(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行する車両に遠赤外線カメラを搭載し地面に埋設された目標を実時間に自動検出する遠赤外線埋設物自動検出装置であって、
前記遠赤外線カメラにより限定された俯角範囲において方位角方向の１次元の輝度の時系列データから、目標や地表面クラッタを含む全ての要因の放射率、放射温度及び射度係数を用いて複雑に分布する境界条件での熱伝導方程式を解くことなしに、フラクショナルブラウン運動によるモデル化を行い、植生を含む地表面クラッタの遠赤外線領域の放射強度分布に関する現象を模擬することを特徴とする遠赤外線埋設物自動検出装置。 
【請求項２】
遠赤外線領域における地表面クラッタの統計的性質に適合したＣＦＡＲ処理として、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理に符号判別機能を取り入れたクラッタ抑圧処理を行う請求項１記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項３】
前記１次元の輝度の時系列データを、フラクショナル微分することにより、遠赤外線領域固有の地表面クラッタである有色雑音を無相関な白色正規雑音に変換し、変換後の時系列データの出力平均と変換後の時系列データとの差をとり、その結果を２乗してから前記ＣＡ−ＣＦＡＲ処理を行う請求項２記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項４】
前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとることによって負の値となり、かつ絶対値が極大となる負の跳躍点も、その結果を２乗することにより、クラッタの振幅強度分布をＣＡ−ＣＦＡＲ処理に適合させた請求項３記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項５】
前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとり２乗する直前のデータの符号を、符号関数によるラベル化を用いて識別することにより、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理出力から跳躍点の正と負の符号を選別し、昼夜の気温の変化に対応して地表面に対して相対的に低温又は高温の目標検出の切り替えを行う請求項３記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項６】
前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとり２乗する直前のデータの符号を、符号関数によるラベル化を用いて識別することにより、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理出力から跳躍点の正と負の符号を選別し、符号化された前記出力の値を論理演算することにより、目標信号の立ち上がりと降下の両端点を検出し、検出対象の目標の大きさを考慮した目標存在区間を自動判定する請求項３，４又は５記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項７】
前記１次元の輝度の時系列データをフラクショナル微分することで、本来の単峰性パルスが符号反転型双峰性パルスに変換されることにより、目標信号の中間部分に含まれる目標情報は目標信号の立ち上がりと降下する点のみを残して見かけ上打ち消し合い、地表面クラッタのみが存在する区間になることによって、地表面クラッタの統計性から目標が混在する影響を低減乃至排除してＣＡ−ＣＦＡＲ処理を行う請求項２記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【請求項８】
フラクタル性を有しないと判定された前記１次元の輝度の時系列データに対して、目標の自動抽出をノンパラメトリックＣＦＡＲ処理により補完する請求項１記載の遠赤外線埋設物自動検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、埋設物と地表面の温度差により生じる遠赤外線の放射強度による温度差を、遠赤外線カメラの輝度データに変換し、その輝度分布から埋設物の存在位置を概定する遠赤外線埋設物自動検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
地中に埋設された障害物の火薬を組成する火薬組成物質である窒素酸化物を窒素ガスに変換する微生物である脱窒菌及び、炭化水素を分解する炭化水素資化性菌を地表面に散布し、所定時間経過後に上記微生物の存在により温度変化した地表の温度分布を赤外線撮像カメラと画像表示装置で検出して障害物の埋設の有無を判別する方法が、下記特許文献１に開示されている。
【０００３】
車両に搭載されたガイドレールと同ガイドレールに沿って移動しうる台車と、同台車上に装着されて地表面にマイクロ波を照射するマイクロ波照射装置と、同マイクロ波照射装置と並置されるように上記台車上に装着されて地表面から赤外線を受ける赤外線カメラと、同赤外線カメラから信号を受けて赤外線映像を映し出すべく上記車両のコントロール室に設けられた埋設障害物判別用赤外線映像装置を備えて構成された埋設障害物探査装置で、地中に埋設された障害物を非破壊手段で探査する障害物探査装置に関するもので地表面にマイクロ波を照射して、照射後における地表面温度の挙動を映像化することで埋設障害物の材質の別なく埋設障害物の有無を判定できるようにする方法が、下記特許文献２に開示されている。
【０００４】
冷却液を埋設障害物の存在する可能性のある地表面に散布し強制冷却する又は加熱用のバーナーにより加熱することにより、埋設障害物と地表面の比熱の違いによる過渡的な温度差を発生させ、探知エリア内に設置されるレーザーマーカと探知エリア内を計測できる赤外線カメラと画像信号とレーザー測距装置と自己位置測定装置とから構成された埋設障害物の位置マップ表示輝度画像から埋設障害物を検出する方法が、下記特許文献３に開示されている。
【０００５】
埋設障害物の有無を赤外センシング手法で遠隔探査できるようにするための埋設障害物の有無判定法として、火薬部を内蔵させたプラスティック部の上面にゴム板を載置した模擬埋設障害物を、周辺模擬土壌体内に埋設して三次元数値シミュレーション向けの、土中の三次元物理モデルを構築し、三次元物理モデルにおける周辺模擬土壌体の地表面を加熱面及び放熱面とし、地表面における太陽放射による２４時間にわたる温度変化を、所定の初期条件と環境条件とのもとで、非定常三次元熱伝導方程式を基礎方程式として用いて行う三次元数値シミュレーションにより再現し、再現結果により得られる所要時間経過毎の各二次元熱画像中から得られる明瞭な埋設障害物のイメージとの関係で定まる最適時間帯を確定し、最適時間帯を経験則として自然環境下での実際の埋設障害物の有無の赤外線リモートセンシングを可能にする方法が、下記特許文献４に開示されている。
【０００６】
電子部品を実装したプリント配線板の発熱状態を熱画像で捉え、この熱画像の時間的な変化を基にフラクタル次元解析によりプリント配線板の異常や劣化を診断する。プリント配線板の劣化検出をするとき、各観測時における熱画像に対してフラクタル次元を計算し、このフラクタル次元の時間的変化傾向から、予め求めたプリント配線板の故障状態におけるフラクタル次元の判定値と比較することにより劣化を判定する方法が、下記特許文献５に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１３２６３４号公報
【特許文献２】特開平６−２３５５９９号公報
【特許文献３】特開２００１−７４３９７号公報
【特許文献４】特開２００５−１９５２８７号公報
【特許文献５】特開２００１−３３７０５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１の場合、地中に埋設された障害物の火薬組成物質を変換又は分解し、目標と背景の地表の温度分布のコントラストを発生又は強調することにより目標検出が容易にはなるが、散布する微生物と散布量を準備する必要があり装置の大型化及びコストがかかるだけでなく、温度変化に至る時間を要するため、車両が走行しながら実時間に埋設障害物を探知することは難しい。
【０００９】
また、特許文献２の場合、地表面にマイクロ波を照射するマイクロ波照射装置により遠隔への目標対応が可能であるが、地中透過性の良い周波数を使っても車両が走行しながら実時間に７ｍ以上離隔した目標の温度を上げるには相当の送信出力を必要とし装置が大型化する。
【００１０】
さらに、冷却液を地表面に散布し強制冷却又は加熱用のバーナーにより加熱する特許文献３の手法も、埋設障害物と地表面の比熱の違いによる過渡的な温度差を発生させるには比較的早いが実時間処理が困難なため、車載されても走行速度に限界があり作業効率を大幅に向上することは難しい。
【００１１】
一方、埋設障害物の有無を赤外センシング手法で遠隔探査できるようにするための埋設障害物の有無判定法として、模擬埋設障害物を、周辺模擬土壌体内に埋設して土中の三次元物理モデルを構築し、地表面を加熱面及び放熱面とし、太陽放射による２４時間にわたる温度変化を、所定の初期条件と環境条件とのもとで、非定常三次元熱伝導方程式を基礎方程式として用いて行う三次元数値シミュレーションにより再現し、赤外線カメラ画像の二次元熱画像からデータベースと比較し予想する特許文献４の手法は、土壌の種類、含水率、植生の存在、季節等々、極めて多くの不確定条件についてのデータベースを保有する必要があり、この手法は赤外線カメラ以外に大きな装置を必要としない代わりに、高度な解析装置を必要とする。
【００１２】
ところで、赤外線カメラによる画像からフラクタル次元を利用した簡易な特徴抽出を行う特許文献５の方法がある。プリント配線板の発熱状態を熱画像で捉え、フラクタル次元の時間的な変化を解析し、プリント配線板の異常や劣化を診断する手法であるが、故障に関する経年的なデータベースを有しており、本発明のような埋設物探知においては、未知の環境においての使用となるため、フラクタル次元そのものを目標抽出の特徴量とすることは誤警報を抑えることが難しいなど、この現象にのみ適用できる経験的な手法であり、他の応用に適するかは未定である。
【００１３】
また、２次元画像をニューラルネットワークや形状のパターンマッチングにより識別する一般的な方法は、学習効果により性能を向上できる場合もあるが、事前に２次元画像を画像変換、フィルタ処理、クラスタリング、閾値処理などでスクリーニングすることにより、雑音や誤目標を取り除いた上で識別を行うなど、高速かつ複雑な並列計算処理を必要とするため、車両を走行しながらの実時間による埋設障害物探知には高速大容量の計算機が必要とされるためコストに見合わない。
【００１４】
そこで、車両搭載した赤外線カメラのような簡易な装置により取得したデータから、簡易なデータ処理により、ロバスト性を有する幅広い環境パラメータにおいて適用できる、一定誤警報率の前提において、より探知確率の高いリアルタイム処理が可能なコストのかからない目標検出手法及び装置を製作することが課題となる。その目的を可能にする鍵となるのが、赤外線探知用のＣＦＡＲ（Constant False Alarm Rate: 一定誤警報率、以降ＣＦＡＲと記述）技術である。未だに遠赤外線における地表面クラッタの性質に関する研究例が少ないため、クラッタの統計性も明らかになっていない。しかし、ＣＦＡＲは特定の統計性を前提とするパラメトリックＣＦＡＲ以外は、高い性能を発揮できないので、赤外線画像における特有のクラッタ抑圧技術の開発が課題となる。
【００１５】
本発明はこうした状況を認識してなされたものであり、その目的は、遠赤外線カメラによる埋設物からの目標信号抽出が地表面クラッタにより妨げられる環境下であっても、簡易な構成により遠赤外線領域における地表面クラッタを抑圧し目標信号を実時間で抽出可能とし、ひいては遠赤外線カメラを搭載した車両が走行しながらも離隔して埋設物を検出可能な遠赤外線埋設物自動検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明のある態様の遠赤外線埋設物自動検出装置は、走行する車両に遠赤外線カメラを搭載し地面に埋設された目標を実時間に自動検出する構成であって、
前記遠赤外線カメラにより限定された俯角範囲において方位角方向の１次元の輝度の時系列データから、目標や地表面クラッタを含む全ての要因の放射率、放射温度及び射度係数を用いて複雑に分布する境界条件での熱伝導方程式を解くことなしに、フラクショナルブラウン運動によるモデル化を行い、植生を含む地表面クラッタの遠赤外線領域の放射強度分布に関する現象を模擬することを特徴とする。
【００１８】
前記態様において、遠赤外線領域における地表面クラッタの統計的性質に適合したＣＦＡＲ処理として、ＣＡ−ＣＦＡＲ（Cell Averaged-ＣＦＡＲ：セル平均ＣＦＡＲ、以降ＣＡ−ＣＦＡＲと記述）処理に符号判別機能を取り入れたクラッタ抑圧処理を行うとよい。
【００１９】
前記態様において、前記１次元の輝度の時系列データを、フラクショナル微分することにより、遠赤外線領域固有の地表面クラッタである有色雑音を無相関な白色正規雑音に変換し、変換後の時系列データの出力平均と変換後の時系列データとの差をとり、その結果を２乗してから前記ＣＡ−ＣＦＡＲ処理を行うとよい。
【００２０】
前記態様において、前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとることによって負の値となり、かつ絶対値が極大となる負の跳躍点も、その結果を２乗することにより、クラッタの振幅強度分布をＣＡ−ＣＦＡＲ処理に適合させるとよい。
【００２１】
前記態様において、前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとり２乗する直前のデータの符号を、符号関数によるラベル化を用いて識別することにより、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理出力から跳躍点の正と負の符号を選別し、昼夜の気温の変化に対応して地表面に対して相対的に低温又は高温の目標検出の切り替えを行うとよい。
【００２２】
前記態様において、前記無相関な白色正規雑音に変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとり２乗する直前のデータの符号を、符号関数によるラベル化を用いて識別することにより、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理出力から跳躍点の正と負の符号を選別し、符号化された前記出力の値を論理演算することにより、目標信号の立ち上がりと降下の両端点を検出し、検出対象の目標の大きさを考慮した目標存在区間を自動判定するとよい。
【００２３】
前記態様において、前記１次元の輝度の時系列データをフラクショナル微分することで、本来の単峰性パルスが符号反転型双峰性パルスに変換されることにより、目標信号の中間部分に含まれる目標情報は目標信号の立ち上がりと降下する点のみを残して見かけ上打ち消し合い、地表面クラッタのみが存在する区間になることによって、地表面クラッタの統計性から目標が混在する影響を低減乃至排除してＣＡ−ＣＦＡＲ処理を行うとよい。
【００２４】
前記態様において、フラクタル性を有しないと判定された前記１次元の輝度の時系列データに対して、目標の自動抽出をノンパラメトリックＣＦＡＲ処理により補完するとよい。
【００２５】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法やシステムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００２６】
本発明に係る遠赤外線埋設物自動検出装置によれば、遠赤外線カメラによる埋設物からの目標信号抽出が地表面クラッタにより妨げられる環境下であっても、簡易な構成により遠赤外線領域における地表面クラッタを抑圧し目標信号を実時間で抽出可能である。また、遠赤外線カメラを搭載した車両が走行しながらも離隔して埋設物を検出可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施の形態のブロック図である。
【図２】実施の形態における第１目標検出処理装置のブロック図である。
【図３】実施の形態における第２目標検出処理装置のブロック図である。
【図４】実施の形態におけるフラクタル性判定装置のブロック図である。
【図５】実施の形態において、輝度画像から特定の俯角の時系列データを切り出しウィンドウ処理した後の空間スペクトルを分析した結果とフラクタル性を示すグラフである。
【図６】実施の形態において、輝度画像から各俯角の時系列データを切り出しフラクタル次元の分布を時刻ごとに示すグラフである。
【図７】ＣＡ−ＣＦＡＲ処理における注目セル値はχ２乗分布の和である自由度２Ｍのガンマー分布と比較され目標であるかを判定されることを示すブロック図である。
【図８】目標検出論理判定装置の論理演算を５段階に分けて示す説明図である。
【図９】フラクタル性があると判定された同一の時系列データを用いて第１目標検出処理装置と第２目標検出処理装置により目標検出をした結果と、第２目標検出処理装置だけを用いて目標検出した結果との比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態を詳述する。なお、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理等には同一の符号を付し、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は発明を限定するものではなく例示であり、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。
【００２９】
本発明の実施の形態に示す装置は、埋設物と地表面の温度差により生じる遠赤外線の放射強度による温度差を、遠赤外線カメラの遠赤外線受光素子によりそのエネルギーを輝度に変換し、輝度分布から埋設物の存在位置を概定するために、埋設物からの目標信号が地表面クラッタにより目標抽出を妨げる環境下で、遠赤外線領域における地表面クラッタを抑圧し目標信号を簡易な構成で実時間に抽出することにより、走行しながらも離隔して埋設障害物を検出するものである。
【００３０】
走行する車両にとって埋設された障害物等は極めて危険であるため、できる限り離隔して検出することが求められる。これらの地中埋設障害物はＲＦセンサのみならず、ＩＲセンサーなどを用いてデータ融合することにより、検出能力を高める効果が得られる。とくに比較的コストの安い遠赤外線センサにより検出能力を向上することが効果的であるため、本発明は遠赤外線リモートセンシングによる課題に限定する。とりわけ波長が８〜１４μｍ帯の小型軽量の遠赤外線カメラによる目標の検出は、目標と土質との比熱の違いに起因した僅かな放射強度の差を感度よく捉え、日照条件の変化を考慮して目標を大きな雑音が存在する環境下でも目標をリアルタイムに検出する効果がある。
【００３１】
しかし、波長が８〜１４μｍ帯の遠赤外線を用いた放射強度による浅深度埋設目標の検出は、日照時間、気象条件、植生の種類、地表面のラフネス、地中の含水比など、位置及び時間に局所的に依存する熱放射、吸収の影響を強く受けることから、クラッタの存在が目標検出を困難にする。こうした環境下で、放射率、放射温度及び射度係数について目標やクラッタを含む全ての要因をモデル化して、複雑に分布する境界条件での熱伝導方程式を解くことは極めて困難である。そこで、不確実かつ複雑な現象の集合を模擬する手段として注目されているのがフラクショナルブラウン運動（Fractional Brownian Motion: 以下ＦＢＭと記述）によるモデル化である。地表面クラッタの遠赤外線領域の放射強度分布に関するフラクタル性についての研究例はない。本装置では地表面からの遠赤外線の放射強度分布を遠赤外線カメラの輝度レベル出力に変換し、その時系列データがフラクタル次元を有することを判定すると共に、遠赤外線領域のクラッタの統計的性質に適合したＣＦＡＲ処理を用いたクラッタ抑圧処理を提案する。とくに非冷却遠赤外線カメラから得られる輝度データは、マイクロ波のようにＩ、Ｑ成分から算出される位相情報が利用できないため、振幅情報のみから目標検出をしなければならない工夫を必要とする。
【００３２】
そこで、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理をもとに、符号判別機能を取り入れたクラッタ抑圧処理を用い、実測データにより目標検出処理の有効性を実証する。
【００３３】
以下、具体的にブロック図で説明する。図１は遠赤外線埋設物自動検出装置の全体構成であって、遠赤外線カメラ１、基準光源２、焦点調整器３、輝度調整器４、姿勢角制御装置５、ビデオモニタ６、初期設定入力装置７、映像記録装置８、データ変換記録装置９、ウィンド処理器１０、第１目標検出処理装置１１、第２目標検出処理装置１２、及び目標表示装置１３を備えている。
【００３４】
図１の遠赤外線埋設物自動検出装置では、埋設障害物である埋設目標の検出作業の安全性及び迅速性向上のために、車両に搭載された遠赤外線カメラ１の俯角（アスペクト角）を一定に保ち走行しながら、離隔位置から遠赤外線カメラ１でデータ取得することを前提とする（カメラ１は空間安定化されているものとする。）。自然景観では方位角方向には相関があるが仰俯角方向の相関が弱いことから、限定された俯角範囲においてクラッタの輝度画像を、方位角方向に１次元走査して得られる時系列データの空間スペクトルから情報を得ることにより、複雑な２次元の画像補正を行わずに目標検出する構成としている。
【００３５】
初期入力設定装置７は、焦点距離、輝度のコントラストをユーザーがビデオモニタ６を見ながら手動入力できる機能を有する。基準光源２を用いて輝度と温度の校正を焦点調整器３及び輝度調整器４で行う。また、初期入力設定装置７は遠赤外線カメラ１の方位角及び仰俯角の設定入力値を姿勢角制御装置５に出力し、姿勢角制御装置５は俯仰角センサーとサーボ駆動装置により遠赤外線カメラ１のスタビライズを行う（つまり車両の姿勢変化にかかわらずカメラ１の俯角を一定に維持する）。また、初期入力設定装置７は画像のウィンド処理範囲を第１及び第２目標検出処理装置１１，１２に出力し、ウィンド処理により路肩に存在する人工構造物等からの反射により影響を受ける路上への遠赤外線放射を低減すると共に、誤警報確率の初期設定値を第１及び第２の目標検出処理装置１１，１２に出力し、閾値の制御を行う。映像記録装置８は輝度画像データを２次元マトリックスのＤＡＴ形式で記録する。データ変換記録装置９は映像記録装置８のデータの必要な一部分を切り出しＣＳＶ形式で記録する。ウィンド処理器１０は初期入力設定装置７により指定された画像のウィンド処理範囲である指定された俯角におけるウィンド処理された方位角を切り出し１次元の輝度時系列データとして記録する。ウィンド処理器１０から出力された時系列データは第１目標検出処理装置１１に出力され目標検出のための処理を行う。ここで、第１目標検出処理装置１１のブロック図を図２に示す。第１目標検出処理装置１１に内蔵されるフラクタル性判定装置１４は、時系列データのフラクタル性を判別し、フラクタル次元を算出する。時系列データがフラクタルでないと判定したときは、時系列データを第１目標検出処理装置１２へ転送しノンパラメトリックＣＦＡＲ処理による目標検出のための処理を行う。ここで第２目標検出処理装置１２のブロック図を図３に示す。第１目標検出処理装置１１又は第２目標検出処理装置１２により目標検出された又は目標検出されなかった結果は目標表示装置１３に出力表示する。
【００３６】
図２に示す第１目標検出処理装置１１は、フラクタル性判定装置１４、フラクショナル微分装置２５、符号変換器２６、χ２乗分布変換器２７、遅延器２８、誤警報算出器２９、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０、２値化変換器３１、目標検出論理判定装置３２を備えている。
【００３７】
ここで、ウィンド処理器１０から出力された時系列データの輝度変動の特徴量を１次元グラフの複雑さとして捉え、例えば文献（Kenneth Falconer, Techniques in Fractal Geometry, John Wiley & Sons,INC.,pp169-176, 1997)で記述されているように、フラクタル次元の一つであるHausdorff次元（以降、ハウスドルフ次元と記述）で表現する。ある変動がフラクタルであるということ（以下、フラクタル性と記述）は時系列データのスペクトルP(f)が式（１）のようにベキの形に表されなければならない。
【数１】
0005526363.tif 000002
（但し、ｆ：空間周波数）
フラクタル次元は時系列データをフーリエ変換し、スペクトルの両対数グラフから求められるグラフの傾きの値を式（２）に代入し算出する。ここで、スペクトルの傾きβとフラクタル次元Ｄには文献（高安秀樹：フラクタル、朝倉書店、1993年３月）で記述されているように次式の関係が成り立つ。
【数２】
0005526363.tif 000003
フラクタル性判定装置１４はスペクトルからフラクタル次元が算出できる判定基準を与えるものである。判定条件を以下に示す。
条件１：  １＜β＜３
ここで、βは（２）式より自明であるがスペクトルの回帰直線の傾きを示す。
条件２：  ｆ＜ｆｃ 
ここでｆｃは遮断周波数を示す。
【００３８】
実際は測定データの精度、分解能、Ｓ／Ｎの劣化等により高空間周波数領域でベキ乗というフラクタル特有のスペクトル特性が白色雑音に埋もれてしまうなど正確なフラクタル次元を求めることは難しい。そこで、局所的にフラクタル性の成り立つ限定された空間周波数領域でのフラクタル次元の抽出を行う。フラクタル性判定装置１４における遮断周波数ｆｃとフラクタル次元の算出法を図４に示す。本算出法は文献（荒木完、ミリ波電波高度計を用いたフラクタル次元による地表反射特性の観測、信学論(B)、vol.J82-B, no.5, pp.1053-1062, May 1999.）によるものである。
【００３９】
図４に示すフラクタル性判定装置１４は、スペクトル算出器１５、遮断周波数検出器１６、遮断周波数加算器１７、フラクタル次元算出器１８、差分器１９、逆フラクタルフィルタ２０、相関器２１、白色検定器２２、遮断周波数判定器２３、及びラッチ２４を備えている。
【００４０】
フラクタル性判定装置１４ではパラメータｄを求めるのに、同一データを周波数及び時間領域の両方で互いに補正しながら閉ループ処理を行い精度を高めている。入力時系列に始まる左回りのフローは、スペクトルからフラクタル次元を算出するものである。入力データをスペクトル算出器１５で高速フーリエ変換（以降ＦＦＴと記述）処理し得られたスペクトルデータは遮断周波数検出器１６に送られｆｃが求められる。ここで、ｆ＜ｆｃの周波数領域において対数スケール上のスペクトルの傾きを求め、次にフラクタル次元算出器１８で、直線の傾きからパラメータｄを求める。もしパラメータが真値に近い値に収束すればフラクタル次元Ｄを結果として算出し、ラッチ２４に出力する。
【００４１】
入力時系列に始まる右回りのフローは、時間領域からフラクタル次元を算出するものであり、差分器１９、逆フラクタクルフィルタ２０、相関器２１及び白色検定器２２に至る経路を有する。
【００４２】
次に離散的フラクタルガウシアン雑音（以降ｄｆＧｎと記述）と離散的白色ガウシアン雑音（以降ＷＧｎと記述）の関係を示す。ｄｆＧｎ並びにＷＧｎの時系列データを各々｛Ｗｄ(ｎ)｝、｛Ｗ(ｎ)｝とする。ＷＧｎからｄｆＧｎへの伝達関数Ｇ(Ｚ)を式（３）に、さらに、式（３）の級数項展開を行い、両者の関係を式（４）のように表現できる。
【数３】
0005526363.tif 000004
ここで、Ｚは時間遅れを表すディジタル量、−０．５＜ｄ＜０．５である。
【数４】
0005526363.tif 000005
ここで、ｋ、ｎは整数とし、Ｃ(ｋ)はインパルス応答である。
このときフラクタル次元と等価なパラメータｄが正確に同定できないと、ｄｆＧｎを式（３）に対する逆フラクタルフィルタ２０に通しても白色ガウシアン雑音には戻らず、等価的に（１−Ｚ−１)−Δｄ  の伝達関数で有色化した雑音が残る。これゆえ雑音の自己相関を相関器２１で取り、白色検定器２２で白色化検定を行うことによってフラクタル次元の値が正しいかを確かめることができる。ここで、Δｄは算出されたパラメータの収束値ｄに対する誤差を表す。もし、出力が有色雑音の場合には、パラメータｄの同定が収束していないと見なして左回りフローに戻り、対数スケール上のスペクトルの傾きβの読みとりを変化させパラメータを修正する。以下、白色検定結果が所望の値を満足するまで同様の操作を繰り返して最終的に収束値ｄが求まる。なお、入力データにおいて、真のフラクタル次元の値Ｄは時系列データが差分器１９により差分が１回行われているのでｄ＋１となる。
【００４３】
遠赤外線領域における地表面反射のクラッタの時系列データをスペクトル分析した例を図５（スペクトル算出器１５で得たスペクトルＳ(ｆ)の対数値）に示す。また、各時刻（１０：００、１２：００、１４：００、１６：００、１８：００）でのフラクタル次元の算出例を図６に示す。
【００４４】
フラクタル性を満足しなければ第１目標検出処理装置１１の処理を終了し、時系列データを第２目標検出処理装置１２へ送信する。
【００４５】
目標輝度をδ関数で表現された正数の跳躍点集合（有限なレベルの方形波信号）と仮定する。これにクラッタからの放射に起因するフラクショナルブラウン運動（Fractional Brownian Motion: フラクショナルブラウン運動、以下ＦＢＭと記述）が有色雑音の輝度として加わる。観測される輝度である時系列データ｛ｘ(ｔｋ)｝は、ＦＢＭのクラッタデータ列｛ｎ(ｔｋ)｝と埋設された目標から直上の地表面への熱伝導に伴う空間への熱放射の信号｛ｓ(ｔｋ)｝の和としてモデル化されると仮定する。目標は熱放射、吸収特性が均一でＡｚ方向に長さを有するものとし、大きな値を有する跳躍関数の集合、すなわち方形関数と仮定することで、目標をクラッタと共にフラクタル微分しても、目標を形成する方形波は跳躍関数の集合であるため、ここの跳躍関数である単峰性パルスから正負のピーク値をもつ双峰性パルスに変換されるため、負のピーク値も２乗後、ゴーストとして検出されてしまう。しかし、方形関数はフラクタル微分後は立ち上がりと降下の両端点以外の中間区間においては、隣接する双峰性パルスで正と負の値を相殺するため０となり、大きな値を取るピークは生じない。このため見かけ上、方形波の中間区間は信号レベルが０でクラッタのみが存在する領域として扱うことができる。ＣＦＡＲ処理によって目標とクラッタの誤認を防ぐ利点がある。このとき信号｛ｓ(ｔｋ)｝が有為な値を取る区間を第１目標検出処理装置１１により以下の手順で検出する。フラクタル性判定器１４によりフラクタル性を有すると判定されたならば図４のフラクタル次元算出器１８の出力結果を式（５）に代入しHurst指数Ｈを算出しフラクショナル微分装置２５に時系列データを送出する。そうでない場合は第２目標検出処理装置１２へ移行する。
【数５】
0005526363.tif 000006
【００４６】
フラクショナル微分装置２５では、時系列データ｛ｘ(ｔＫ)｝を式（６）を用いてフラクショナル微分することによりクラッタである有色雑音｛ｎ(ｔｋ)｝を無相関な白色正規雑音に変換する。ただし、計算上はｈを極限値に取らずデータ取得間隔として差分近似する。
【数６】
0005526363.tif 000007
ここで、関数Πは乗積関数であり、ｐ＝Ｈ＋１／２、ｔが離散的な値を取る場合にはｈをサンプリング間隔とする。
【００４７】
局所平均算出器は式（７）に示すようにフラクショナル微分され白色正規化されたクラッタに目標が重畳された出力データ列｛ｖ(ｔｋ)｝の標本平均μを算出し、χ２乗分布変換器２７は、出力データ列｛ｖ(ｔｋ)｝とその標本平均μとの差を２乗し結果をＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０に送出する。信号対クラッタ比(Signal to Clutter Ratio: 以降Ｓ／Ｃと記述）が低く固定値による単純な閾値判定では信号検出が困難なため、遠赤外線における地表面クラッタの統計的な性質に適合したＣＦＡＲ処理によるクラッタ除去を行う。
【数７】
0005526363.tif 000008
【００４８】
χ２乗分布変換器２７の出力データ列｛ｕ(ｔｋ)｝をＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０に入力し出力データ列｛ｗ(ｔｋ)｝を得る。ここで、注目セル値ｚは図７に示すように、確率密度関数が式（８）に示す自由度２Ｍのガンマー分布と比較判定される。
【数８】
0005526363.tif 000009
ここで、σは正規分布における分散、Ｍは図７のセル個数を表す。
誤警報確率は閾値をyとした場合の条件付き確率とすると式（９）で表される。
【数９】
0005526363.tif 000010
ここで、ｆ(ｙ)は閾値ｙの確率密度関数の値、Ｔはスレッショルドレベルの設定値を表す。         
【００４９】
ＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０における初期設定入力であるパラメータＫ０を用いて確率変数をｙ＝Ｋ０ｚと変換することにより式（８）は式（１０）のように表される。
【数１０】
0005526363.tif 000011
誤警報確率は式（１０）を式（９）に代入し、式（１１）のように下限値として求められる。ユーザは閾値パラメータＫ０を調整することにより誤警報確率をユーザが要求する値にすることができる。
【数１１】
0005526363.tif 000012
【００５０】
出力データ列｛ｖ(ｔｋ)｝は、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０に入力前に２乗されているので、負の跳躍点も正の跳躍点と同じくＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０によって目標検出され誤目標が発生する。そこで符号変換器２６により、データ列｛ｖ(ｔｋ)｝を式（１２）で定義された符号関数に代入し、χ２乗分布変換器２７に入力前の符号情報の記憶をもう一度回復させる。ここで、地表面より低温の目標を検出したい場合は符号関数の出力結果に−１を乗算するものとする。一方、２値化変換器３１はＣＡ−ＣＦＡＲ処理器出力｛ｗ(ｔｋ)｝を式（１３）に定義された２値化関数に代入し、目標の可否のみの情報に簡略化した後、符号変換器出力と２値化変換器出力の積を式（１４）により｛ｗｂ(ｔｋ)｝として出力し目標検出論理判定装置３２に送出する。
【数１２】
0005526363.tif 000013
ここで、sgn(ｘ)は符号化関数を表す。 
【数１３】
0005526363.tif 000014
ここで、bin(ｘ)は２値化関数を表す。 
【数１４】
0005526363.tif 000015
【００５１】
目標検出論理判定装置３２は、出力｛ｗｂ(ｔｋ)｝の値が連続して＋１をとる場合は先頭のｔｋのみを＋１にして他の値を０にする。また、｛ｗｂ(ｔｋ)｝の値が連続して−１をとる場合は最後尾のｔｋのみを−１にして他の値を０にする。｛ｗｂ(ｔｋ)｝の値が＋１から−１の区間｛ｔｋ｝を目標が存在する区間と決定する。ただし、＋１から−１の値をとる区間内に０の値を含めることを可とし、検出対象目標の長さは、ライン走査上で目標が連続して占有するピクセル数を最大限度として、それ以上長い０の中間区間を含む場合は、＋１から−１の区間であっても目標ではないと判定する。図８に目標検出論理判定装置の論理演算を示す。論理演算は以下に記述する５段階で構成される。
【００５２】
＜第１段階＞
第１目標検出処理装置１１の符号変換器２６と２値化変換器３１の積算出力をＡ列に示す。Ａ列の正のパルス又は負のパルスが連続して生起する場合は、最も後列（時間が新しい）のパルスのみを残す。また、単一パルスで存在するときはそのまま残す。正の残存パルスをＢ列、負の残存パルスをＣ列とする。
論理演算：Ｂｉ＝ＩＦ(ＡＮＤ(Ａｉ＝１，ＯＲ(Ａｉ＋１＝０，Ａｉ＋１＝−１)，１，０)
Ｃｉ＝IF(OR(Ａｉ＝０，Ａｉ＝−１)，Ａｉ，０)
ただし、ｉ：サンプルの時間位置（何番目かを表す）
【００５３】
＜第２段階＞
Ｂ及びＣ列のパルスを加算してＤ列とする。
論理演算：Ｄｉ＝Ｂｉ＋Ｃｉ
【００５４】
＜第３段階＞
Ｄ列に対して正から負にパルスが反転する場合に正のパルスを目標のパルスの立ち上がりと見なしＥ列に正のパルスを生起させる。一方、負のパルスを目標のパルスの降下と見なし、Ｆ列に正のパルスを生起させる。ただし、Ｄ列に対して正から負にパルスが反転するときに、４以上０の間隔が継続する場合には、目標の大きさの制限を超えるため目標ではないと見なし、Ｅ列及びＦ列にパルスを生起させない。
論理演算：
Ｅｉ＝IF(AND(Ｄｉ＝１，OR(Ｄｉ＋１＝−１，Ｄｉ＋２＝−１，Ｄｉ＋３＝−１)，１，０)）
Ｆｉ＝IF(AND(Ｄｉ＋３＝−１，OR(Ｄｉ＝１，Ｄｉ＋１＝１，Ｄｉ＋２＝１)，１，０)）
ただし、ｉ＜４の場合はＦｉ＝０
【００５５】
＜第４段階＞
Ｅ列及びＦ列のパルス間に正のパルスを生起させＧ列とする。
論理演算：Ｇｉ＝IF(AND(Ｆｉ＋１＝０，OR(Ｅｉ＋１＝１，Ｇｉ＝１))，１，０)
ただし、ｉ＝１の場合はＧｉ＝０
【００５６】
＜第５段階＞
E列とＧ列を加算してＨ列とする。Ｆ列を加算しない理由は、降下するパルスはフラクショナル微分により、本来は単峰性パルスが双峰性パルスに変化するため、目標の真の大きさには含まれない。目標検出論理判定装置３２はＨ列において＋１の値を有する区間を目標存在区間として抽出し結果を目標表示装置１３へ送出する。
論理演算：Ｈｉ＝Ｅｉ＋Ｇｉ
【００５７】
第１目標検出処理装置１１に内蔵されるフラクタル性判定器１４でフラクタル性を有しないと判定された時系列データ{ｘ(ｔｋ)}は第２目標検出処理装置１２でノンパラメトリックＣＦＡＲ処理をする。ノンパラメトリックＣＦＡＲ処理器のブロック図は図３の第２目標検出処理装置１２のブロック図である。第２目標検出処理装置１２は、注目セル３３、前置タッパー群３４、後置タッパー群３５、ユニット関数変換器３６、加算器３７、ランク検出器３８、及び目標検出判定器３９を備えている。
【００５８】
ノンパラメトリックＣＦＡＲ処理器を使用する場合はクラッタの統計性をフラクタル、ガウシアン、ワイブル、対数正規分布等と仮定しないため、直接時系列データ｛ｘ(ｔｋ)｝に式（１５）を適用し、ノンパラメトリックＣＦＡＲ処理器の閾値検出に値するランク検出器３８によりランク値rank(ｋ)を算出し、その値が式(１６）を満足することを目標検出判定器３９で判定したとき、ｘ(ｔｋ)を目標信号ｓ(ｔｋ)とみなし、目標存在区間として抽出し目標表示装置１３に送出する。
【数１５】
0005526363.tif 000016
ここで、nはタッパーの数を、unit( )はユニット関数を表す。
【数１６】
0005526363.tif 000017
ここで、Ｋ０は式（９）のＣＡ−ＣＦＡＲ処理器３０のしきい値パラメータを表す。
【００５９】
両ＣＦＡＲ処理器を比較するときは、誤警報確率の設定を等しくするため、式（１６）を用いてノンパラメトリックＣＦＡＲ処理器のタッパー数ｎを、第１目標検出処理装置１１で設定された誤警報確率の値と等価にするように定める。
【実施例】
【００６０】
非冷却マイクロボロメータ型の遠赤外線カメラを使用し、検出波長帯は８〜１４μｍで、画素は６４０×４８０、画角は１７．２°×１２．９°、瞬時視野０．４７ｍｒａｄ、ＮＥＴＤは０．１℃以下で赤外線放射強度を輝度に変換し、ＮＴＳＣにより映像記録装置及びビデオモニタに出力する。遠赤外線カメラは地上高１．４ｍに設置し、アスペクト角は水平より−８°とし、埋設する目標は直径約２５ｃｍ、高さ約５ｃｍの樹脂製及び金属製の円柱を各一個ずつ、前方１０ｍの離隔位置に埋設深度５ｃｍで地中に埋設する。掘り起こした埋設位置の地表面の植生（高さ５ｃｍ以下の雑草）は目標埋設後速やかに原状復帰させる。クラッタとしての背景の地表面と目標埋設地表面の温度差は、基準光源を使用して測定し、別途データレコーダで記録する。
【００６１】
図９に示すように同一の誤警報率を設定した場合のノンパラメトリックＣＦＡＲ処理器による単独検知に対して、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理器による検知を用いることで検出確率は約１５％向上することを実データを用いて実証できた。
【００６２】
本実施の形態によれば、下記の効果を奏することができる。
【００６３】
(1) 走行する車両に空間安定化された遠赤外線カメラ１を搭載し地面に埋設された目標となる障害物をできる限り離隔して実時間に自動検出可能である。
【００６４】
(2) 遠赤外線カメラ１により限定された俯角範囲において方位角方向に１次元走査して（カメラの２次元画像から方位角方向の１次元輝度データを抽出して）得られる輝度の時系列データから、２次元の複雑な画像処理を行わずに目標検出可能で、目標位置を概定できる。
【００６５】
(3) 目標や地表面クラッタを含む全ての要因の遠赤外線放射率、放射温度及び射度係数を用いて複雑に分布する境界条件での熱伝導方程式を解くことなしに、ＦＢＭによるモデル化を行い、植生を含む地表面クラッタの遠赤外線領域の放射強度分布に関する不確実かつ複雑な現象を簡易に模擬することができる。
【００６６】
(4) 遠赤外線領域における地表面クラッタの統計的性質に適合したＣＦＡＲ処理としてＣＡ−ＣＦＡＲ処理に符号判別機能を取り入れたクラッタ抑圧処理を有することで、簡易な構成でクラッタを抑圧して目標抽出が可能である。
【００６７】
(5) １次元走査により得られる時系列データを、フラクショナル微分することにより、遠赤外線領域固有の地表面クラッタである有色雑音を無相関な白色正規雑音に変換し、その時系列データの出力平均と変換後の時系列データとの差をとり、その結果を２乗することによりＣＡ−ＣＦＡＲ処理の適用が可能である。
【００６８】
(6) フラクショナル微分により変換された時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとることによって負の値となり、かつ絶対値が極大となる負の跳躍点も、その結果を２乗することにより、クラッタの振幅強度分布をＣＡ−ＣＦＡＲに適合させることが可能である。
【００６９】
(7) 無相関な白色正規雑音に変換した後、その時系列データの平均と変換後の時系列データとの差をとり２乗する直前のデータの符号を符号関数によるラベル化を用いて識別することにより、ＣＡ−ＣＦＡＲ処理出力から跳躍点の正と負の符号を選別することによって、昼夜の気温の変化に対応した目標と地表面との相対的な低温又は高温の目標検出の切り替えが可能である。つまり、気温より低い物を目標とするか、気温より高い物を目標にするのかを切り替えることができ、例えば昼間は正符号を選択、夜間は負符号を選択する。
【００７０】
(8) 符号化された出力の値を論理演算することにより、目標信号の立ち上がりと降下の両端点を検出し、さらに検出対象の目標の大きさを考慮することで、目標存在区間を自動判定可能である。
【００７１】
(9) フラクショナル微分を用いることによって本来の単峰性パルスが符号反転型双峰性パルスに変換されることにより、目標信号の中間部分に含まれる目標情報は目標信号の立ち上がりと降下する点のみを残して見かけ上打ち消し合い、地表面クラッタのみが存在する区間になることによって、地表面クラッタの統計性から目標が混在する影響をできる限り排除してＣＡ−ＣＦＡＲ処理の適用が可能である。
【００７２】
(10) フラクタル性を有しないと判定された時系列データに対しては、目標の自動抽出をノンパラメトリックＣＦＡＲ処理により補完することができる。
【００７３】
以上、実施の形態を例に本発明を説明したが、実施の形態の各構成要素や各処理プロセスには請求項に記載の範囲で種々の変形が可能であることは当業者に理解されるところである。
【符号の説明】
【００７４】
１  遠赤外線カメラ
２  基準光源
３  焦点調整器
４  輝度調整器
５  姿勢角制御装置
６  ビデオモニタ
７  初期設定入力装置
８  映像記録装置
９  データ変換記録装置
１０  ウィンド処理器
１１  第１目標検出処理装置
１２  第２目標検出処理装置
１３  目標表示装置
１４  フラクタル性判定装置
１５  スペクトル算出器
１６  遮断周波数検出器
１７  遮断周波数加算器
１８  フラクタル次元算出器
１９  差分器
２０  逆フラクタルフィルタ
２１  相関器
２２  白色検定器
２３  遮断周波数判定器
２４  ラッチ
２５  フラクショナル微分装置
２６  符号変換器
２７  χ２乗分布変換器
２８  遅延器
２９  誤警報算出器
３０  ＣＡ−ＣＦＡＲ処理器
３１  ２値化変換器
３２  目標検出論理判定装置
３３  注目セル
３４  前置タッパー群
３５  後置タッパー群
３６  ユニット関数変換器
３７  加算器
３８  ランク検出器
３９  目標検出判定器
【図１】
0005526363.tif 000018
【図２】
0005526363.tif 000019
【図３】
0005526363.tif 000020
【図４】
0005526363.tif 000021
【図５】
0005526363.tif 000022
【図７】
0005526363.tif 000023
【図８】
0005526363.tif 000024
【図９】
0005526363.tif 000025
【図６】
0005526363.tif 000026