(57)【要約】【課題】背景から人や車などの様々な対象を高い精度で識別することができる。【解決手段】所定の測定空間へ照射される光に対する反射光のうち、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長の前記反射光を受光する受光部１２０と、前記複数の波長のそれぞれについての反射率を算出する反射率算出部１３０と、前記複数の波長のそれぞれについての反射率に基づいて正規化指標を算出する正規化指標算出部１５０と、前記正規化指標と予め設定した識別条件とにより、前記測定空間内に存在する複数の異なる対象を識別する識別部１７０とを備える対象識別装置１００を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の測定空間へ照射される光に対する反射光のうち、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長の前記反射光を受光する受光部と、
前記複数の波長のそれぞれについての反射率を算出する反射率算出部と、
前記複数の波長のそれぞれについての反射率に基づいて正規化指標を算出する正規化指標算出部と、
前記正規化指標と予め設定した識別条件とにより、前記測定空間内に存在する複数の異なる対象を識別する識別部と、
を備える対象識別装置。
【請求項２】
前記反射率算出部は、前記複数の波長のそれぞれについての反射率を時系列で複数算出し、
前記正規化指標算出部は、同時に算出される前記複数の波長のそれぞれについての反射率に基づいて前記正規化指標を算出し、
前記識別部は、前記正規化指標と前記識別条件とにより、時系列に順次、前記対象を識別する請求項１に記載の対象識別装置。
【請求項３】
前記反射率と前記波長との関数の二次微分値を算出する二次微分値算出部をさらに備え、
前記識別部は、前記正規化指標および前記二次微分値と、予め設定した識別条件とにより、前記対象を識別する請求項１または２に記載の対象識別装置。
【請求項４】
前記正規化指標算出部は、前記各波長の前記反射率に基づいて複数の前記正規化指標を算出し、
前記二次微分値算出部は、複数の前記正規化指標に基づいて前記二次微分値を近似的に算出する請求項３に記載の対象識別装置。
【請求項５】
前記識別部は、前記正規化指標および前記二次微分値と、予め設定した閾値との比較により、前記対象を識別することを特徴とする請求項３または４に記載の対象識別装置。
【請求項６】
前記識別部は、予め特定されている既知対象について算出した前記正規化指標と前記閾値との比較による識別結果が前記既知対象を識別するものでない場合に、前記正規化指標と前記閾値との平均値を新たな閾値とする請求項５に記載の対象識別装置。
【請求項７】
複数の前記波長は、赤色域を含む請求項１から６のいずれかに記載の対象識別装置。
【請求項８】
複数の前記波長を含む光を前記測定空間へ照射する照射部をさらに備える請求項１から７のいずれかに記載の対象識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象識別装置に関し、特に、対象に照射される光に対する反射光の反射率に基づいて対象を識別する対象識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
障害物など特定の対象を光学的に検知する方法としては、可視光により対象を含む画像を撮像し、当該画像から人や車輌などを形状により判別する方法が知られている。また、夜間においても利用可能な方法として、赤外線サーモグラフィを用いて人物を背景と識別する方法が知られている。また、２つの異なる波長の赤外光を対象に含む領域に照射し、その反射率を利用して対象と背景とを識別する方法が知られている（例えば特許文献１を参照）。
【０００３】
これらの方法を利用した装置は、例えば、電動車椅子の走行支援や、視力の弱い者が歩行中に障害物を認識するための補助具としての応用が期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−２７５４７７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、可視光により撮像した画像により対象を判別する方法は、街中で使用する際に、プライバシーの保護や公衆の良俗の保護の観点から問題となる場合がある。また、この方法では、実用的な識別精度を確保するためには処理系に多大な負荷がかかることから、高速で移動する車輌等への実装が難しかった。また、赤外線サーモグラフィを用いて人物を識別する方法は、熱赤外域の水による吸収が極めて大きいことから、雨天時や環境温度が人体の表面温度に近い場合には、識別精度が極端に低下するという課題がある。
【０００６】
一方、赤外光の反射率を利用する方法は、上記のような測定環境の影響による識別精度の低下がほとんどなく、処理系への負荷も他の方法と比べて小さい。また、プライバシーの保護や公衆の良俗の保護の観点からも問題が生じにくい。しかしながら、例えば背景から人肌を選択的に抽出できるにとどまり、様々な対象を識別することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決する対象識別装置であって、所定の測定空間へ照射される光に対する反射光のうち、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長の前記反射光を受光する受光部と、前記複数の波長のそれぞれについての反射率を算出する反射率算出部と、前記複数の波長のそれぞれについての反射率に基づいて正規化指標を算出する正規化指標算出部と、前記正規化指標と予め設定した識別条件とにより、前記測定空間内に存在する複数の異なる対象を識別する識別部と、を備える。
【０００８】
また、本発明の対象識別装置において、前記反射率算出部は、前記複数の波長のそれぞれについての反射率を時系列で複数算出し、前記正規化指標算出部は、同時に算出される前記複数の波長のそれぞれについての反射率に基づいて前記正規化指標を算出し、前記識別部は、前記正規化指標と前記識別条件とにより、時系列に順次、前記対象を識別することが好ましい。
【０００９】
また、本発明の対象識別装置は、前記反射率と前記波長との関数の二次微分値を算出する二次微分値算出部をさらに備え、前記識別部は、前記正規化指標および前記二次微分値と、予め設定した識別条件とにより、前記対象を識別してもよい。
【００１０】
また、本発明の対象識別装置において、前記正規化指標算出部は、前記各波長の前記反射率に基づいて複数の前記正規化指標を算出し、前記二次微分値算出部は、複数の前記正規化指標に基づいて前記二次微分値を近似的に算出することが好ましい。
【００１１】
また、本発明の対象識別装置において、前記識別部は、前記正規化指標および前記二次微分値と、予め設定した閾値との比較により、前記対象を識別することが好ましい。
【００１２】
また、前記識別部は、予め特定されている既知対象について算出した前記正規化指標と前記閾値との比較による識別結果が前記既知対象を識別するものでない場合に、前記正規化指標と前記閾値との平均値を新たな閾値としてもよい。
【００１３】
また、本発明の対象識別装置において、複数の前記波長は、赤色域を含むことが好ましい。
【００１４】
また、本発明の対象識別装置は、複数の前記波長を含む光を前記測定空間へ照射する照射部をさらに備えてもよい。
【００１５】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は、かかる特徴を備えることにより、背景から人や車などの様々な対象を高い精度で識別することができる。また、測定環境の影響による識別精度の低下がほとんどなく、処理系への負荷も小さい。更には、対象の識別に際して、プライバシーの保護や公衆の良俗の保護の観点からも問題が生じることがない。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る対象識別装置１００の機能ブロック図を示す。
【図２】識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。
【図３】識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。
【図４】赤色域を利用する対象識別装置１００において、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローの一部を示す。
【図５】５つの異なる赤外域の波長を利用する対象識別装置１００において、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。
【図６】５つの異なる赤外域の波長を利用する対象識別装置１００において、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態に係る対象識別装置１００の機能ブロック図を示す。対象識別装置１００は、所定の測定空間へ照射した光に対する反射光から、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長についての反射率を測定し、その反射率に基づいて当該測定空間内に存在する複数の異なる対象を識別することのできる装置であって、照射部１１０、受光部１２０、反射率算出部１３０、同期回路１４０、正規化指標算出部１５０、二次微分値算出部１６０、および識別部１７０を備える。
【００２０】
上記所定の測定空間は、例えば、対象識別装置１００が乗用車に搭載されて当該乗用車前方の人や障害物を識別することを目的とするものである場合は、当該乗用車前方における走路上の空間であり、また、対象識別装置１００が車椅子に搭載されて当該車椅子に接近する人や障害物を識別することを目的とするものである場合は、当該車椅子の周囲の空間である。
【００２１】
照射部１１０は、複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３，および照射条件調整部１１８を有し、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長を含む光を所定の測定空間へ照射する。
【００２２】
本例において、複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３は、例えば所定の大きさの電圧を印加することにより赤外域である１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯の赤外光を発光する発光ダイオードである。また、照射条件調整部１１８は、複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３の輝度を調整して所定の大きさの輝度値に設定するとともに、当該輝度値に関する情報を反射率算出部１３０へ出力する。
【００２３】
受光部１２０は、複数の特定帯域通過フィルタ（バンドパスフィルタ）１２１，１２２，１２３、および、それぞれの特定帯域通過フィルタ１２１，１２２，１２３に対応して設けられる光電変換素子１２４，１２５，１２６を有し、上記測定空間からの反射光のうち、赤外域を含む少なくとも３つ以上の異なる複数の波長の反射光を受光する。
【００２４】
特定帯域通過フィルタ１２１，１２２，１２３は、上記測定空間からの反射光が入力されると、当該反射光のうちの所定の波長帯域の光のみを通過させ、それ以外の光を遮断する。本例において、複数の特定帯域通過フィルタ１２１，１２２，１２３は、それぞれ、異なる波長帯域の光のみを通過させる。
【００２５】
具体的には、特定帯域通過フィルタ１２１は、１２００ｎｍ帯の成分のみを通過させる。また、特定帯域通過フィルタ１２２は、１３００ｎｍ帯の成分のみを通過させ、特定帯域通過フィルタ１２３は、１５００ｎｍ帯の成分のみを通過させる。
【００２６】
なお、複数の特定帯域通過フィルタ１２１，１２２，１２３のそれぞれが通過させる光の帯域は上記の１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯に限られないが、後述するように上記測定空間から人や車などの障害物、および、アスファルト路面やコンクリート路面などの路面の種類などを識別する場合は、水分や大気による吸収が少なく、かつ識別対象について吸光特性がより大きく異なる帯域として上記の３つの赤外域の波長が好ましく選択される。
【００２７】
複数の光電変換素子１２４，１２５，１２６は、例えば受光した光の強度に応じた大きさの電圧を出力する素子であり、対応する特定帯域通過フィルタ１２１，１２２，１２３からの光の強度に応じた大きさの電圧を反射率算出部１３０へと出力する。
【００２８】
反射率算出部１３０は、複数の光電変換素子１２４，１２５，１２６のそれぞれを通過した電圧成分と、照射条件調整部１１８からの上記輝度値に関する情報とに基づいて、上記測定空間からの反射光における複数の波長帯域の成分の反射率を算出する。
【００２９】
具体的には、反射率算出部１３０は、光電変換素子１２４からの１２００ｎｍ帯の電圧成分と、照射条件調整部１１８からの上記輝度値に関する情報のうち、１２００ｎｍ帯の輝度値に関する情報とに基づいて、複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３から上記測定空間へ照射された光のうちの１２００ｎｍ帯における反射率を算出する。また、反射率算出部１３０は、光電変換素子１２５，１２６からの電圧成分と、照射条件調整部１１８からの上記輝度値に関する情報とに基づいて、上記と同様に、１３００ｎｍ帯および１５００ｎｍ帯における反射率を算出する。
【００３０】
なお、本例において、反射率算出部１３０は、上記波長のそれぞれに対応する反射率を時系列で複数算出する。より具体的には、反射率算出部１３０は、複数のタイミングにおける１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯における反射率を算出する。
【００３１】
同期回路１４０は、照射条件調整部１１８が複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３の輝度値の設定を調整するタイミングと、反射率算出部１３０が照射条件調整部１１８からの当該輝度値に関する情報を取得するタイミングとを同期化する。したがって、複数の半導体発光素子１１１，１１２，１１３の輝度値が変更された場合でも、反射率算出部１３０において、当該変更後の輝度値を反映した反射率が算出される。
【００３２】
正規化指標算出部１５０は、反射率算出部１３０において算出される上記反射率に基づいて正規化指標を算出する。本例において、正規化指標算出部１５０は、反射率算出部１３０において時系列の各タイミングで同時に算出される１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯の各帯域の反射率に基づいて、複数の正規化指標を算出する。
【００３３】
より具体的には、正規化指標算出部１５０は、各タイミングにおいて算出される１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯の各帯域の反射率（Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００）に基づいて、以下に示す式により定義される３つの正規化指標（ＮＤ１〜ＮＤ３）を算出する。
ＮＤ１  ：  （Ｒ１３００−Ｒ１２００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１２００）
ＮＤ２  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）
ＮＤ３  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）
【００３４】
二次微分値算出部１６０は、反射率算出部１３０において算出される上記反射率と波長との関数の二次微分値を算出する。本例では、二次微分値算出部１６０は、正規化指標算出部１５０において算出される複数の上記正規化指標に基づいて、上記二次微分値を近似的に算出する。具体的には、二次微分値算出部１６０は、以下に示す式により近似される値（２ｎｄｄｅｒ）を二次微分値として算出する。
２ｎｄｄｅｒ  ：  Ｒ１５００−３×Ｒ１３００＋２×Ｒ１２００
【００３５】
識別部１７０は、複数の上記正規化指標および上記二次微分値と、予め設定した識別条件とにより、上記測定空間内に存在する複数の異なる対象を識別する。本例において、識別部１７０は、正規化指標算出部１５０において時系列に順次算出される複数の上記正規化指標と、二次微分値算出部１６０において複数の当該正規化指標に基づいて算出される上記二次微分値とを、予め設定した閾値と比較することにより、時系列に順次、上記測定空間内における受光部１２０により反射光を受光している領域（測定領域）に存在する対象を識別する。
【００３６】
なお、本例の対象識別装置１００は、図１に示すような１つの受光部１２０を備える形態に限られず、複数の受光部１２０を備えてもよい。また、この場合、それぞれの受光部１２０は、上記測定空間内における複数の異なる測定領域からの反射光を受光することが好ましい。また、複数の受光部１２０のそれぞれが、特定の方向における隣り合う測定領域からの反射光を受光するラインセンサを構成してもよい。
【００３７】
以下において、識別部１７０による対象の識別フローについて、より具体的に説明する。
【００３８】
図２および図３は、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。本識別フローでは、まず、識別部１７０は、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、および１５００ｎｍ帯の各帯域の反射率（Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００）が近似的に０であるか否か、すなわち、測定領域からの反射光に、これらの帯域の成分がほとんど含まれていないか否かを判別する（ステップＳ２００）。
【００３９】
本例では、識別部１７０は、Ｒ１２００、Ｒ１３００、およびＲ１５００のそれぞれの値が０．０２よりも小さいか否かにより上記判別を実施する。そして、Ｒ１２００、Ｒ１３００、およびＲ１５００の全てが０．０２よりも小さい場合（Ｓ２００：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に窓ガラスが存在すると識別する。
【００４０】
また、Ｒ１２００、Ｒ１３００、およびＲ１５００の全てが０．０２以上である場合（Ｓ２００：ＮＯ）は、更に、識別部１７０は、上記２ｎｄｄｅｒの値が所定の閾値Ｔｈ１よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ２１０）。ここで、閾値Ｔｈ１は、例えば０．０９に設定される。
【００４１】
そして、上記２ｎｄｄｅｒの値がＴｈ１以上である場合（Ｓ２１０：ＮＯ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ２よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２２０）。ここで、閾値Ｔｈ２は、例えば０．０３に設定される。ステップＳ２１０において上記２ｎｄｄｅｒの値がＴｈ１よりも小さい場合（Ｓ２１０：ＹＥＳ）については後述する。
【００４２】
上記ＮＤ２の値がＴｈ２よりも大きい場合（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域にアスファルトが存在すると識別する。また、上記ＮＤ２の値がＴｈ２以下である場合（Ｓ２２０：ＮＯ）は、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ３よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２３０）。ここで、閾値Ｔｈ３は、例えば−０．０３５に設定される。上記ＮＤ２の値がＴｈ３以下である場合（Ｓ２３０：ＮＯ）、識別部１７０は、上記測定空間内における測定領域にコンクリートまたは石が存在すると識別する。
【００４３】
また、上記ＮＤ２の値がＴｈ３よりも大きい場合（Ｓ２３０：ＹＥＳ）は、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ３の値が０よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２４０）。上記ＮＤ３の値が０よりも大きい場合（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に羊毛（ウール地）が存在すると識別する。また、上記ＮＤ２の値が０以下である場合（Ｓ２４０：ＮＯ）、識別部１７０は、測定領域に金属が存在すると識別する。
【００４４】
また、ステップＳ２１０において、上記２ｎｄｄｅｒの値がＴｈ１よりも小さい場合（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ４よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２５０）。ここで、閾値Ｔｈ４は、例えば−０．５８に設定される。
【００４５】
上記ＮＤ２の値がＴｈ４よりも大きい場合（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に人肌または植物が存在すると識別する。一方、上記ＮＤ２の値がＴｈ４以下である場合（Ｓ２５０：ＮＯ）、識別部１７０は、測定領域に動物または布地（綿地）が存在すると識別する。そして、識別部１７０による本識別フローは終了する。なお、上記所定の閾値Ｔｈ１〜Ｔｈ４は、予め、金属や人肌など既知の対象に対して測定領域を設定して識別部１７０による上記識別フローを実施した際に正確に対象を識別できる値を求めて設定されるものである。
【００４６】
本実施形態の対象識別装置１００が上記のラインセンサを備える場合、識別部１７０は、例えば、以下のように種々の対象の存在を判定してもよい。すなわち、識別部１７０は、例えば、隣接する一または複数の測定領域において、羊毛（ウール地）、あるいは動物または布地（綿地）の少なくとも一方と、人肌とが連続的に存在する場合に、上記測定空間内に人が存在するものと判定してもよい。
【００４７】
また、識別部１７０は、例えば、複数の連続する測定領域においてアスファルトが存在する場合に、当該連続する測定領域にアスファルト路面が存在するものと判定してもよい。また、識別部１７０は、例えば、窓ガラスが存在すると識別された測定領域に隣接する一または複数の測定領域において窓ガラスおよび金属が連続的に存在すると識別された場合に、上記測定空間内に車（例えば乗用車）が存在するものと判定してもよい。
【００４８】
このように、本実施形態の対象識別装置１００は、所定の測定領域に存在する対象がどのようなものであるかを高い精度で識別することができる。また、赤外域の波長のみを用いているので、測定環境の影響による識別精度の低下がほとんどなく、処理系への負荷も小さい。更には、対象の識別に際して、プライバシーの保護や公衆の良俗の保護の観点からも問題が生じることがない。また、複数の受光部１２０を含むラインセンサを備えた構成とすることにより、複数の測定領域についての識別結果に基づいて、人や車などの障害物の有無をより正確に判定することができる。
【００４９】
ところで、昼間に使用していた対象識別装置１００を夜間に使用する場合、あるいは、晴天時に使用していた対象識別装置１００を雨天時に使用する場合、などのように、対象識別装置１００の環境条件が大きく変化すると、当該環境条件の変化前に設定した上記閾値（Ｔｈ１〜Ｔｈ４）を用いて識別部１７０が対象の識別を実施すると、識別精度が低下することがある。
【００５０】
そこで、本実施形態の対象識別装置１００は、上記環境条件の変化後に、予め特定されている既知対象について識別を実施し、その識別結果が当該既知対象を識別するものでない場合に、以下の校正を行う。
【００５１】
まず、予め特定されている既知対象について対象識別装置１００による識別を実施し、正規化指標算出部１５０により、当該既知対象からの各波長の反射率に基づいて正規化指標を算出する。次に、識別部１７０により、上記正規化指標と設定されている閾値との平均値を算出する。そして、識別部１７０は、その算出値を新たな閾値として設定する。これにより、識別部１７０に設定される閾値を環境条件の変化に応じた値へと校正することができるので、環境条件の変化の影響により対象の識別精度が低下するのを防ぐことができる。
【００５２】
また、この校正を複数回繰り返すことにより、環境条件の変化後の対象の識別精度をより向上させることができる。なお、対象識別装置１００は、上記環境条件の変化を検出する校正を備え、当該環境条件の変化に応じて自動的に上記の校正を実施してもよい。また、この場合、対象識別装置１００は、校正に用いる既知対象を自身の一部として備えていてもよい。
【００５３】
本実施形態の対象識別装置１００は、赤外域の波長のみを用いて上記測定空間内の対象を識別する形態に限られない。例えば、上記の３つの赤外域の波長に加えて、更に、植物の葉などに存在するクロロフィルに対して特有の吸収特性を有する６８０ｎｍ帯の赤色域の波長を用いて上記測定空間内の対象を識別してもよい。本形態では、照射部１１０は、上記赤色域の波長を含む光を上記測定空間へ照射する半導体発光素子を有してよく、また、受光部１２０は、上記赤色域の波長の反射光に対応する成分のみを通過させる特定帯域通過フィルタを有してよい。
【００５４】
また、本形態では、正規化指標算出部１５０は、上記の３つの正規化指標（ＮＤ１〜ＮＤ３）に加えて、各タイミングにおいて算出される１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、および６８０ｎｍ帯の各帯域の反射率（Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００、Ｒ６８０）に基づいて、以下に示す式により定義される正規化指標（ＮＤ４）を算出する。
ＮＤ４  ：  （Ｒ１５００−Ｒ６８０）／（Ｒ１５００＋Ｒ６８０）
【００５５】
以下において、本形態の対象識別装置１００において、識別部１７０による対象の識別フローについてより具体的に説明する。
【００５６】
図４は、赤色域を利用する対象識別装置１００において、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローの一部を示す。識別部１７０は、赤外域のみで対象を識別する場合と赤色域を利用する場合とで図２に示す識別フローについては同様であることから説明を省略する。すなわち、図４に示す識別フローは、図３に示す識別フローに代わるものである。
【００５７】
本例では、ステップＳ２１０において上記２ｎｄｄｅｒの値がＴｈ１よりも小さい場合（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、上記ＮＤ４の値が所定の閾値Ｔｈ５よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２６０）。
【００５８】
上記ＮＤ４の値がＴｈ５よりも大きい場合（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に植物が存在すると識別する。一方、上記ＮＤ４の値がＴｈ５以下である場合（Ｓ２６０：ＮＯ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ４よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ２７０）。ここで、閾値Ｔｈ４の大きさについては上記と同様である。
【００５９】
上記ＮＤ２の値がＴｈ４よりも大きい場合（Ｓ２５０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に人間の皮膚（人肌）が存在すると識別する。一方、上記ＮＤ２の値がＴｈ４以下である場合（Ｓ２５０：ＮＯ）、識別部１７０は、測定領域に動物または布地（綿地）が存在すると識別する。そして、識別部１７０による本識別フローは終了する。
【００６０】
なお、上記閾値Ｔｈ５についても、予め植物、人肌あるいは動物（綿地）に対して測定領域を設定して識別部１７０による上記識別フローを実施した際に正確に植物を識別できる値を求めて設定されるものである。
【００６１】
このように、赤外域に加えて６８０ｎｍ帯の赤色域を対象の識別に用いることにより、人肌あるいは動物（綿地）と、植物とを識別することができる。
【００６２】
本実施形態の対象識別装置１００は、上記のように、３つの赤外域を利用する形態、および赤色域を更に利用する形態に替えて、より多くの赤外域の波長を用いて対象を識別してもよい。例えば、濡れたアスファルトおよび濡れたコンクリートを正確にアスファルトおよびコンクリートと識別することを目的として、上記の３つの赤外域の波長に加えて、更に、１１００ｎｍ帯および１６００ｎｍ帯の波長を用いて上記測定空間内の対象を識別してもよい。本形態では、照射部１１０は、上記２つの新たな赤外域の波長の光を上記測定空間へ照射する半導体発光素子を更に有してよく、また、受光部１２０は、当該新たな赤外域の波長の反射光に対応する成分のみを通過させる特定帯域通過フィルタを有してよい。
【００６３】
また、本形態では、正規化指標算出部１５０は、各タイミングにおいて算出される１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、および１６００ｎｍ帯の各帯域の反射率（Ｒ１１００、Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００、Ｒ１６００）に基づいて、以下に示す式により定義される４つの正規化指標（ＮＤ１〜ＮＤ３）を算出する。
ＮＤ１  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）
ＮＤ２  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）
ＮＤ３  ：  （Ｒ１６００−Ｒ１３００）／（Ｒ１６００＋Ｒ１３００）
ＮＤ４  ：  （Ｒ１３００−Ｒ１１００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１１００）
【００６４】
また、二次微分値算出部１６０は、上記反射率と波長との関数の二次微分値を算出する。本形態では、二次微分値算出部１６０は、正規化指標算出部１５０において算出される４つの上記正規化指標に基づいて、以下に示す式により近似される値（２ｎｄｄｅｒ１、２ｎｄｄｅｒ２）を二次微分値として算出する。
２ｎｄｄｅｒ１  ：  
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）｝／２００］
−［｛（Ｒ１３００−Ｒ１２００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１２００）｝／１００］
２ｎｄｄｅｒ２  ：  
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）｝／３００］
−［｛（Ｒ１２００−Ｒ１１００）／（Ｒ１２００＋Ｒ１１００）｝／１００］
【００６５】
以下において、本形態の対象識別装置１００において、識別部１７０による対象の識別フローについてより具体的に説明する。
【００６６】
図５および図６は、５つの異なる赤外域の波長を利用する対象識別装置１００において、識別部１７０が複数の異なる対象を識別する際の識別フローを示す。本識別フローでは、まず、識別部１７０は、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、および１６００ｎｍ帯の各帯域の反射率（Ｒ１１００、Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００、Ｒ１６００）が近似的に０であるか否か、すなわち、測定領域からの反射光に、これらの帯域の成分がほとんど含まれていないか否かを判別する（ステップＳ３１０）。
【００６７】
本形態では、識別部１７０は、Ｒ１１００、Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００、およびＲ１６００のそれぞれの値が０．０２よりも小さいか否かにより上記判別を実施する。そして、これらの反射率の全てが０．０２よりも小さい場合（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に窓ガラスが存在すると識別する。
【００６８】
また、Ｒ１１００、Ｒ１２００、Ｒ１３００、Ｒ１５００、およびＲ１６００の全てが０．０２以上である場合（Ｓ３１０：ＮＯ）は、更に、識別部１７０は、上記２ｎｄｄｅｒ１に上記ＮＤ１と上記ＮＤ３との和を乗じた値｛２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）｝が所定の閾値Ｔｈ１１よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ３２０）。
【００６９】
そして、上記の値がＴｈ１１以上である場合（Ｓ３２０：ＮＯ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１２よりも大きいか否かを判別する（ステップＳ３３０）。ステップＳ３２０において上記の値がＴｈ１１よりも小さい場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）については後述する。
【００７０】
上記ＮＤ２の値がＴｈ１２よりも大きい場合（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に動物または布地（綿地）が存在すると識別する。また、上記ＮＤ２の値がＴｈ１２以下である場合（Ｓ３３０：ＮＯ）は、識別部１７０は、更に、上記２ｎｄｄｅｒ２の値が所定の閾値Ｔｈ１３よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ３４０）。
【００７１】
そして、上記２ｎｄｄｅｒ２の値がＴｈ１３よりも小さい場合（Ｓ３４０：ＹＥＳ）は、識別部１７０は、測定領域に植物が存在すると識別する。また、上記２ｎｄｄｅｒ２の値がＴｈ１３以上である場合（Ｓ３４０：ＮＯ）は、識別部１７０は、上記測定空間内における測定領域に人肌が存在すると識別する。
【００７２】
また、ステップＳ３２０において、上記の値｛２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）｝がＴｈ１１よりも小さい場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ３の値が所定の閾値Ｔｈ１４よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ３５０）。
【００７３】
上記ＮＤ３の値がＴｈ１４よりも小さい場合（Ｓ３５０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ４の値が所定の閾値Ｔｈ１５よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ３６０）。また、上記ＮＤ３の値がＴｈ１４以上である場合（Ｓ３５０：ＮＯ）、識別部１７０は、更に、上記ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１６よりも小さいか否かを判別する（ステップＳ３７０）。
【００７４】
ステップＳ３６０において、上記ＮＤ４の値がＴｈ１５よりも小さい場合（Ｓ３６０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域に濡れた金属（例えば濡れた車のボディー表面）が存在すると識別する。また、上記ＮＤ４の値がＴｈ１５以上である場合（Ｓ３６０：ＮＯ）は、識別部１７０は、上記測定空間内における測定領域にコンクリートまたは石が存在すると識別する。
【００７５】
ステップＳ３７０において、上記ＮＤ２の値がＴｈ１６よりも小さい場合（Ｓ３７０：ＹＥＳ）、識別部１７０は、測定領域にアスファルトが存在すると識別する。また、上記ＮＤ２の値がＴｈ１６以上である場合（Ｓ３７０：ＮＯ）は、識別部１７０は、上記測定空間内における測定領域に濡れたコンクリートまたは石が存在すると識別する。そして、識別部１７０による本識別フローは終了する。
【００７６】
本形態の対象識別装置１００は、５つの異なる赤外域の波長における反射率に基づいて算出される複数の正規化指標、とりわけ１３００ｎｍ帯および１６００ｎｍ帯の反射率を用いて算出される正規化指標を利用することにより、雨などで濡れた金属や濡れたコンクリートを正確に識別することができる。
【００７７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることができることは当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【符号の説明】
【００７８】
１００…対象識別装置
１１０…照射部
１１１，１１２，１１３…半導体発光素子
１１８…照射条件調整部
１２０…受光部
１２１，１２２，１２３…特定帯域通過フィルタ
１２４，１２５，１２６…光電変換素子
１３０…反射率算出部
１４０…同期回路
１５０…正規化指標算出部
１６０…二次微分値算出部
１７０…識別部
【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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