(57)【要約】【課題】  交通信号機付近における被検知体に関する情報を正確に認識して交通信号機を制御することが可能な交通信号機制御装置、交通信号機制御方法、及び、プログラムを提供する。【解決手段】  交通信号機制御装置１０の動作パターンモデル記憶部１３は、人間行動モデル１０４ａ、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、及び、環境要因モデル１０４ｄを記憶する。解析部１１は、交通信号機２０付近に設置された焦電センサ１０１から出力される信号を解析する。被検知体認識部１４は、解析部１１による解析結果と、動作パターンモデル記憶部１３に記憶されている動作パターンモデルとに基づいて、被検知体の動作内容を認識する。交通信号機制御部１５は、認識結果に基づいて交通信号機２０を制御する。【選択図】  図２
2006163616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作に応じて信号を出力するセンサと、
前記センサから出力される信号に基づいて生成された被検知体の動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、
前記センサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶されている動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識手段と、
前記被検知体認識手段による認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御手段と
を備えることを特徴とする交通信号機制御装置。
【請求項２】
前記被検知体認識手段により認識される被検知体に関する情報には、被検知体の属性と、被検知体の動作内容との少なくとも１が含まれることを特徴とする
請求項１に記載の交通信号機制御装置。
【請求項３】
前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段によって前記被検知体が横断者であると認識された場合に、前記交通信号機を制御することを特徴とする
請求項１又は２に記載の交通信号機制御装置。
【請求項４】
前記交通信号機制御手段は、
前記交通信号機の切換タイミングの制御と、音の出力制御と、の少なくとも一方の制御を行うことを特徴とする
請求項１から３の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項５】
前記交通信号機制御手段は、
前記被検知体認識手段によって前記被検知体の属性が、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人と、の少なくとも１であると認識された場合に、
前記交通信号機の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミングを遅延させることを特徴とする
請求項１から４の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項６】
前記交通信号機制御手段は、
前記被検知体認識手段によって前記被検知体の地面からの高さが所定値以下であると認識された場合に、
前記交通信号機の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミングを遅延させることを特徴とする
請求項１から５の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項７】
前記交通信号機制御手段は、
前記被検知体認識手段によって前記被検知体の属性が視覚不自由者であると認識された場合には、
前記交通信号機から所定のタイミングで音を出力する制御を行うことを特徴とする
請求項１から６の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項８】
前記被検知体認識手段は、前記被検知体の移動方向を認識し、
前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段により認識された移動方向に存在する交通信号機を制御することを特徴とする
請求項１から７の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項９】
前記動作パターンモデル記憶手段は、大人と、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人と、動物と、自動車と、環境要因と、のうち少なくとも１の動作パターンモデルを記憶することを特徴とする
請求項１から８の何れか１項に記載の交通信号機制御装置。
【請求項１０】
交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作パターンをモデル化した動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶ステップと、
前記所定エリア内に存在する被検知体を検知したセンサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識ステップと、
前記被検知体認識ステップにおける認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御ステップと
を有することを特徴とする交通信号機制御方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作パターンをモデル化した動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶ステップと、
前記所定エリア内に存在する被検知体を検知したセンサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識ステップと、
前記被検知体認識ステップにおける認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御ステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交通信号機を制御するための交通信号機制御装置、交通信号機制御方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路には、横断者が道路を横断するための横断歩道及び交通信号機が設けられている。交通信号機の切換は所定の周期で自動的に行われている。しかしながら、高齢者や子供は比較的歩く速度が遅いため、横断歩道を渡りきらないうちに交通信号機が青信号から赤信号に切り換わってしまうことがあった。
歩行者のペースで横断歩道を渡ることを可能とする交通信号機としては、押しボタン付きの交通信号機が存在する。押しボタン付きの交通信号機では、交通信号機に付属した「押しボタン」を押すことによって、交通信号機の切換タイミングを制御したり、音を鳴らすことができる。
【０００３】
しかしながら、通行人にとっては、押しボタンを押さなければならないという煩わしさがあった。また、特に、視覚不自由者にとっては、押しボタンを手探りで探さなければならないという不便さがあった。
また、センサによって被検知体が横断者か否かを認識することにより、交通信号機を制御するということも検討されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の横断者検出方法においては、超音波を一定領域内に向けて送信することにより一定領域内を通過する被検知体の移動速度を判定し、移動速度が基準速度以下であれば被検知体を横断者として認識する。
【特許文献１】特開２０００−３４６９３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、移動速度のみで横断者を認識する方法では、渋滞中の自動車や、犬、猫などの動物も横断者として認識されてしまう。また、自転車に乗っている人が交通信号機付近で停止した場合に、自転車の速度によっては自転車が自動車と認識されてしまう可能性がある。このように、移動速度に基づいた認識では、被検知体が横断者か否かを正確に判別することができない。さらに、横断者が子供か大人か等の属性を判別することもできないため、横断者の属性に応じた制御を行うこともできない。
本発明は、従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであり、交通信号機付近における被検知体に関する情報を正確に認識して交通信号機を制御することが可能な交通信号機制御装置、交通信号機制御方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作に応じて信号を出力するセンサと、前記センサから出力される信号に基づいて生成された被検知体の動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶手段と、前記センサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶手段に記憶されている動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識手段と、前記被検知体認識手段による認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御手段とを備えることを特徴とする交通信号機制御装置を提供する。
【０００６】
この構成によれば、交通信号機制御装置は、動作パターンモデルに基づいて被検知体に関する情報を認識するため、正確に認識を行うことができ、正確な認識結果に基づいて交通信号機を制御することが可能となる。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の交通信号機制御装置において、前記被検知体認識手段により認識される被検知体に関する情報には、被検知体の属性と、被検知体の動作内容との少なくとも１が含まれることを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、被検知体に関する情報には、被検知体の属性と、被検知体の動作内容との少なくとも１が含まれるため、例えば、被検知体が大人なのか子供なのか、または、被検知体が横断歩道を渡ろうとしているのか、所定エリアを通過しようとしているのか、等を正確に認識することができ、このような認識結果に応じて交通信号機をきめ細かに制御することが可能となる。
【０００８】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の交通信号機制御装置において、前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段によって前記被検知体が横断者であると認識された場合に、前記交通信号機を制御することを特徴とする。
この構成によれば、被検知体が単なる通行者や動物であると認識された場合には交通信号機を制御せずに、横断者のみに限定した交通信号機の制御を行うことが可能となる。
【０００９】
請求項４に記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記交通信号機制御手段は、前記交通信号機の切換タイミングの制御と、音の出力制御と、の少なくとも一方の制御を行うことを特徴とする。
この構成によれば、交通信号機制御装置は、前記交通信号機の切換タイミングの制御と、音の出力制御と、の少なくとも一方の制御を行うため、被検知者に合わせて交通信号機の制御方法を選択することができ、被検知者が安全に道路を横断できるようにすることができる。
【００１０】
請求項５に記載の発明は、請求項１から４の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段によって前記被検知体の属性が、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人と、の少なくとも１であると認識された場合に、前記交通信号機の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミングを遅延させることを特徴とする。
この構成によれば、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人とは、安心してゆっくりと道路を横断することができる。
【００１１】
請求項６に記載の発明は、請求項１から５の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段によって前記被検知体の地面からの高さが所定値以下であると認識された場合に、前記交通信号機の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミングを遅延させることを特徴とする。
この構成によれば、地面からの高さが所定値以下の被検知体は、安心してゆっくりと道路を横断することができる。
【００１２】
請求項７に記載の発明は、請求項１から６の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段によって前記被検知体の属性が視覚不自由者であると認識された場合には、前記交通信号機から所定のタイミングで音を出力する制御を行うことを特徴とする。
この構成によれば、視覚不自由者は、所定エリア内に進入するだけで、特別な操作を行うことなく交通信号機の点灯状態を音で認識することができる。
【００１３】
請求項８に記載の発明は、請求項１から７の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記被検知体認識手段は、前記被検知体の移動方向を認識し、前記交通信号機制御手段は、前記被検知体認識手段により認識された移動方向に存在する交通信号機を制御することを特徴とする。
この構成によれば、被検知者が横断しようと接近している道路近傍の交通信号機を制御することができる。
【００１４】
請求項９に記載の発明は、請求項１から８の何れか１項に記載の交通信号機制御装置において、前記動作パターンモデル記憶手段は、大人と、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人と、動物と、自動車と、環境要因と、のうち少なくとも１の動作パターンモデルを記憶することを特徴とする。
この構成によれば、多くの種類の動作パターンモデルを記憶しておき、被検知体の認識を行うことによって、誤認識率を低下させることができ、正確に被検知者に関する情報を認識することができる。
【００１５】
請求項１０に記載の発明は、交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作パターンをモデル化した動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶ステップと、前記所定エリア内に存在する被検知体を検知したセンサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識ステップと、前記被検知体認識ステップにおける認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御ステップとを有することを特徴とする交通信号機制御方法を提供する。
この方法によれば、動作パターンモデルに基づいて被検知体に関する情報を認識するため、正確に認識することができ、正確な認識結果に基づいて交通信号機を制御することが可能となる。
【００１６】
請求項１１に記載の発明は、コンピュータに、交通信号機付近の所定エリア内に存在する被検知体の動作パターンをモデル化した動作パターンモデルを記憶する動作パターンモデル記憶ステップと、前記所定エリア内に存在する被検知体を検知したセンサから出力される信号と、前記動作パターンモデル記憶ステップにおいて記憶された動作パターンモデルとに基づいて、前記被検知体に関する情報を認識する被検知体認識ステップと、前記被検知体認識ステップにおける認識結果に基づいて前記交通信号機を制御する交通信号機制御ステップとを実行させるためのプログラムを提供する。
このプログラムによる効果は、請求項１０に記載の発明の効果と同様である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、交通信号機制御装置は、動作パターンモデルに基づいて被検知体に関する情報を認識するため、認識を正確に行うことができ、正確な認識結果に基づいて交通信号機を制御することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明に係る実施の形態について説明する。図１には、本発明の実施の形態に係る交通信号機制御装置１０のハードウェア構成を示す。同図に示すように、交通信号機制御装置１０は、焦電センサ１０１と、フレネルレンズ１０２と、Ａ／Ｄ変換器１０３と、記憶装置１０４と、プロセッサ１０５と、を含んで構成される。
この交通信号機制御装置１０は、図２に示す交通信号機２０付近の所定のエリア３０内に、人間４０、自動車５０、動物６０等の被検知体が進入したことを検知するために用いられる。交通信号機制御装置１０は、交通信号機２０又は交通信号機２０の付近に設置され、交通信号機２０に制御信号を出力可能に接続される。図２においては、交通信号機制御装置１０は、交通信号機２０の信号柱２１に設置されている。
【００１９】
焦電センサ１０１は、焦電効果を利用して被検知体（人間４０、動物６０、自動車５０等）から放出される赤外線を検知し、被検知体の動作パターンに応じた信号を出力する。フレネルレンズ１０２は、焦電センサ１０１により赤外線が感知されるエリア３０を拡大するためのプラスチックレンズである。なお、フレネルレンズ１０２をミラーで置き換えることも可能である。Ａ／Ｄ変換器１０３は、焦電センサ１０１から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【００２０】
プロセッサ１０５は、ＣＰＵ及びメモリを含んで構成されており、交通信号機制御装置１０全体を制御する。メモリには各種ソフトウェアが記憶されている。各種ソフトウェアの中には、本発明に特徴的なプログラムとして、焦電センサ１０１から出力される信号を解析するためのプログラムと、被検知体に関する情報を認識するためのプログラムとが含まれている。プロセッサ１０５は、これらのプログラムを実行することにより交通信号機制御装置１０の各種機能を実現させる。
【００２１】
記憶装置１０４は、データを記憶するための記録媒体であり、ハードディスク装置や不揮発性メモリ等で構成される。記憶装置１０４には、被検知体の動作パターンをモデル化した動作パターンモデルが記憶される。また、記憶装置１０４には、交通信号機制御装置１０が行う処理のモードを選択するための情報として、モード選択情報が記憶される。当該モード選択情報は、モデル生成モードと、被検知体認識モードと、の何れか一方のモードを表す。当該モード選択情報は、交通信号機制御装置１０の外部から入力することが可能である。
【００２２】
以上説明した交通信号機制御装置１０が備えるハードウェア及びソフトウェアにより、図３に示す本発明に特徴的な機能構成が交通信号機制御装置１０に実現される。
解析部１１は、Ａ／Ｄ変換器１０３と、プロセッサ１０５がプログラムを実行することにより実現される機能と、で構成される。解析部１１は、焦電センサ１０１から出力される信号を解析し、解析結果を出力する。具体的には、解析部１１は、まず、交通信号機２０付近のエリア３０内に進入した被検知体の動作に応じて焦電センサ１０１から出力されるアナログ信号を、Ａ／Ｄ変換器１０３によりデジタル信号に変換する。そして、解析部１１は、デジタル信号に対して、サンプリング処理及びＦＦＴ（Fast Fourie Transform）処理等を行うことにより、振幅、周波数等の特徴量データを抽出し、当該特徴量データを解析結果として出力する。
【００２３】
動作パターンモデル生成部１２は、プロセッサ１０５がプログラムを実行することにより実現される機能である。動作パターンモデル生成部１２は、解析部１１の解析結果としての特徴量データを所定のモデル化手法を用いてモデル化し、動作パターンモデルを生成する。所定のモデル化手法としては、時系列信号の確率モデルであるＨＭＭ（Hidden Markov Model）を用いてもよいし、ニューラルネットワークを用いてもよい。
【００２４】
本実施形態においては、動作パターンモデル生成部１２は、動作パターンモデルとして、人間行動モデル１０４ａ、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、及び、環境要因モデル１０４ｄを生成する。
人間行動モデル１０４ａは、人間４０についての動作パターンモデルである。この人間４０の動作パターンモデルは、大人、子供、視覚不自由者、及び、車椅子に乗った人の動作パターンモデルで構成される。さらに、各々の動作パターンモデルは、エリア３０付近の交通信号機２０に接近してきて交通信号機２０付近で立ち止まる人（すなわち、横断者）の動作パターンモデルと、エリア３０を通り過ぎる人の動作パターンモデルとで構成される。
【００２５】
動物行動モデル１０４ｂは、犬、猫等の動物６０がエリア３０内で停止したり、エリア３０を通り過ぎる場合の動作パターンモデルである。自動車モデル１０４ｃは、エリア３０付近の横断歩道前で停止する自動車５０、エリア３０を通り過ぎる自動車５０、自動車５０のヘッドライト等による動作パターンモデルである。環境要因モデル１０４ｄは、光、熱、雨、雪、風、及び、樹木の揺れ等の環境要因による動作パターンモデルである。
【００２６】
これらの動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、及び、環境要因モデル１０４ｄは、犬、猫などの動物６０や、風、雨、気温などの気象条件、自動車５０のヘッドライトなどが、人間４０の歩行と誤認識されるのを防ぐために用いられる。
動作パターンモデル記憶部１３は、動作パターンモデル生成部１２が生成した動作パターンモデル（人間行動モデル１０４ａ、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、環境要因モデル１０４ｄ）を記憶装置１０４に記憶する。
【００２７】
被検知体認識部１４は、解析部１１により抽出された特徴量データと、動作パターンモデル記憶部１３に記憶されている動作パターンモデル各々とをマッチングすることにより、被検知体に関する情報を認識する。
ここで、「被検知体に関する情報」には、被検知体の属性、動作内容、被検知体の地面からの高さ、及び、被検知体の移動方向・移動速度等が含まれる。
【００２８】
被検知体の属性には、「人間（さらに詳細な属性として、大人、子供、視覚不自由者、車椅子に乗っている人）」、「動物（さらに詳細な属性として、犬、猫）」、「自動車」が含まれる。また、被検知体の動作内容には、交通信号機２０付近で「停止」、エリア３０内を「通過」が含まれる。
被検知体認識部１４は、被検知体の属性が動物６０又は自動車５０と認識された場合、または、動作内容が「通過」と認識された場合には、交通信号機２０を制御する必要がないため、リジェクトする（すなわち、交通信号機制御部１５に認識結果を出力しない）。そして、属性が「人間（大人、子供、視覚不自由者、又は、車椅子に乗っている人）」であって、かつ、動作内容が「停止」と認識された場合には、被検知体は横断者であり、交通信号機２０を制御する必要があるため、被検知体認識部１４は交通信号機制御部１５に認識結果を出力する。
【００２９】
交通信号機制御部１５は、被検知体認識部１４による認識結果に基づいて、交通信号機制御信号を交通信号機２０に送信することにより交通信号機２０を制御する。
交通信号機２０の制御の種類としては、交通信号機２０の切換タイミングの制御と、交通信号機２０からの音の出力制御とが存在する。ここで、交通信号機２０の切換タイミングの制御とは、交通信号機２０が備える３つの灯器（赤灯器、青灯器、黄灯器）２２が点灯及び消灯するタイミングを制御することである。また、交通信号機２０から出力する「音」とは、音楽であってもよいし、音声ガイダンスであってもよい。
【００３０】
交通信号機制御部１５が行う交通信号機２０の制御としては、例えば、以下のようなものがある。
（１）被検知体認識部１４が、被検知体の属性が、子供と、視覚不自由者と、車椅子に乗っている人と、の少なくとも１であると認識した場合に、安心してゆっくり歩けるように、交通信号機２０の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミングを遅延させる。
ここで、「交通信号機２０の点灯状態が横断禁止を表す状態に切り換わるタイミング」とは、歩行者用の交通信号機２０の赤灯器が消灯している状態から点灯している状態に切り換わるタイミング（以下、「赤信号への切換タイミング」という）である。
【００３１】
（２）被検知体認識部１４が、被検知体の地面からの高さが所定値（例えば、１ｍ）以下であると認識した場合に、赤信号への切換タイミングを遅延させる。被検知体の地面からの高さが所定値以下である場合には、被検知体が子供、高齢者、または、車椅子に乗っている人である確率が高いからである。
（３）被検知体認識部１４が被検知体の属性が視覚不自由者であると認識した場合に、音によって交通信号機２０の点灯状態を知らせるために、交通信号機２０から所定のタイミングで音を出力する。ここで、所定のタイミングとしては、交通信号機２０が赤信号に切り換わる５秒前や、交通信号機２０が青信号に切り換わった時点が考えられる。
（４）被検知体の移動方向に存在する交通信号機２０を制御する。または、予測された未来の移動場所付近に存在する交通信号機２０を制御する。
【００３２】
［解析処理］
次に、図４に示すフローチャートを参照して、交通信号機制御装置１０の解析部１１が行う解析処理の流れを説明する。
まず、解析部１１は、焦電センサ１０１から出力される信号を受信する（ステップＳ１０１）。焦電センサ１０１から出力される信号はアナログ信号であるため、解析部１１は、Ａ／Ｄ変換器１０３を用いてアナログ信号をデジタル信号に変換する。解析部１１は、変換後の信号に対して所定時間間隔（例えば、１００ｍｓ）でサンプリングを行う（ステップＳ１０２）。
【００３３】
解析部１１は、サンプリングされた信号に所定値以上の出力変化があったか否か、及び、所定時間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。所定時間が未経過であり、かつ、出力変化があったと判定された場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、被検知体がエリア３０内に進入して動いていることが検知されたことになるため、解析部１１は、当該信号をデータとして記憶装置１０４に保存し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０１から処理を繰り返す。
【００３４】
一方、サンプリングされた信号に出力変化がないと判定された場合、又は、所定時間が経過した場合には（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、解析部１１は、ステップＳ１０４において記憶装置１０４に保存されたデータがあるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。保存されたデータがあると判定された場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、解析部１１は保存されたデータを解析するために、当該データを所定時間単位（例えば、１．６ｓ）でフレーム分割する（ステップＳ１０６）。
次に、解析部１１は分割されたフレーム毎に解析処理を行う。具体的には、解析部１１は、フレームに対してＦＦＴ処理を行い、当該ＦＦＴ処理の結果から各高調波のスペクトルを算出する。また、解析部１１は、フレームの平均周波数及び振幅を算出する（ステップＳ１０７）。
【００３５】
次に、解析部１１は、記憶装置１０４に記憶されているモード選択情報がモデル生成モードを表しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。モード選択情報がモデル生成モードを表していると判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、解析部１１は、ステップＳ１０７における解析結果を動作パターンモデル生成部１２に入力する（ステップＳ１０９）。
一方、モード選択情報が被検知体認識モードを表していると判定された場合には（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、解析部１１は、ステップＳ１０７における解析結果を被検知体認識部１４に入力する（ステップＳ１１０）。
【００３６】
［動作パターンモデル生成処理］
次に、図５のフローチャートを参照して、動作パターンモデル生成部１２が行う動作パターンモデル生成処理の流れを説明する。
まず、動作パターンモデル生成部１２は、解析部１１から解析結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。解析結果を取得しないと判定された場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。一方、解析結果を取得したと判定された場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、動作パターンモデル生成部１２は、取得した解析結果に基づき、ＨＭＭを用いて動作パターンモデルを生成する（ステップＳ２０２）。
動作パターンモデル生成部１２は、生成した動作パターンモデルに被検知体の属性及び動作内容を対応付ける（ステップＳ２０３）。動作パターンモデル生成部１２は、属性及び動作内容を対応付けた動作パターンモデルを動作パターンモデル記憶部１３に記憶する（ステップＳ２０４）。
【００３７】
［被検知体認識処理及び交通信号機制御処理］
次に、図６に示すフローチャートを参照して、交通信号機制御装置１０の被検知体認識部１４及び交通信号機制御部１５が行う被検知体認識処理及び交通信号機制御処理の流れを説明する。まず、被検知体認識部１４は、解析部１１から解析結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ３０１）。解析結果を取得しないと判定された場合には（ステップＳ３０１；Ｎｏ）、取得するまで待機する。一方、解析結果を取得したと判定された場合には（ステップＳ３０１；Ｙｅｓ）、被検知体認識部１４は、動作パターンモデル記憶部１３から動作パターンモデルを読み出す（ステップＳ３０２）。
【００３８】
次に、被検知体認識部１４は、読み出した動作パターンモデルと、取得した解析結果とのマッチングを行うことによりパターン認識を行う。具体的には、被検知体認識部１４は、ビタビアルゴリズムを用いて最大確率となる状態遷移系列を有する動作パターンモデルを検出する（ステップＳ３０３）。
被検知体認識部１４は、検出結果に基づいて被検知体の属性及び動作内容を認識する（ステップＳ３０４）。具体的には、被検知体認識部１４は、ステップＳ３０３において検出された動作パターンモデルに対応付けられている属性及び動作内容を動作パターンモデル記憶部１３から読み出す。
【００３９】
次に、被検知体認識部１４は、認識結果に基づいて交通信号機２０を制御する必要があるか否かを判定する（ステップＳ３０５）。具体的には、認識された属性が「人間（大人、子供、視覚不自由者、又は、車椅子に乗っている人）」であり、かつ、動作内容が交通信号機２０付近で「停止」である場合には、被検知体認識部１４は交通信号機２０を制御する必要があると判定し（ステップＳ３０５；Ｙｅｓ）、認識結果を交通信号機制御部１５に出力する。
【００４０】
交通信号機制御部１５は、認識結果（属性及び動作内容）に基づいて、交通信号機２０をどのように制御すべきかを判断し、制御すべき内容を表す交通信号機制御信号を交通信号機２０に出力する（ステップＳ３０６）。
一方、認識された属性が「人間」以外であるか、または、動作内容が「通過」である場合には（ステップＳ３０５；Ｎｏ）、処理を終了する。
ここで、図７は、上述した動作パターンモデル生成処理によって動作パターンモデルを複数生成し、生成した動作パターンモデルを用いて上述した被検知体認識処理を行った場合の属性の誤認識率を示すグラフである。
【００４１】
（ａ）は、大人、子供、及び、犬の３つの動作パターンモデルを用いて、被検知体が大人か子供かを認識させた場合の誤認識率である。同図に示すように、被検知体が大人である場合に大人と認識されなかった割合（誤認識率）は０．２７７％であり、被検知体が子供である場合に子供と認識されなかった割合（誤認識率）は１．３０２％であった。
【００４２】
（ｂ）は、大人、子供、大型犬、及び、小型犬の４つの動作パターンモデルを用いて、被検知体が大人か子供かを認識させた場合の誤認識率である。同図に示すように、被検知体が大人である場合の誤認識率は０．４０８％であり、被検知体が子供である場合の誤認識率は１．６１５％であった。（ａ）、（ｂ）とも誤認識率が２％以下となっており、非常に低い誤認識率を示している。
【００４３】
図８には、上記同様の動作パターンモデル生成処理、及び、被検知体認識処理を用いた被検知体の移動方向の認識結果を示す。ここでは、被検知体１７名が、図８の（１）〜（８）に示す８方向に移動する動作を５回行った場合のデータを用いて動作パターンモデルを生成した。そして、当該生成された動作パターンモデルを用いて、被検知体がエリア３０を通過したときの動作方向を認識した結果、平均認識率は、図８に示すように同線誤りを考慮すると７３．７％となり、同線誤りを無視すると８８．７％となった。この認識結果は、被検知体がエリア３０を完全に通過した場合の認識結果ではあるが、これを応用して、エリア３０に進入し通過する、あるいは、エリア３０内で停止する前にどちらの方向から被検知体が歩いてきたかを認識することも原理的には可能である。従って、被検知体がエリア３０に進入してきた方向を認識し、当該認識された方向に基づいて、どの交通信号機２０を制御すべきかを予測、認識することも可能である。
【００４４】
また、車椅子（手動・電動含む）は車輪で移動するために、動きが等速運動に近くなる。そのため、車椅子が、フレネルレンズ１０２によってメッシュ状に拡散されたセンサ検知エリア３０を等速運動で横切った場合には、焦電センサ１０１から出力される信号の波形がサイン波に近いものとなる。なぜならば、センサ検知エリア３０には、極性がプラスのエリアとマイナスのエリアとが交互に並んでおり、このエリア３０を車椅子が等速で通ることになる。車椅子はエリア３０の真中に急に進入するわけではないので、出力される信号の波形は、プラスからマイナスへ、又は、マイナスからプラスへ少しずつ変化して、プラスとマイナスとの交互の波形パターンとなるからである。
【００４５】
一方、大人や子供の動きは、車輪による移動ほど等速運動ではないことから、出力される波形が揺らぐこととなる。また、大人は車椅子に乗っている人よりも地面からの高さが高いため、波形の振幅が大きくなる。
視覚不自由者については、視覚不自由者が携帯する杖の動きが非常に細かいため、出力される信号の波形は、特有の高周波パターンを有することとなる。
【００４６】
以上をまとめると、車椅子と大人とは、波形の揺らぎ方及び波形の振幅の違いによって区別することができる。すなわち、車椅子の方がサイン波に近い安定した波形となり、また、大人の方が高さがあるために波形の振幅が大きくなる。
また、車椅子と子供とは、波形の揺らぎ方の違いによって区別することができる。車椅子と子供とは地面からの高さの差が小さいため波形の振幅の差が出ないが、車椅子の方が子供よりもサイン波に近い安定した波形となるため、区別することが可能である。
子供と犬とについては、波形の揺らぎ、及び、振幅共近似しているが、子供と犬とのデータを多く収集してモデルを作成し、モデルの精度を高めることによって区別することが可能となる。
【００４７】
また、被検知体の地面からの高さについては、波形の振幅によって識別することができる。なぜならば、被検知体と焦電センサ１０１との距離が近いほど、出力される波形の振幅が大きくなるからである。例えば、被検知体を、地面からの高さが１００ｃｍ未満であるグループと、１００ｃｍ以上１５０ｃｍ未満であるグループと、１５０ｃｍ以上であるグループとに分け、各々のグループについてのモデルを作成し、センサ検知エリア３０を通過した被検知体の地面からの高さを認識することは可能である。なお、作成するモデルの数は３つに限らないが、あまりにも細かい単位（例えば、５ｃｍ単位）に被検知体の高さを区切ったモデルを作成した場合には、認識率は低下すると考えられる。
【００４８】
次に、図９及び図１０を参照して、上記構成における動作例を説明する。
まず、エリア３０内に進入した人間４０、動物６０、自動車５０、及び、環境要因の動作に応じて、焦電センサ１０１から出力される信号を予め集めておく。これらの信号から特徴量データを抽出して、被検知体の属性及び動作内容との対応関係を学習させることにより、動作パターンをモデル化した人間行動モデル１０４ａ、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、及び、環境要因モデル１０４ｄを生成し、交通信号機制御装置１０の記憶装置１０４に予め記憶させておく。
【００４９】
次に、例えば、図１０に示すように、交差点の横断歩道付近に交通信号機制御装置１０（交通信号機制御装置１０Ａ、交通信号機制御装置１０Ｂ、・・・、交通信号機制御装置１０Ｇ）を設置する。
交通信号機制御装置１０の焦電センサ１０１は、エリア３０に進入した被検知体の動作に応じて被検知体から放出される赤外線を検知し、アナログ信号を出力する（図８のプロセスＰ１）。Ａ／Ｄ変換器１０３は、焦電センサ１０１から出力される信号をアナログからデジタルに変換する（プロセスＰ２）。次に、プロセッサ１０５は、デジタル信号を解析することにより、振幅、周波数等の特徴量データを抽出する（プロセスＰ３）。プロセッサ１０５は、抽出された特徴量データと予め記憶装置１０４に記憶しておいた動作パターンモデルとをマッチングすることによりパターン認識を行う（プロセスＰ４）。
【００５０】
例えば、図１０に示すように、人間４０が、交通信号機２０Ａの方向に向かって移動し、かつ、交通信号機制御装置１０Ａが検知可能なエリア３０Ａ内で止まっていることが認識された場合には、プロセッサ１０５は、交通信号機２０Ａを制御するために、交通信号機２０Ａに信号機制御信号を出力する（図８のプロセスＰ５）。
また、図１０に示すように、自動車５０がエリア３０Ｂに進入した場合でも、自動車モデル１０４ｃを用意しておくことで自動車５０の認識結果はリジェクトされ、交通信号機制御信号は出力されないため、自動車５０によって交通信号機２０Ａの制御が変化してしまうことはない。
【００５１】
なお、上述した実施形態においては、自動車モデル１０４ｃを用意しておくことで、自動車５０の動作が人間４０の動作と誤認識されるのを防いだが、自動車モデル１０４ｃを交通信号機２０の制御のために積極的に利用することも考えられる。
例えば、狭い道路では、図１１に示すように、自動車５０ａの接近を検知して交通信号機２０の制御を行いたい場合がある。この場合には、当該自動車５０ａの走行方向と直行する方向に走行する自動車５０ｂによる誤認識を防ぐため、このエリア３０内における自動車５０の「方向別モデル」（Ｄ１方向に走行する自動車５０ａの自動車モデル１０４ｃ１と、Ｄ２方向に走行する自動車５０ｂの自動車モデル１０４ｃ２）を予め用意する。自動車モデル１０４ｃ１は、交通信号機制御信号を出力するために用いられる。一方、自動車モデル１０４ｃ２は、交通信号機制御信号の出力を防止するために用いられる。
【００５２】
すなわち、被検知体認識部１４は、焦電センサ１０１から出力された信号から抽出された特徴量データと、自動車モデル１０４ｃ１とがマッチングする（最大確率となる状態遷移系列を有する動作パターンモデルが、自動車モデル１０４ｃ１である）場合に、交通信号機２０の切換タイミングを制御する。
以上説明したように、交通信号機制御装置１０は、動作パターンモデルを用いて被検知体に関する情報を認識し、認識結果に基づいて交通信号機２０を制御するため、交通信号機２０付近における被検知体に関する情報を正確に認識して交通信号機２０を制御することが可能となる。また、交通信号機制御装置１０は、被検知体の属性及び動作内容を詳細に認識することができるため、被検知体の属性及び動作内容に応じて、交通信号機２０をきめ細かく制御することができる。
【００５３】
また、焦電センサ１０１は、被検知体の動作を検知したときのみ動作するため、低消費であり経済的である。そして、交通信号機制御装置１０を構成するハードウェアは、主に焦電センサ１０１とプロセッサ（演算装置）１０５であるため、安価に、かつ、簡単に、交通信号機制御装置１０を作成することができる。
また、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、環境要因モデル１０４ｄを生成しておき、これらのモデルとマッチングした場合にはリジェクトすることで、犬、猫などの動物６０や、風、雨、気温などの気象条件、自動車５０のヘッドライトなどには反応しないようにすることが可能である。
【００５４】
なお、上述した実施形態においては、被検知体を検知するセンサとして、熱を検知する焦電センサ１０１を用いたが、センサの種類はこれに限定されることはなく、被検知体と離れた位置に設置され、かつ、被検知体の動作を検知することが可能なセンサであれば何を用いてもよい。例えば、超音波センサやマイクロ波センサでもよい。また、焦電センサ１０１以外の熱を検知するセンサとして、光起電力効果又は光導電効果を利用した量子型センサ、あるいは、熱起電力効果や熱導電効果を利用した熱型センサを用いてもよい。
【００５５】
また、上述した実施形態においては、被検知体認識部１４は、被検知者が横断者である場合にのみ交通信号機制御部１５に被検知者に関する情報を出力するようにしたが、処理方式はこれに限定されることなく、例えば、被検知体認識部１４は全ての被検知者に関する情報を交通信号機制御部１５に出力し、交通信号機制御部１５が被検知者に関する情報に基づいて交通信号機制御信号を出力する必要があるか否かを判断するようにしてもよい。
【００５６】
また、上述した実施形態においては、交通信号機制御装置１０が動作パターンモデル生成処理と被検知体認識処理との両方を行うとして説明したが、１台の装置で必ずしも両方の処理を行う必要はない。例えば、交通信号機制御装置１０以外の装置で動作パターンモデル生成処理を行い、当該生成された動作パターンモデルを交通信号機制御装置１０に記憶させるようにしてもよい。そして、交通信号機制御装置１０は被検知体認識処理のみを行うようにしてもよい。
【００５７】
また、上述した実施形態においては、動作パターンモデル記憶部１３には、人間行動モデル１０４ａ、動物行動モデル１０４ｂ、自動車モデル１０４ｃ、及び、環境要因モデル１０４ｄが記憶されるとして説明したが、誤認識率が低い環境である場合等には、動作パターンモデル記憶部１３に人間行動モデル１０４ａのみを記憶させるようにしてもよい。
また、上述した実施形態においては、交通信号機制御装置１０を交通信号機２０又は交通信号機２０付近に設置するとして説明したが、焦電センサ１０１及びフレネルレンズ１０２のみを交通信号機２０または交通信号機２０付近に設置し、その他の交通信号機制御装置１０を構成するプロセッサ１０５等を別の場所に設置してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
被検知者に関する情報を正確に認識し、被検知者の属性及び動作内容に合わせて、交通信号機の制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施の形態に係る交通信号機制御装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】同実施の形態に係る交通信号機制御装置の設置例を示す図である。
【図３】同実施の形態に係る交通信号機制御装置の機能構成を示す図である。
【図４】同実施の形態に係る解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】同実施の形態に係る動作パターンモデル生成処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】同実施の形態に係る被検知体認識処理及び交通信号機制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は、大人、子供、及び、犬の３つの動作パターンモデルを用いて、被検知体が大人か子供かを認識させた場合の誤認識率を示すグラフである。（ｂ）は、大人、子供、大型犬、及び、小型犬の４つの動作パターンモデルを用いて、被検知体が大人か子供かを認識させた場合の誤認識率を示すグラフである。
【図８】同実施の形態に係る動作方向の認識結果を示す図である。
【図９】同実施の形態に係る動作例を説明するための図である。
【図１０】同実施の形態に係る人間を認識する場合の動作例を説明するための図である。
【図１１】同実施の形態に係る自動車を認識する場合の動作例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ、１０Ｆ、１０Ｇ、１０Ｈ    交通信号機制御装置
１１      解析部
１２      動作パターンモデル生成部
１３      動作パターンモデル記憶部
１４      被検知体認識部
１５      交通信号機制御部
２０、２０Ａ    交通信号機
２１      信号柱
３０、３０Ａ、３０Ｂ、３０Ｃ    エリア
４０    人間
５０、５０ａ、５０ｂ    自動車
６０      動物
１０１    焦電センサ
１０２    フレネルレンズ
１０３    Ａ／Ｄ変換器
１０４ａ  人間行動モデル
１０４ｂ  動物行動モデル
１０４ｄ  環境要因モデル
１０４ｃ、１０４ｃ１、１０４ｃ２      自動車モデル
１０４    記憶装置
１０５    プロセッサ
【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】
2006163616.tif 000010
【図９】
2006163616.tif 000011
【図１０】
2006163616.tif 000012
【図１１】
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