(57)【要約】【課題】撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上させる。【解決手段】撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付ける受付部と、過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶する記憶部と、入力された撮像画像である入力画像が、複数の標本画像のいずれと類似するかによって、入力画像が一般的か否かを判定し、入力画像が一般的か否かに基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行する、判定部と、を備える情報処理装置である。【選択図】図３
2020132092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付ける受付部と、
過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶する記憶部と、
前記入力された撮像画像である入力画像が、前記複数の標本画像のいずれと類似するかによって、前記入力画像が一般的か否かを判定し、
前記入力画像が一般的か否かに基づいて、前記入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行する、
判定部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記複数の標本画像それぞれと類似する撮像画像の合計数に対する、前記入力画像と類似する標本画像に類似する撮像画像の数の比率が所定の閾値以上である場合に、前記入力画像が一般的であると判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、
前記入力画像及び前記複数の標本画像について、それぞれ、周波数分析を行い、前記周波数分析の結果から、第１のベクトル及び複数の標本ベクトルを取得し、
前記第１のベクトルと前記複数の標本ベクトルそれぞれとの距離を算出し、
前記第１のベクトルとの距離が第１の閾値未満である標本ベクトルに対応する標本画像を、前記入力画像と類似する標本画像と判定する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記複数の標本画像のうち、前記入力画像と類似すると判定される標本画像が存在しない場合に、前記入力画像を新たな標本画像として前記記憶部に追加する、請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、所定時間、順次入力される前記撮像画像のいずれとも類似すると判定されなかった標本画像を前記記憶部から削除する、
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判定部は、
前記入力画像と前記撮像範囲内の背景画像との比較に基づいて、前記入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第２の判定をさらに実行し、
前記第１の判定の結果と前記第２の判定の結果との双方において、前記入力画像内に検知対象物が存在すると判定された場合に、前記入力画像内に前記検知対象物が存在すると判定する、
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付け、
過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶部に記憶し、
前記入力された撮像画像である入力画像が、前記複数の標本画像のいずれと類似するかによって、前記入力画像が一般的か否かを判定し、
前記入力画像が一般的か否かに基づいて、前記入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行する、
情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付けさせ、
過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶部に記憶させ、
前記入力された撮像画像である入力画像が、前記複数の標本画像のいずれと類似するかによって、前記入力画像が一般的か否かを判定させ、
前記入力画像が一般的か否かに基づいて、前記入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行させる、
ための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の存在を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像範囲内に対象物が存在することを検知する方法の一つに、例えば、撮像範囲内の背景画像から入力された撮像画像への変化（差分ともいう）に基づいて、撮像範囲内に対象物が存在することを検知する背景差分法がある。また、背景は、時刻、天気、季節等によって変化するので、背景差分法で用いられる背景画像は、例えば、複数の撮像画像を用いて更新されることが多い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２０３６７０号公報
【特許文献２】特開２０１６−１４４１２３号公報
【特許文献３】特開２０１６−１３２３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、背景画像が複数の撮像画像を用いて更新される場合には、直近の３〜５秒間の撮像画像が用いられることが多く、当該直近の３〜５秒間に発生する撮像範囲内の変化の影響を受けやすい。これによって、例えば、撮像画像内に存在しない検知対象物を誤って検知したり、反対に撮像画像内に存在する検知対象物を検知しなかったりすることがある。
【０００５】
本発明は、上記した問題に鑑み、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上可能な情報処理装置、情報処理方法、及び、情報処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の態様の一つは、撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付ける受付部と、過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶する記憶部と、入力された撮像画像である入力画像が、複数の標本画像のいずれと類似するかによって、入力画像が一般的か否かを判定し、入力画像が一般的か否かに基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行する、判定部と、を備える情報処理装置である。
【０００７】
例えば、入力画像が一般的であるとは、撮像範囲内の画像が一般的であることを示す。撮像範囲内の画像が一般的であるとは、当該画像が撮像範囲内の背景に近い画像であることを示す。したがって、入力画像が一般的であるとは、入力画像が撮像範囲内の背景に近いことが示される。一方、入力画像が一般的でないとは、入力画像が撮像範囲内の背景とは異なることが示され、すなわち、入力画像内に検知対象物が存在することが示される。
【０００８】
入力画像と複数の標本画像とが比較され、いずれの標本画像と類似するかによって、入力画像内に検知対象物が存在するか否かが判定されることで、例えば、夜間等の画素値の変動が少ない状況においても、その影響を受けることなく、検知対象物を検知することができる。これによって、検知対象物の検知精度を向上させることができる。
【０００９】
本発明の態様の一つでは、判定部は、複数の標本画像それぞれと類似する撮像画像の合計数に対する、入力画像と類似する標本画像に類似する撮像画像の数の比率が所定の閾値以上である場合に、入力画像が一般的であると判定するようにしてもよい。より多くの撮像画像が類似する標本画像は一般的であると言えるので、これによって、入力画像が一般的であるか否かを明確に判定することができる。
【００１０】
本発明の態様の一つでは、判定部は、入力画像及び複数の標本画像について、それぞれ、周波数分析を行い、周波数分析の結果から特徴ベクトルとして、第１のベクトル及び複数の標本ベクトルを取得し、第１のベクトルと複数の標本ベクトルそれぞれとの距離を算出し、第１のベクトルとの距離が第１の閾値未満である標本ベクトルに対応する標本画像を、入力画像と類似する標本画像と判定するようにしてもよい。画像に対して周波数分析を行うことによって、画像を周波数成分にすることができる。例えば、夜間等の濃淡の変化が緩やかな場合には、高周波成分の変化はごく小さくなり、高周波成分を省いたとしても影響がごく小さい。したがって、入力画像及び標本画像について周波数分析を行い、低周波成分を抽出して特徴ベクトルを生成することができ、この場合、例えば、第１のベクトル及び標本ベクトルの次元を小さくすることができ、情報処理装置の処理負荷を軽減することができる。
【００１１】
本発明の態様の一つでは、判定部は、複数の標本画像のうち、入力画像と類似すると判定される標本画像が存在しない場合に、入力画像を新たな標本画像として記憶部に追加するようにしてもよい。これによって、新たな標本画像を追加することができ、撮像範囲内の変化を標本画像に反映させることができる。
【００１２】
本発明の態様の一つでは、判定部は、所定時間、順次入力される撮像画像のいずれとも類似すると判定されなかった標本画像を記憶部から削除するようにしてもよい。入力される撮像画像のいずれも類似すると判定されなかった標本画像は、特異なものである可能性が高く、標本画像として保持していても将来当該標本画像と類似する入力画像が発生する可能性も少ない。このような標本画像を削除することで、記憶部の記憶領域を有効に使用できたり、当該標本画像と入力画像との比較の処理等も削減したりすることができ、情報処理装置のリソースの使用効率を向上させることができる。
【００１３】
本発明の態様の一つでは、判定部は、入力画像と撮像範囲内の背景画像との比較に基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第２の判定をさらに実行し、第１の判定の結果と第２の判定の結果との双方において、入力画像内に検知対象物が存在すると判定された場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定するようにしてもよい。第１の判定と第２の判定では判定方法が異なるので、一方の方法で誤検出している可能性もある。したがって、第１の判定と第２の判定の両方の結果を用いて、入力画像内に検知対象物が存在しているか否かを判定することで、検知対象物の検知精度を高めることができる。
【００１４】
本発明の他の態様の一つは、撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付け、過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶部に記憶し、入力された撮像画像である入力画像が、複数の標本画像のいずれと類似するかによって、入力画像が一般的か否かを判定し、入力画像が一般的か否かに基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行する、情報処理方法である。
【００１５】
本発明の他の態様の一つは、コンピュータに、撮像装置による撮像範囲内の撮像画像の入力を受け付けさせ、過去に入力された複数の撮像画像から選択された複数の撮像画像である複数の標本画像を記憶部に記憶させ、入力された撮像画像である入力画像が、複数の
標本画像のいずれと類似するかによって、入力画像が一般的か否かを判定させ、入力画像が一般的か否かに基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する第１の判定を実行させる、ための情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、第１実施形態に係る対象物検知システムのシステム構成の一例である。
【図２】図２は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、第１実施形態に係る情報処理装置の特徴ベクトルの取得方法の一例を示す図である。
【図５】図５は、標本情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、第１実施形態に係る情報処理装置の対象物検知処理のフローチャートの一例である。
【図７】図７は、第１実施形態に係る標本情報の更新処理のフローチャートの一例である。
【図８】図８は、情報処理装置の、背景差分法による対象物検知処理と分類法による対象物検知処理とを併用する場合の対象物検知処理のフローチャートの一例である。
【図９】図９は、背景差分法による対象物検知処理の結果と分類法による対象物検知処理の結果との整合を取る整合処理のフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
【００１９】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る対象物検知システムのシステム構成の一例である。対象物検知システム１００は、例えば、踏切内を撮像範囲とする監視カメラ２と、監視カメラ２の撮像画像から踏切内の検知対象物を検知する情報処理装置１と、を含む。対象物検知システム１００の検知対象物は、第１実施形態では、撮像範囲である踏切内を通過する歩行者、自動車、二輪車、等である。ただし、検知対象物はこれらに限定されず、対象物検知システム１００の管理者が任意に設定可能である。情報処理装置１は、「情報処理装置」の一例である。監視カメラ２は、「撮像装置」の一例である。
【００２０】
監視カメラ２は、例えば、所定のレートで動画を撮影する、いわゆる定点カメラである。第１実施形態では、監視カメラ２は、動作中に画角が変更されることは想定されていないカメラである。ただし、これに限定されず、監視カメラ２は、画角変更可能なカメラであってもよい。監視カメラ２は、例えば、いわゆるＩＰ（Internet Protocol）カメラ、
ネットワークカメラ、ウェブカメラと称されるネットワークに接続可能な通信機能を備えるカメラである。ただし、これに限定されない。監視カメラ２は、例えば、地上から２〜５ｍ上方に設置される。例えば、監視カメラ２の画角は、道路と線路とが交差する踏切内を撮像範囲に含むように、設定される。また、踏切に遮断機が設置されている場合には、例えば、監視カメラ２の画角は、撮像範囲に遮断機が含まれないように設置されてもよい。
【００２１】
監視カメラ２は、有線又は無線によって、情報処理装置１、外部記憶装置４と接続され
ており、監視カメラ２によって撮影された映像は、例えば、外部記憶装置４に記録される。監視カメラ２は、例えば、１０〜３０ｆｐｓの撮像レートで撮像を行う。ただし、監視カメラ２の撮像レートはこれに限定されず、監視カメラ２の性能の範囲内で任意の値に設定可能である。監視カメラ２の撮像範囲は、検知対象物の検知を行う対象のエリア、すなわち、第１実施形態では、踏切内となる。なお、監視カメラ２は固定の位置に設置されるものや、定点カメラに限定されず、例えば、撮像範囲が検知対象のエリアとなるように画角を安定させることが可能であれば、ドローンのような飛行体に搭載されてもよい。監視カメラ２がドローンに搭載される場合には、当該ドローンは、例えば、監視カメラ２で撮像された撮像画像を外部記憶装置４に送信する通信機能を有し、検知対象のエリアの上空を飛行する。
【００２２】
第１実施形態では、情報処理装置１は、入力画像と複数の標本画像とを比較し、入力画像と類似する標本画像が一般的であるか否かに基づいて、入力画像内の検知対象物が存在するか否かを判定する。標本画像は、例えば、過去の監視カメラ２の撮像画像である。
【００２３】
例えば、入力画像と類似する標本画像が一般的であるとは、当該標本画像に類似すると判定される入力画像が多いことを示し、入力画像と標本画像との比較が行われている期間において、撮像範囲内において当該標本画像に近い状態が支配的であることが示される。すなわち、標本画像が一般的であるとは、当該標本画像が撮像範囲内の背景に近いことが示される。この場合、入力画像が撮像範囲内の背景に近いことが示され、すなわち、入力画像内に検知対象物が存在していないことが示される。一方、入力画像と類似する標本画像が一般的でない場合や、入力画像に類似する標本画像がない場合には、入力画像が特異なものであることが示され、すなわち、入力画像内に検知対象物が存在することが示される。
【００２４】
なお、入力画像と各標本画像とを比較する処理は、画像そのもののままではデータ量が大きく、処理負荷が高くなる。そこで、第１実施形態では、入力画像及び標本画像を所定の方法で変換して、データ量の小さい形式にして比較する。例えば、第１実施形態では、入力画像及び標本画像を周波数分析し、低周波成分の一部をサンプリングして特徴ベクトルを生成し、当該特徴ベクトルを用いて、入力画像と標本画像とを比較する。
【００２５】
情報処理装置１は、例えば、有線又は無線によって、ネットワークに接続している。図１では、情報処理装置１は、モバイルルータ３に有線で接続し、モバイルルータ３は無線でネットワークに接続している。例えば、情報処理装置１は、所定の時間、連続して入力画像内に検知対象物が存在すると判定した場合には、踏切内で停滞する物体が存在すると判定し、ネットワークに接続された所定のサーバへ通報するようにしてもよい。
【００２６】
＜装置構成＞
図２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の汎用のコンピュータ、スマートフォン、タブ
レット端末等である。図２では、情報処理装置１がＰＣである場合のハードウェア構成が示されている。
【００２７】
情報処理装置１は、例えば、ハードウェア構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、補助記憶装置
１０５、ネットワークインタフェース１０７、外部機器接続インタフェース１０８、を備え、これらがバス１０９により互いに接続されている情報処理装置である。
【００２８】
入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、タッチパネル等である。また、入力装置１０３には、カメラやスキャナのような画像の入力装置
や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置１０３から入力されたデータは、ＣＰＵ  １０１に出力される。
【００２９】
ネットワークインタフェース１０７は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１０７は、有線のネットワーク、及び／又は、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース１０７は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）カード、携帯電話網に接続するための無線回路等である。図２では、ネットワークインタフェース１０７はモバイルルータ３と有線で接続しており、モバイルルータ３が無線で公衆回線網に接続することによって、ネットワーク上のサーバと通信可能となっている。
【００３０】
主記憶装置１０２は、ＣＰＵ  １０１に、補助記憶装置１０５に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような半導体メモリである。
【００３１】
補助記憶装置１０５は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してＣＰＵ  １０１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１０５は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスク（Hard Disｋ Drive）である。補助記憶装置１
０５は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、対象物検知プログラム１０５Ｐ、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。対象物検知プログラム１０５Ｐは撮像画像から撮像範囲内に存在する検知対象物を検知するためのプログラムである。対象物検知プログラム１０５Ｐは、「情報処理プログラム」の一例である。
【００３２】
ＣＰＵ  １０１は、補助記憶装置１０５に保持されたＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１０２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ＣＰＵ  １０１は、１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００３３】
出力装置１０４は、ＣＰＵ  １０１の処理の結果を出力する。出力装置１０４は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置１０４は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。
【００３４】
外部機器接続インタフェース１０８は、監視カメラ２や外部記憶装置４と接続するためのインタフェースである。外部機器接続インタフェース１０８は、例えば、ＮＩＣ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等である。図２に示される例では、外部機器接続インタフェース１０８は、ネットワークハブ５に接続しており、ネットワークハブ５には監視カメラ２と外部記憶装置４とが接続しており、これによって、情報処理装置１、監視カメラ２、外部記憶装置４が接続されている。外部記憶装置４は、例えば、ハードディスクである。ただし、これに限定されず、外部記憶装置４は、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等であってもよい。
【００３５】
なお、図２に示される情報処理装置１のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、情報処理装置１は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す可搬記録媒体駆動装置を備えてもよい。可搬記録媒体は、例えば、ＵＳＢメモリ、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクのようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。
【００３６】
図３は、情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、機能構成要素として、画像受付部１１、検知部１２、標本情報保持部１３、及び、通知部１４を
備える。これらの機能構成要素は、例えば、情報処理装置１のＣＰＵ  １０１が補助記憶装置１０５に格納されている対象物検知プログラム１０５Ｐを実行することによって達成される。
【００３７】
画像受付部１１は、監視カメラ２からの撮像画像の入力を受け付ける。監視カメラ２からは所定のレートで撮像画像が入力される。監視カメラ２からの撮像画像の入力レートは、監視カメラ２の撮像レートと同じであり、例えば、１５ｆｐｓである。ただし、監視カメラ２の撮像レートは、１５ｆｐｓに限定されない。画像受付部１１は、入力された撮像画像を検知部１２に出力する。以降、監視カメラ２から入力される撮像画像を、入力画像、と称する。画像受付部１１は、「受付部」の一例である。
【００３８】
検知部１２は、画像受付部１１からの入力画像の入力を受けると、入力画像と標本画像とを比較し、類似する標本画像が一般的であるか否かを判定する。第１実施形態では、入力画像及び標本画像そのものではデータ量が大きく処理負荷が高いため、検知部１２は、入力画像及び標本画像から取得される特徴ベクトル及び標本ベクトルを用いて当該処理を行う。
【００３９】
したがって、検知部１２は、まず、入力画像から特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトルは、入力画像に対して所定の処理を行い、データ量を小さくしたものである。特徴ベクトルの取得方法については、後述される。標本ベクトルも、標本画像から同様の方法で取得された特徴ベクトルであり、後述の標本情報保持部１３に格納されている。
【００４０】
検知部１２は、特徴ベクトルと、後述の標本情報保持部１３に保持されている複数の標本ベクトルと、の距離を算出する。特徴ベクトルと標本ベクトルとの距離は、入力画像と標本画像との類似度を示す一つの指標である。検知部１２は、特徴ベクトルとの距離が第１の閾値未満となる標本ベクトルを特定し、当該標本ベクトルが一般的であるか否かを判定する。以降、特徴ベクトルとの距離が第１の閾値未満となる標本ベクトルを、参照ベクトルと称する。また、標本ベクトルが、特徴ベクトルとの距離が第１の閾値未満であると判定されること、すなわち、参照ベクトルであると判定されることを、参照される、と称することもある。
【００４１】
第１実施形態では、標本ベクトルが一般的であるか否かを示す指標として、普遍度が用いられる。普遍度は、以下の式１で示される。
【数１】
2020132092.tif 000003
【００４２】
標本ベクトルの参照回数とは、当該標本ベクトルとの距離が第１の閾値未満と判定された特徴ベクトルの数、すなわち、参照された回数である。距離が第１の閾値未満である標本ベクトルと特徴ベクトルとは類似していると判定できるため、参照回数は、標本画像と類似する入力画像の数と言い換えることもできる。「普遍度」は、「前記複数の標本画像それぞれと類似する撮像画像の合計数に対する、前記入力画像と類似する標本画像に類似する撮像画像の数の比率」の一例である。
【００４３】
以降、検知部１２は、参照ベクトルの普遍度が所定の閾値以上である場合に、参照ベクトルが一般的、すなわち、特徴ベクトルが一般的であると判定する。特徴ベクトルが一般的であるとは、入力画像が一般的であることが示され、すなわち、入力画像内に検知対象物が存在しないことが示される。一方、参照ベクトルの普遍度が所定の閾値未満である場
合には、検知部１２は、参照ベクトルが一般的でない、すなわち、特徴ベクトルが一般的でないと判定する。特徴ベクトルが一般的でないとは、入力画像が一般的でないことが示され、すなわち、入力画像内に検知対象物が存在することが示される。なお、参照ベクトルが複数存在するときには、例えば、最も距離が小さくなる参照ベクトルの普遍度が用いられてもよい。なお、参照ベクトルが存在しない場合には、検知部１２は、当該特徴ベクトルは一般的でない、と判定する。
【００４４】
例えば、検知部１２は、検知対象物の検知結果を補助記憶装置１０５に記録してもよいし、検知対象物の検知結果を用いて、踏切内に停滞する自動車、歩行者等を検知し、通知部１４を通じて所定の機関のサーバに通報したり、踏切付近の警報器から警報音を発させたりしてもよい。
【００４５】
標本情報保持部１３は、例えば、補助記憶装置１０５の記憶領域に作成される。標本情報保持部１３は、標本情報を保持する。標本情報には、例えば、標本ベクトル、標本ベクトルの参照回数、標本ベクトルが最後に参照された時刻等が含まれている。標本情報の詳細は後述される。検知部１２は、標本情報の更新処理を行う。標本情報の更新処理の詳細は後述される。標本情報保持部１３は、「記憶部」の一例である。
【００４６】
通知部１４は、例えば、検知部１２から、検知対象物の踏切内の停滞等の検知の通知の入力を受けると、ネットワーク上の所定の機関のサーバへ通報する。検知対象物の踏切内の停滞等の検知の通報を受けたサーバは、例えば、当該踏切に接近している列車に搭載されている通信機等に警報を送信したりしてもよい。
【００４７】
図４は、第１実施形態に係る情報処理装置１の特徴ベクトルの取得方法の一例を示す図である。まず、検知部１２は、入力画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の三色それぞれについて、周波数分析を行う。周波数分析として、例えば、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform：離散コサイン変換）変換が行われる。ただし、これに限定されない。例えば、
画像データが３５２×２４０ピクセルである場合には、ＲＧＢについてＤＣＴ変換を行うと、３５２×２４０の周波数成分が３つで計約２５万３千次元のデータとなる。
【００４８】
検知部１２は、次に、各色の１６×１６の低周波成分を抽出し、それを一行に並べて、１行２５６列の３つのベクトルに変換する。最後に、検知部１２は、３つのベクトルを並べて、周波数成分が所定範囲の値となるように正規化する。例えば、検知部１２は、周波数成分が−１から１の範囲の値となるように正規化する。これによって、１行×７６８列の特徴ベクトルが生成される。
【００４９】
なお、周波数分析の方法、低周波成分のサンプリングサイズ、正規化の範囲等は、一例であって、上述のものに限定されない。入力画像の特徴ベクトルは、「第１のベクトル」の一例である。標本画像の特徴ベクトルは、「標本ベクトル」の一例である。
【００５０】
図５は、標本情報テーブルの一例を示す図である。標本情報テーブルは標本情報保持部１３に格納されている。標本情報テーブルには、標本情報が格納されている。標本情報テーブルに格納されている標本情報には、標本ベクトルの座標、参照回数、参照時間が含まれる。標本ベクトルの座標は、例えば、図４に示されるように特徴ベクトルと同様にして取得された１行×７６８列の座標である。参照回数は、当該標本ベクトルとの距離が第１の閾値未満である特徴ベクトルの数である。参照時間は、当該標本ベクトルが参照ベクトルとして判定された最新の時刻である。例えば、参照時間には、当該標本ベクトルとの距離が第１の閾値未満である特徴ベクトルに付されているタイムスタンプが示す時刻、当該標本ベクトルが参照された時刻等のいずれかが採用される。例えば、特徴ベクトルのタイムスタンプは、撮像画像が撮像された時刻、情報処理装置１に受け付けられた時刻、特徴
ベクトルが取得された時刻のいずれであってもよい。
【００５１】
標本情報テーブルは、検知部１２によって管理される。例えば、標本情報テーブル内の参照時間から所定時間以上経過している標本ベクトルは削除される。標本ベクトルが削除される時間は、例えば、５分である。ただし、標本ベクトルが削除される時間は、５分に限定されず、管理者によって任意に設定可能である。標本ベクトルが削除されるとともに、対応する標本情報テーブル内の標本情報も削除される。例えば、参照回数は、当該標本ベクトルが参照ベクトルであると判定されると、インクリメントされる。例えば、特徴ベクトルに対する参照ベクトルが存在しない場合には、当該特徴ベクトルは新たな標本ベクトルとして、標本情報テーブルに追加される。このときの参照時間は、例えば、追加された時刻、特徴ベクトルのタイムスタンプのいずれであってもよい。また、検知部１２は、標本情報テーブルに登録される標本ベクトルの数が上限数に達した場合には、参照回数の少ないものから順に半分削除する。上限数は、例えば、１０２４個であるが、これに限定されず、情報処理装置１の性能に応じて決定されてもよい。これによって、標本情報テーブルの肥大を抑制する。
【００５２】
なお、標本情報テーブルに保持される情報は、図５に示されるものに限定されない。例えば、標本情報テーブルに各標本ベクトルの普遍度が格納されてもよい。例えば、参照時間の代わりに、タイマがセットされ、当該タイマは当該標本ベクトルが参照される度にリセットされ、タイマが満了すると当該標本ベクトルが削除されるようにしてもよい。当該タイマの設定時間は、例えば、５分である。ただし、当該タイマの設定時間は５分に限定されず、実施の形態に応じて所定の範囲で任意に設定可能である。
【００５３】
（処理の流れ）
図６は、第１実施形態に係る情報処理装置１の対象物検知処理のフローチャートの一例である。図６に示される処理は、例えば、所定の周期で繰り返し実行される。図６に示される処理の実行主体は、情報処理装置１のＣＰＵ  １０１であるが、便宜上、機能構成要素である検知部１２を主体として説明する。以降の情報処理装置１の処理のフローチャートについても同様である。
【００５４】
ＯＰ１００では、検知部１２は、画像受付部１１から監視カメラ２の撮像画像が入力されたか否かを判定する。監視カメラ２の撮像画像が入力された場合には（ＯＰ１００：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１０１に進む。監視カメラ２の撮像画像が入力されていない場合には（ＯＰ１００：ＮＯ）、図６に示される処理が終了する。以降、入力画像と称する場合には、ＯＰ１００において入力された撮像画像を示すこととする。
【００５５】
ＯＰ１０１では、検知部１２は、入力画像から特徴ベクトルを取得する。特徴ベクトルの取得方法は、例えば、図４で説明された通りである。
【００５６】
ＯＰ１０２では、検知部１２は、標本情報保持部１３に格納されている各標本ベクトルについて、特徴ベクトルとの距離Ｄを算出する。距離Ｄは、例えば、標本ベクトルの座標を（Ｘ０，Ｘ１，…Ｘ７６７）、標本ベクトルの座標を（Ｙ０，Ｙ１，…Ｙ７６７）、とした場合に、以下の式２によって算出される。
【００５７】
【数２】
2020132092.tif 000004
【００５８】
例えば、特徴ベクトルの座標の各成分の値が−１から１の範囲の値となるように正規化されている場合には、距離Ｄの最大値は、√（７６８×４）＝３２√３≒５５．４３である。第１実施形態では、距離Ｄが１未満の場合に「十分近い」とみなす。すなわち、第１実施形態では、第１の閾値は１である。また、距離Ｄが０．１未満の場合に「非常に近い」とみなす。特徴ベクトルと標本ベクトルとの距離Ｄが「非常に近い」とみなされる閾値を、第２の閾値とする。特徴ベクトルとの距離が「十分近い」標本ベクトルは、すなわち、参照ベクトルである。
【００５９】
ＯＰ１０３では、検知部１２は、特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルが存在するか否かを判定する。特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルが存在する場合には（ＯＰ１０３：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１０４に進む。特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルが存在しない場合には（ＯＰ１０３：ＮＯ）、処理がＯＰ１０７に進む。ＯＰ１０７では、検知部１２は、特徴ベクトルは一般的でないと判定する。なお、特徴ベクトルが一般的でないことによって、入力画像内に検知対象物が存在しないことが示される。その後、図６に示される処理が終了する。
【００６０】
ＯＰ１０４では、検知部１２は、特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルの普遍度を取得する。特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルが複数存在する場合には、例えば、最も距離Ｄが小さい標本ベクトルの普遍度が取得されてもよい。
【００６１】
ＯＰ１０５では、検知部１２は、特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルの普遍度が０．１以上であるか否かを判定する。普遍度が０．１以上である場合には（ＯＰ１０５：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１０６に進む。ＯＰ１０６では、検知部１２は、特徴ベクトルは一般的であると判定する。なお、特徴ベクトルが一般的であることによって、入力画像内に検知対象物は存在しないことが示される。その後、図６に示される処理が終了する。
【００６２】
普遍度が０．１未満である場合には（ＯＰ１０５：ＮＯ）、処理がＯＰ１０７に進む。ＯＰ１０７では、検知部１２は、特徴ベクトルは一般的でないと判定する。なお、特徴ベクトルが一般的でないことによって、入力画像内に検知対象物が存在することが示される。その後、図６に示される処理が終了する。
【００６３】
図７は、第１実施形態に係る標本情報の更新処理のフローチャートの一例である。図７に示される処理は、例えば、図６に示される対象物検知処理が実行され終了することを契機として開始される。したがって、図７における特徴ベクトルとは、図６において入力画像から取得された特徴ベクトルを示す。
【００６４】
ＯＰ２０１では、検知部１２は、各標本ベクトルについて、特徴ベクトルとの距離Ｄを算出する。なお、各標本ベクトルについての特徴ベクトルとの距離Ｄは、図６のＯＰ１０２において算出されたものを主記憶装置１０２に保持しておき、それを用いてもよい。
【００６５】
ＯＰ２０２では、検知部１２は、標本情報テーブルにおいて、特徴ベクトルと「十分近い」標本ベクトルの参照回数をインクリメントする。特徴ベクトルと「十分近い」標本ベ
クトルが複数存在する場合には、全ての標本ベクトルの参照回数がインクリメントされる。
【００６６】
ＯＰ２０３では、検知部１２は、特徴ベクトルと「非常に近い」標本ベクトルが存在するか否かを判定する。特徴ベクトルと「非常に近い」標本ベクトルが存在する場合には（ＯＰ２０３：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２０５に進む。特徴ベクトルと「非常に近い」標本ベクトルが存在しない場合には（ＯＰ２０３：ＮＯ）、処理がＯＰ２０４に進む。ＯＰ２０４では、検知部１２は、特徴ベクトルの情報を新たな標本ベクトルとして標本情報テーブルに追加する。
【００６７】
ＯＰ２０５では、検知部１２は、所定時間参照されていない標本ベクトルが存在するか否かを判定する。この判定は、例えば、標本情報テーブルの参照時間に記録されている時刻から所定時間が経過しているか否かを判定することによって行われる。所定時間参照されていない標本ベクトルが存在する場合には（ＯＰ２０５：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２０６に進む。ＯＰ２０６では、検知部１２は、所定時間参照されていない標本ベクトルの情報を標本情報テーブルから削除する。所定時間参照されていない標本ベクトルが存在しない場合には（ＯＰ２０５：ＮＯ）、処理がＯＰ２０７に進む。
【００６８】
ＯＰ２０７では、検知部１２は、標本ベクトルの数が上限数を超えているか否かを判定する。標本ベクトルの数が上限数を超えている場合には（ＯＰ２０７：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２０８に進む。標本ベクトルの数が上限数を超えていない場合には（ＯＰ２０７：ＮＯ）、図７に示される処理が終了する。
【００６９】
ＯＰ２０８では、検知部１２は、標本ベクトルを半分削除する。削除される標本ベクトルは、例えば、参照回数が少ないものである。ただし、これに限定されず、例えば、参照時間からの経過時間が長い標本ベクトルが削除されてもよい。その後、図７に示される処理が終了する。
【００７０】
なお、図６及び図７に示される情報処理装置１の処理は一例であって、これらに限定されない。例えば、図７のＯＰ２０３とＯＰ２０４との処理、ＯＰ２０５とＯＰ２０６との処理、ＯＰ２０７とＯＰ２０８との処理は、実行される順番はどのようであってもよい。
【００７１】
＜第１実施形態の作用効果＞
第１実施形態では、複数の標本画像の中から入力画像と類似する標本画像を特定し、当該標本画像が一般的であるか否かによって、入力画像に検知対象物が存在するか否かが判定される。標本画像には、第１実施形態では、長いものでは５分以上前の撮像画像が含まれる。また、数秒前に追加された標本画像であっても、入力画像と類似していなければ、検知対象物の検知の判定に用いられることはない。これによって、検知対象物の検知に及ぼされる、直前の数秒間に発生した撮像範囲内の変化の影響を低減することができ、検知対象物の検知精度を向上させることができる。
【００７２】
例えば、背景差分法において、背景画像が入力画像の一部を用いて更新される場合には、入力画像に検知対象物が含まれていると、検知対象物の一部が背景画像に取り込まれてしまう。当該検知対象物が同じ場所に停滞する場合に、撮像画像による背景画像の更新が数秒続くと、当該検知対象物が背景として背景画像に取り込まれてしまう。例えば、踏切内で車両が何らかのトラブルによって停滞してしまうなどのように、撮像範囲内に検知対象物が一定時間以上停滞すると、当該検知対象物を含む入力画像が背景画像に取り込まれてしまい、背景差分法では、当該検知対象物が撮像範囲内に停滞していても検知されないことがある。
【００７３】
これについては、第１実施形態に係る情報処理装置１では、検知対象物を含む入力画像が標本画像として取り込まれ、以降の当該検知対象物を含む入力画像と当該標本画像が類似すると特定されたとしても、他の標本画像の方が参照回数が多いため、入力画像が一般的であると判定される可能性は低い。すなわち、第１実施形態に係る情報処理装置１では、撮像範囲内に検知対象物が一定時間以上停滞するような事態が発生した場合でも、当該検知対象物を検知し続けることができる。
【００７４】
また、背景差分法では、背景画像が入力画像の一部を用いて更新される場合には、検知対象物が撮像範囲から存在しなくなっても、検知対象物が含まれない撮像画像による更新によって、背景画像から当該検知対象物の影響がなくなるまで数秒かかる。このため、背景差分法では、撮像範囲から検知対象物が存在しなくなっても、検知対象物を誤検知指定しまう場合がある。
【００７５】
例えば、夜間にライトを点けた車両が踏切内を通過する場合には、車両の前方はライトで照らされており明るいが、後方はそれに比べて暗いことがある。背景差分法では、車両ライトが写り込んだ撮像画像が背景画像に取り込まれることがあり、そのような背景画像と車両が踏切を通過した直後の撮像画像とでは、明暗の差が大きいため、車両が踏切を通過したにもかかわらず、検知対象物が誤検知されることがある。
【００７６】
これについても、情報処理装置１では、車両のライトが写りこんだ撮像画像が標本画像として取り込まれたとしても、その後車両が通過した後の撮像画像と当該標本画像が類似していると特定される可能性は低く、且つ、車両が通過した後の撮像画像は背景に近い他の標本画像と類似する可能性が高いため、車両が通過した後の撮像画像は一般的であると判定される可能性が高い。すなわち、第１実施形態に係る情報処理装置１では、撮像範囲内から検知対象物がいなくなった直後でも、当該検知対象物を誤検知することを抑制することができる。
【００７７】
また、第１実施形態では、入力画像と標本画像とを比較する代わりに、特徴ベクトル及び標本ベクトルとを比較することで、扱うデータ量を削減し、処理負荷を軽減することができる。これによって、検知対象物の検知速度を向上させることができる。
【００７８】
また、第１実施形態では、一定時間参照されなかった標本を削除したり、標本数が一定数に達した場合には標本を半分削除したりすることで、標本によって情報処理装置１の記憶領域のリソースが圧迫されることを抑制することができる。
【００７９】
第１実施形態において、監視カメラ２には光学カメラが想定されているが、これに代えて、熱を検知するサーマルカメラが監視カメラ２として用いられてもよい。サーマルカメラは、光や影を検知しないので、サーマルカメラを用いることで、光、影等による撮像範囲内の変化の影響を除去することができる。また、検知対象物が車両や人間等の熱を帯びた物体である場合には、時間、季節、天気等の周囲環境の変化による撮像画像への影響が少ないため、より適している。
【００８０】
また、第１実施形態では、標本ベクトルは更新されるが、これに限定されず、標本ベクトルは予め取得されたものを更新することなく用い続けてもよい。この場合には、例えば、より多くのパターンの標本ベクトルを保持しておくことで、検知精度を維持することができる。
【００８１】
＜応用例＞
第１実施形態で説明された対象物検知処理と背景差分法による対象物検知処理とを併用してもよい。以降、第１実施形態で説明された対象物検知処理を分類法による対象物検知
処理と称する。分類法による対象物検知処理は、「第１の判定」の一例である。背景差分法による対象物検知処理は、「第２の判定」の一例である。
【００８２】
図８は、情報処理装置１の、背景差分法による対象物検知処理と分類法による対象物検知処理とを併用する場合の対象物検知処理のフローチャートの一例である。図８に示される処理は、所定の周期で繰り返し実行される。
【００８３】
ＯＰ３０１では、検知部１２は、検知部１２は、画像受付部１１から監視カメラ２の撮像画像が入力されたか否かを判定する。監視カメラ２の撮像画像が入力された場合には（ＯＰ３０１：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３０２に進む。監視カメラ２の撮像画像が入力されていない場合には（ＯＰ３０１：ＮＯ）、図８に示される処理が終了する。以降、入力画像と称する場合には、ＯＰ３０１において入力された撮像画像を示すこととする。
【００８４】
ＯＰ３０２では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理を実行する。ＯＰ３０３では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理で用いられる背景画像の更新処理を実行する。ＯＰ３０２及びＯＰ３０３で行われる処理は、背景画像と入力画像との差分に基づいて対象物の検知が行われるのであれば、周知の方法のいずれで行われてもよい。例えば、背景画像と入力画像との各画素の画素値の差分値を画素値として有する差分画像を生成し、縦方向と横方向のそれぞれで差分値を合計し、当該２つの合計値と各方向の閾値とを比較して、検知対象物を検知する方法がある。背景画像の更新方法も、周知の方法のいずれであってもよい。例えば、現在の背景画像と入力画像とにそれぞれ重み係数を乗じたものを合算して新たな背景画像としてもよい。
【００８５】
ＯＰ３０４では、検知部１２は、分類法による対象物検知処理を実行する。ＯＰ３０４で行われる処理は、例えば、図６のＯＰ１０１からＯＰ１０７の処理である。ＯＰ３０５では、検知部１２は、分類法による対象物検知処理で用いられる標本情報の更新処理を実行する。標本情報の更新処理は、例えば、図７に示される処理である。
【００８６】
ＯＰ３０６では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理の結果と、分類法による対象物検知処理の結果と、の整合を取る整合処理を行う。整合処理の詳細は後述される。その後、図８に示される処理が終了する。
【００８７】
図９は、背景差分法による対象物検知処理の結果と分類法による対象物検知処理の結果との整合を取る整合処理のフローチャートの一例である。図９に示される処理は、図８のＯＰ３０６において実行される処理である。
【００８８】
ＯＰ４０１では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理によって、検知対象物の検知があるか否かを判定する。背景差分法による対象物検知処理によって、検知対象物の検知がある場合には（ＯＰ４０１：ＹＥＳ）、処理がＯＰ４０２に進む。対象物検知処理によって、検知対象物の検知がない場合には（ＯＰ４０１：ＮＯ）、図９に示される処理が終了する。
【００８９】
ＯＰ４０２では、検知部１２は、特徴ベクトルは一般的であるか、すなわち、分類法による対象物検知処理によって、検知対象物の検知があるか否かを判定する。特徴ベクトルが一般的である場合には（ＯＰ４０２：ＹＥＳ）、処理がＯＰ４０３に進む。ＯＰ４０３では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理の判定に誤りがあると判定し、入力画像に検知対象物が存在しないと判定する。
【００９０】
特徴ベクトルが一般的でない場合には（ＯＰ４０２：ＮＯ）、処理がＯＰ４０４に進む。ＯＰ４０４では、検知部１２は、背景差分法による対象物検知処理の判定に誤りがない
と判定し、入力画像に検知対象物が存在すると判定する。その後、図９に示される処理が終了し、これとともに図８に示される処理も終了する。
【００９１】
ＯＰ４０５では、検知部１２は、所定のフレーム数連続して判定ミスが発生しているか否かを判定する。所定のフレーム数連続して判定ミスが発生している場合には（ＯＰ４０５：ＹＥＳ）、処理がＯＰ４０６に進む。ＯＰ４０６では、検知部１２は、背景差分法において用いられる背景画像をリセットする。これは、所定のフレーム数連続して判定ミスが発生している場合には、背景差分法による対象物検知処理において用いられる背景画像に問題があることが考えらえるためである。その後、図９に示される処理が終了し、これとともに図８に示される処理も終了する。
【００９２】
所定のフレーム数連続して判定ミスが発生していない場合には（ＯＰ４０５：ＮＯ）、図９に示される処理が終了し、これとともに図８に示される処理も終了する。なお、図８及び図９に示される処理は一例であって、情報処理装置１の処理は、これらに限定されない。
【００９３】
応用例によれば、背景差分法による対象物検知処理において誤検知があった場合でも、分類法による対象物検知処理の結果によって、当該誤検知が検出されるので、検知精度が向上する。
【００９４】
＜その他＞
第１実施形態では、監視カメラ２を撮像範囲が踏切内となるように設置し、踏切内での歩行者や自動車等を検知対象とした場合について説明されたが、これに限定されない。対象物検知システム１００は、例えば、高速道路の料金所、高速道路の路側帯の近傍等に設置し、高速道路の料金所の通路、高速道路の路側帯の前方の道路等を監視カメラ２の撮像範囲に設定することによって、検知対象物としての自動車の滞留によって事故が発生する可能性の高い場所において、事故の発生を抑制することができる。また、人や自動車の進入の制限が望まれる場所に、対象物検知システム１００を設置し、人や自動車の出入り口となる範囲を監視カメラ２の撮像範囲とすることによって、進入制限の場所への進入を検知することができ、セキュリティ対策にも応用することができる。
【００９５】
＜記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
【００９６】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる非一時的な記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。さらに、ＳＳＤ（Solid State Drive）は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コ
ンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体には、オンラインストレージ、クラウドストレージ、ファイルホスティング等と呼ばれる、第三者であるサービス提供者によって貸し出されるサーバーマシンの記憶領域であって、仮想的に私有の記憶媒体として使用可能な記録媒体も含まれる。
【符号の説明】
【００９７】
１        ：情報処理装置
２        ：監視カメラ
３        ：モバイルルータ
４        ：外部記憶装置
５        ：ネットワークハブ
１１      ：画像受付部
１２      ：検知部
１３      ：標本情報保持部
１４      ：通知部
１００    ：対象物検知システム
１０２    ：主記憶装置
１０３    ：入力装置
１０４    ：出力装置
１０５    ：補助記憶装置
１０５Ｐ  ：対象物検知プログラム
１０７    ：ネットワークインタフェース
１０８    ：外部機器接続インタフェース
【図１】
2020132092.tif 000005
【図２】
2020132092.tif 000006
【図３】
2020132092.tif 000007
【図４】
2020132092.tif 000008
【図５】
2020132092.tif 000009
【図６】
2020132092.tif 000010
【図７】
2020132092.tif 000011
【図８】
2020132092.tif 000012
【図９】
2020132092.tif 000013