例えば、車両の後方）を撮像する。また、図２では、地面Ｇの上に、第１検知対象Ｍ１、第２検知対象Ｍ２、及び第３検知対象Ｍ３が直接置かれている。撮像部４０から第１検知対象Ｍ１までの第１距離をＤ１、撮像部４０から第２検知対象Ｍ２までの第２距離をＤ２、撮像部４０から第３検知対象Ｍ３までの第３距離をＤ３とすると、図２においては、Ｄ１＜Ｄ２＜Ｄ３である。すなわち、第１検知対象Ｍ１、第２検知対象Ｍ２、第３検知対象Ｍ３の順で、撮像部４０までの距離が大きくなっている。なお、図２において撮像部４０から離れる方向（図２において右方向）を奥行方向と呼ぶ。図２においては、３つの検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３は、この順で、奥行方向に並べられている。
【００３６】
図２では、地面Ｇよりも所定距離ほど上方に第４検知対象Ｍ４が存在する。撮像部４０から第４検知対象Ｍ４までの第４距離Ｄ４は、第１距離Ｄ１とほぼ同程度である。第４検知対象Ｍ４は、奥行方向位置としては、第１検知対象Ｍ１及び第２検知対象Ｍ２の間にある。なお、図２において、４つの検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４は、全て同じサイズである。
【００３７】
図３は、図２に示す撮像部４０及び検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４の位置関係を前提として、撮像部４０により取得された画像１００を示している。画像１００において、撮像部４０に最も近い第１検知対象Ｍ１が画像１００の下部付近に存在している。画像１００において、第２検知対象Ｍ２は、第１検知対象Ｍ１の上方に位置し、第１検知対象Ｍ１よりも小さく映っている。画像１００において、第３検知対象Ｍ３は、第２検知対象Ｍ２の上方に位置し、第２検知対象Ｍ２よりも小さく映っている。画像１００において、第４検知対象Ｍ４の縦方向位置は、第３検知対象Ｍ３の縦方向位置とほぼ同じであり、第１検知対象Ｍ１とほぼ同サイズに映っている。
【００３８】
図４は、撮像部から検知対象までの距離と、画像における検知対象の位置及びサイズと、の関係性の一例を示している。撮像部から検知対象までのおおよその距離は、画像における検知対象の位置及びサイズの少なくともいずれか一方によって決まる。すなわち、図２の撮像部４０の位置及び画角を前提とすると、検知対象の画像上の位置が画像下部に近いほど、検知対象までの距離が小さくなり、検知対象の画像上の位置が画像上部に近いほど、検知対象までの距離が大きくなる。また、検知対象の画像上のサイズが大きければ、検知対象までの距離が小さくなり、検知対象の画像上のサイズが小さければ、検知対象までの距離が大きくなる。
【００３９】
ただし、上述の画像上の位置と距離の関係は、地面Ｇを基準とした検知対象の高さが同一である場合に成り立ち、地面Ｇを基準とした検知対象の高さが異なる場合には、成り立たないことがある。例えば、図２及び図３に示す第４検知対象Ｍ４のように、画像１００の上部付近に映っている場合でも、距離が小さいことがある。
【００４０】
また、上述の画像上のサイズと距離の関係も、成り立たないことがある。例えば、画像１００の下部において検知対象が欠けて映っているために、検知対象のサイズが小さく認識された場合、サイズは小さくても、距離は小さいことがある。
【００４１】
そこで、実施形態の検知装置１５は、画像における検知対象の位置及びサイズの両方を考慮することで、検知対象までの距離を推定する。
【００４２】
図５は、検知装置１５における処理手順を示している。図５に示す処理は、プロセッサ２０により実行される。画像取得処理２１では、撮像部４０により撮像された画像が、検知装置１５に与えられる（ステップＳ１１）。検知装置１５は、撮像部４０から取得した画像１００を記憶装置３０に書き込む。
【００４３】
物体検知処理２２では、記憶装置３０に書き込まれた画像１００に対して画像処理を実施し、検知対象である特定の物体を検知する処理が実行される（ステップＳ１２）。実施形態において、検知対象は、限定されており、検知対象の実際の形状及びサイズは既知とする。例えば、検知対象が、人である場合、検知対象の形状としては、成人の平均的な体形を既知の体形として採用でき、検知対象のサイズ（例えば、身長）としては、成人の平均身長を既知のサイズとして採用できる。なお、検知対象は、人以外の物体（例えば、車両による作業場に存在するコンテナ）などであってもよく、その場合、その物体のサイズは既知とする。
【００４４】
検知対象の検知は、画像認識により行われる。画像認識は、例えば、画像１００中の検知対象を認識できるように深層学習された学習モデルを用いることで行われる。画像認識においては、１又は複数の種類の検知対象を同時に検知することができる。複数の種類の検知対象は、例えば、人及びその他の物体である。
【００４５】
物体検知処理２２において、画像１００中に検知対象が検知された場合（ステップＳ１３においてＹｅｓ）、検知対象の検知データが出力される（ステップＳ１４）。図６は、図２に示す画像１００から取得された検知データ１０１，１０２，１０３，１０４の例を示している。検知対象の画像認識においては、画像における検知対象の位置も検出される。図６に示すように、検知対象の位置を検出できる画像認識では、検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４を囲むバウンディングボックスをＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４を得ることができる。なお、バウンディングボックスは、検知対象を完全に囲むものである必要はない。検知対象の一部が、バウンディングボックス外に位置することもある。
【００４６】
図６は、４つの検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４それぞれの検知データ１０１，１０２，１０３，１０４を示している。実施形態の検知データ１０１，１０２，１０３，１０４は、検知対象の種別データを含んでいる。種別データは、検知された物体の種類を示す。実施形態においては、複数の異なる種類の検知対象（例えば、人とその他の物体）を検出できるため、種別データによって、検知された物体の種類が示される。図６では、検知された物体の種別は、すべて「Ｃ」である。
【００４７】
実施形態の検知データ１０１，１０２，１０３，１０４は、検知対象が存在する部分画像領域の位置データを含んでいる。部分画像領域は、図６においては、バウンディングボックスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４に対応付けられている。また、位置データは、図６においては、上部位置データ及び下部位置データを含んでいる。上部位置データは、例えば、バウンディングボックスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の上部の画像座標によって構成される。下部位置データは、例えば、バウンディングボックスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の下部の画像座標によって構成される。
【００４８】
画像１００の横方向をＸ，縦方向をＹとした場合、画像座標は、（Ｘ，Ｙ）で表される。第１検知対象Ｍ１の第１検知データ１０１の場合、上部位置データは、バウンディングボックスＢ１の上部位置のＹ座標の値ＹＵ１で表され、下部位置データは、バウンディングボックスＢ１の下部位置のＹ座標の値ＹＬ１で表される。
【００４９】
同様に、第２検知対象Ｍ２の第２検知データ１０２の場合、上部位置データは、ＹＵ２であり、下部位置データは、ＹＬ２である。また、第３検知対象Ｍ３の第３検知データ１０３の場合、上部位置データはＹＵ３であり、下部位置データは、ＹＬ３である。さらに、第４検知対象Ｍ４の第４検知データ１０４の場合、上部位置データはＹＵ４であり、下部位置データは、ＹＬ４である。なお、本実施形態では、後述のように下部位置がバウンディングボックスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４の基準位置として用いられる。ただし、基準位置は、下部位置に限定されるものではない。
【００５０】
実施形態の検知データ１０１，１０２，１０３，１０４は、検知対象が存在する部分画像領域（バウンディングボックス）のサイズデータを含んでいる。サイズデータは、図６においては、高さサイズデータと幅サイズデータを含んでいる。高さサイズデータは、バウンディングボックスの高さサイズを示し、幅サイズデータは、バウンディングボックスの幅サイズを示す。高さサイズ及び幅サイズによって、バウンディングボックス全体の面積（サイズ）が得られる。
【００５１】
例えば、第１検知データ１０１の場合、高さサイズデータは、Ｈ１であり、幅サイズデータは、Ｗ１である。第２検知データ１０２の場合、高さサイズデータは、Ｈ２であり、幅サイズデータは、Ｗ２である。第３検知データ１０３の場合、高さサイズデータは、Ｈ３であり、幅サイズデータは、Ｗ３である。第４検知データ１０４の場合、高さサイズデータは、Ｈ４であり、幅サイズデータは、Ｗ４である。
【００５２】
検知対象が存在する部分画像領域は、図６においては、バウンディングボックスＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４であったが、それに限定されない。図７に示すように、部分画像領域は、画像１００における検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４の境界２００内の領域など境界２００に対応付けられた領域であってもよい。
【００５３】
画像認識では、画素単位で、物体を検知することもできる。画素単位での物体検知の場合、図７においてグレー領域として示されるように、検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４に相当する領域が、画素単位で抽出される。したがって、検知対象Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４に相当する領域と、それ以外の領域とを区別でき、境界２００を得ることができる。
【００５４】
図７に示すように、検知対象の境界２００内の領域が、部分画像領域として得られる場合においても、検知データ１０１，１０２，１０３，１０４が得られる。例えば、検知対象Ｍ１の検知データ１０１，１０２，１０３，１０４は、種別データ、下部位置データ、サイズデータを有する。種別データは、検知された物体の種類を示す。下部位置データは、検知対象における所定の基準位置の一例として、下部位置を示す。ここでの下部位置は、検知対象の境界２００における最下部２０１のＹ座標の値である。サイズデータは、境界２００内の領域のサイズ（面積）を示す。サイズデータは、例えば、境界２００内の領域の画素数（ピクセル数）である。なお、検知対象の境界２００内に含まれるピクセルが検知された場合、検知されたピクセルの画像座標から、高さサイズデータ及び幅サイズデータも取得できる。例えば、検知対象の境界２００内に含まれる複数のピクセルのＸ座標の最大値及び最小値から検知対象の幅サイズデータを取得できる。また、検知対象の境界２００内に含まれる複数のピクセルのＹ座標の最大値及び最小値から検知対象の高さサイズデータを取得できる。
【００５５】
図５に戻り、基準データ選択処理２３では、検知データに含まれる種別データに応じた基準データ３１の選択が行われる。基準データ３１は、検知対象までの距離（警報レベル）を決定するために用いられる。図１に示すように、記憶装置３０には、検知対象となる物体の種別毎に、基準データとなる判定テーブル３５，３７，３９が保存されている。基準データ選択処理２３では、種別データに対応する判定テーブル３５，３７，３９が記憶装置３０から読み出される。
【００５６】
例えば、物体検知処理において検知可能な物体種別として、Ａ，Ｂ，Ｃの３種類があるものとする。例えば、Ａは、人であり、Ｂは、人の頭部であり、Ｃは、人以外の特定の物体であるものとする。この場合、検知データに含まれる種別データは、Ａ，Ｂ，Ｃのいずれかを示す。種別データが、例えば、Ｃを示す場合、基準データ選択処理２３では、物体種別Ｃの判定テーブルが読み出される。各判定テーブル３５，３７，３９の内容は、物体の種別毎の既知のサイズに応じて設定されている。物体の種別毎に判定テーブルがあることで、適切な距離（警報レベル）を決定することができる。
【００５７】
図８は、一例として、物体種別Ｃの判定テーブル３９を示している。判定テーブル３９では、画像１００における検知対象の位置及びサイズと、距離に関する値と、が対応付けられている。ここでは、距離に関する値として、警報レベルが設定されている。ここでの警報レベルは、一例として、高、中、低の３段階である。警報レベルは、一例として、検知対象までの距離が近いほど高くなる。プロセッサ２０は、判定テーブル３９を参照することで、警報レベルを取得する。
【００５８】
判定テーブル３９では、画像１００における検知対象の下部位置（基準位置）の分類が設けられている。図８では、複数の下部位置分類の一例として、「上」、「中」、「下」の３つが設定されている。画像１００の左上を原点（０，０）とした場合、「上」は、Ｙ座標値が０からＹ１以下の範囲であり、「中」は、Ｙ座標値が、Ｙ１よりも大きく、Ｙ２以下の範囲であり、「下」は、Ｙ座標値が、Ｙ２よりも大きい範囲である。ここでのＹ１，Ｙ２は、３つの位置分類を区切るための閾値である。
【００５９】
さらに、判定テーブル３９では、画像における検知対象のサイズの分類が設けられている。図８では、サイズ分類の一例として、「大」、「中」、「小」の３つが設定されている。サイズ分類は、検知対象が画像１００に映ったときのサイズＴを分類するためのものである。ここでのサイズＴは、例えば、バウンディングボックスの面積又は検知対象の境界２００の領域の面積である。３つのサイズ分類を区切るための閾値Ｔ１，Ｔ２は、検知対象の実際の既知のサイズに基づき、設定される。
【００６０】
図８では、位置分類「上」において、サイズが「大」であれば警報レベルが「高」に設定され、サイズが「中」であれば警報レベルが「中」に設定され、サイズが「小」であれば警報レベルが「低」に設定されている。同様に、位置分類「中」において、サイズが「大」であれば警報レベルが「高」に設定され、サイズが「中」であれば警報レベルが「中」に設定され、サイズが「小」であれば警報レベルが「中」に設定されている。
【００６１】
また、位置分類「下」においては、サイズにかかわらず、警報レベルが「高」に設定されている。これは、検知対象物の位置が、画像１００の下部にあれば、検知対象の実際の位置は、画像上でのサイズにかかわらず、撮像部４０の近傍であると考えられるためである。
【００６２】
図８の判定テーブル３９では、サイズ分類が「大」であれば、位置分類にかわらず、警報レベルが「高」に設定されている。これは、画像上での検知対象のサイズが大きければ、画像上での位置にかかわらず、検知対象の実際の位置は、撮像部４０の近傍であると考えられるからである。
【００６３】
また、検知装置１５は、基準データ３１となる判定テーブルを新規設定又は変更するための基準データ設定処理２６を実行することができる。設定処理２６では、オペレータが、検知装置１５が使用される環境、撮像部が取り付けられる位置、検知対象の種別等に応じて、判定テーブルの内容を設定・変更することができる。
【００６４】
図５に戻り、警報レベル生成処理（距離に関する値を示すデータ生成処理）２４では、検知データに含まれるサイズデータが示すサイズＴが、サイズ分類の閾値Ｔ１，Ｔ２により分類される（ステップＳ１６）。これにより、「大」、「中」、「小」のいずれかのサイズ分類が決定される。
【００６５】
また、検知データに含まれる位置データが示す位置Ｙが、位置分類の閾値Ｙ１，Ｙ２により分類される（ステップＳ１７）。これにより、「上」、「中」、「下」のいずれかの位置分類が決定される。
【００６６】
続いて、判定テーブル３９が参照され、ステップＳ１６及びステップＳ１７の分類結果に対応付けられた警報レベルが判定される（ステップＳ１８）。例えば、サイズ分類が「小」であり、位置分類が「上」であれば、警報レベルは「低」に設定される。また、サイズ分類が、「大」であり、位置分類が「下」であれば、警報レベルは「高」に設定される。
【００６７】
警報制御処理２５では、警報レベル生成処理２４にて生成された警報レベルに応じた警報発生器５０の制御方法が選択される。検知装置１５は、選択された制御方法で警報発生器５０を駆動する。これにより警報発生器から警報が発報される（ステップＳ２０）。
【００６８】
図９は、ディスプレイ５１において、撮像部４０により撮像された画像とともに、警報に相当する強調表示１１１，１１２，１１３を表示した画面例を示している。警報を発しない場合には、ディスプレイ５１には、撮像部４０により撮像された画像１００が表示されるだけで、警報となる表示は出現しない。警報レベル「高」となった場合、警報レベル「高」であることを示す第１強調表示１１１が、画像１１０Ａの左右両側に付加されている。また、警報レベル「中」となった場合、警報レベル「中」であることを示す第２強調表示１１２が、画像１１０Ｂの左右両側に付加されている。警報レベル「低」となった場合、警報レベル「低」であることを示す第３強調表示１１３が、画像１１０Ｃの左右両側に付加されている。
【００６９】
強調表示１１１，１１２，１１３は、警報レベルを視覚的に理解できるように、色分けすることができる。例えば、第１強調表示１１１は、赤色とし、第２強調表示１１２は、黄色とし、第３強調表示１１３は、青色とすることができる。なお、警報レベルを示すための表示は、特に限定されるものではなく、適宜設定できる。また、警報レベルは、スピーカー５３から出力される音によって示されてもよい。
【００７０】
［付記］
【００７１】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味、及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７２】
１０      ：検知システム
１５      ：検知装置
２０      ：プロセッサ
２１      ：画像取得処理
２２      ：物体検知処理
２３      ：基準データ選択処理
２４      ：警報レベル生成処理
２５      ：警報制御処理
２６      ：基準データ設定処理
３０      ：記憶装置
３１      ：基準データ
３５      ：判定テーブル
３７      ：判定テーブル
３９      ：判定テーブル
４０      ：撮像部
５０      ：警報発生器
５１      ：ディスプレイ
５３      ：スピーカー
６０      ：コンピュータプログラム
１００    ：画像
１０１    ：第１検知データ
１０２    ：第２検知データ
１０３    ：第３検知データ
１０４    ：第４検知データ
１１０Ａ  ：画像
１１０Ｂ  ：画像
１１０Ｃ  ：画像
１１１    ：第１強調表示
１１２    ：第２強調表示
１１３    ：第３強調表示
２００    ：境界
２０１    ：最下部（基準位置）
Ｂ１      ：バウンディングボックス
Ｂ２      ：バウンディングボックス
Ｂ３      ：バウンディングボックス
Ｂ４      ：バウンディングボックス
Ｄ１      ：第１距離
Ｄ２      ：第２距離
Ｄ３      ：第３距離
Ｄ４      ：第４距離
Ｇ        ：地面
Ｍ１      ：第１検知対象
Ｍ２      ：第２検知対象
Ｍ３      ：第３検知対象
Ｍ４      ：第４検知対象
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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