(57)【要約】【課題】人の体格をより高精度に判定することができる体格判定装置、体格判定方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】体格判定装置は、シートに着座している人を含む複数の画像を取得する取得部と、前記複数の画像から、前記人の頭部が最も小さく写っている画像における前記頭部の位置を特定する頭部位置特定部と、前記頭部の位置と前記シートとの位置関係に基づいて、前記人の体格を判定する体格判定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シートに着座している人の前方から撮影された複数の画像を取得する取得部と、
前記複数の画像の中で、少なくとも前記人の頭部が最も小さく写っている画像における前記頭部の位置を特定する頭部位置特定部と、
前記頭部の位置と前記シートとの位置関係に基づいて、前記人の体格を判定する体格判定部と、
を有する体格判定装置。
【請求項２】
前記人の頭部が最も小さく写っている画像は、前記人の頭部が前記シートの横幅の中央に位置しているときに撮影された画像である、請求項１記載の体格判定装置。
【請求項３】
前記シートに着座している人を含む画像を取得したときに、前記取得した画像における前記シートの背面部の上端および下端の位置を特定するシート位置特定部と、
前記上端および下端の位置に基づいて、前記背面部の領域を、前記背面部の高さ方向に沿った複数の領域に区分する領域設定部と、
を更に有し、
前記体格判定部は、前記複数の領域の中から、前記頭部の位置に対応する領域を特定することによって、前記人の体格を判定する、請求項１又は２に記載の体格判定装置。
【請求項４】
前記領域設定部は、
前記上端の位置と前記下端の位置との差分を算出し、
前記差分と前記シートの寸法情報とに基づいて、前記取得した画像内での前記背面部の長さに対する、前記背面部の実際の長さの比率を算出し、
前記算出した比率に基づいて、前記背面部の領域を前記複数の領域に区分するための境界線を前記取得した画像内に設定することによって、前記複数の領域を設定する、請求項３記載の体格判定装置。
【請求項５】
前記頭部の第１のサイズと前記頭部の位置とを含む頭部情報を格納する記憶部と、
前記取得部によって画像が取得された場合、前記取得された画像に含まれる前記頭部の第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さいか否かを判定する判定部と、
を更に有し、
前記頭部位置特定部は、
前記頭部情報が初期値として格納されたときに時間の計測を開始し、
前記判定部によって前記第２のサイズが前記第１のサイズよりも小さいと判定された場合、前記第１のサイズを前記第２のサイズで置き換えることによって、前記記憶部に格納されている前記頭部情報を更新し、
前記体格判定部は、
前記時間の計測が開始されてから所定の時間が経過した場合に、前記頭部情報に含まれる頭部の位置情報に基づいて、前記人の体格を判定する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の体格判定装置。
【請求項６】
体格判定装置によって、
シートに着座している人の前方から撮影された複数の画像を取得し、
前記複数の画像の中で、少なくとも前記人の頭部が最も小さく写っている画像における前記頭部の位置を特定し、
前記頭部の位置と前記シートとの位置関係に基づいて、前記人の体格を判定する、
体格判定方法。
【請求項７】
体格判定装置に、
シートに着座している人の前方から撮影された複数の画像を取得する処理と、
前記複数の画像の中で、少なくとも前記人の頭部が最も小さく写っている画像における前記頭部の位置を特定する処理と、
前記頭部の位置と前記シートとの位置関係に基づいて、前記人の体格を判定する処理と、
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、体格判定装置、体格判定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、自動車の乗員の体の大きさ、すなわち体格に応じてエアバッグの膨張力を調節する技術が広く利用されており、この技術を採用しているエアバッグはスマートエアバッグと呼ばれている。スマートエアバッグによれば、エアバッグが作動したときに、膨らんだエアバッグによって乗員が怪我をしたり窒息したりする事故が発生するのを防ぐことができる。エアバッグの膨張力を調節するために、例えば各シートに荷重センサなどのセンサを取り付け、センサから得られた情報に基づいて体格を判定する方法が用いられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−８０２１号公報
【特許文献２】特開２０１０−２０３８３６号公報
【特許文献３】特開２００７−２２４０１号公報
【特許文献４】特開２００８−２３０３６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
乗員の体格を判定した結果が実際の体格と異なった場合には、エアバッグの膨張力の調節が適切に行われないかもしれない。乗員の体格を判定した結果と実際の体格が大きく異なる場合、上述の怪我や窒息などの事故を防ぐことが困難となるかもしれない。このため、スマートエアバッグを利用する際には、乗員である人の体格をより高精度に判定できることが望ましい。
【０００５】
本発明の１つの側面では、人の体格をより高精度に判定することができる体格判定装置、体格判定方法およ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】
【０００６】
発明の一観点によれば、シートに着座している人の前方から撮影された複数の画像を取得する取得部と、前記複数の画像の中で、少なくとも前記人の頭部が最も小さく写っている画像における前記頭部の位置を特定する頭部位置特定部と、前記頭部の位置と前記シートとの位置関係に基づいて、前記人の体格を判定する体格判定部と、を有する体格判定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
一実施態様によれば、人の体格をより高精度に判定することができる体格判定装置、体格判定方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、体格判定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、システムによって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図４】図４は、Ｓ１０２の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、車室内の画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、複数の領域の設定方法を説明するための図である。
【図７】図７は、Ｓ１０７の処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、Ｓ１０７の処理の別の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、シート背面部の左端に接する直線および右端に接する直線の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、システムによって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図１１】図１１は、乗員の姿勢の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、Ｓ１１７の処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図１乃至図１２を参照して具体的に説明する。
【００１０】
図１は、システムの一例を示す図である。図１に示すように、システム１は、体格判定装置１０と、カメラ３０と、エアバッグ装置４０とを含み、本実施形態では、自動車の中に備えられている。体格判定装置１０は、カメラ３０およびエアバッグ装置４０と接続されている。
【００１１】
体格判定装置１０は、人の体格を判定する処理を実行するためのコンピュータである。
【００１２】
カメラ３０は、車室内の画像を撮影するための車載カメラである。カメラ３０は、例えばルームミラー付近など、車室内の全ての着座位置を見渡せる前方の位置に設置される。カメラ３０は、車室内の画像を撮影すると、撮影した画像を体格判定装置１０に送信することができる。カメラ３０は、例えばＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）カメラまたはＣＣＤ（charge coupled device）カメラである。
【００１３】
エアバッグ装置４０は、自動車が物体に衝突したときに、エアバッグを作動させるための装置である。エアバッグ装置４０は、衝突を感知したときに、エアバッグ装置４０に備えられているインフレータ（ガス供給装置）内のガス発生剤を着火させ、着火によって起こる化学反応によってガスを発生させる。そして、エアバッグ装置４０は、発生したガスが燃焼して膨張することによって、エアバッグを膨らませることができる。
【００１４】
次に、体格判定装置１０の機能ブロックについて説明する。図１に示すように、体格判定装置１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、画像取得部１３と、シート位置特定部１４と、領域設定部１５と、頭部検出部１６と、判定部１７と、頭部位置特定部１８と、体格判定部１９と、エアバッグ制御部２０とを備えている。以下、各部の機能について説明する。
【００１５】
第１記憶部１１は、体格判定装置１０が実行するプログラムを記憶する。
【００１６】
第２記憶部１２は、体格判定装置１０が実行する処理に用いられる情報を格納する。例えば、第２記憶部１２は、車室内に設置されている各シートおよびカメラの寸法情報を格納する。寸法情報は、例えばシートの外形寸法、シートを前後にスライドさせた場合、またはリクライニングさせた場合における、シートの可動範囲、カメラの各種パラメータ（内部パラメータおよび外部パラメータ）、カメラの設置位置に関する情報、ヘッドレスト分離型か、あるいはヘッドレスト一体型かを示すシートの種別情報、画像内のシート座面部の下端が写る領域に関する情報などである。第２記憶部１２は、記憶部の一例である。
【００１７】
画像取得部１３は、カメラ３０から、カメラ３０が撮影した車室内の画像を取得する。
【００１８】
シート位置特定部１４は、画像取得部１３が取得した車室内の画像から、シート背面部の位置を特定する。シート背面部は、シートの背もたれに相当する部位であり、シートバックあるいはバックレストなどと呼ばれることがある。
【００１９】
領域設定部１５は、シート位置特定部１４によって特定されたシート背面部の上端および下端の位置に基づいて、画像上のシート背面部の領域を、シート背面部の高さ方向に沿った複数の領域に区分する。区分方法の詳細については後述する。
【００２０】
頭部検出部１６は、画像取得部１３が取得した画像から、乗員の頭部を検出する。
【００２１】
判定部１７は、体格判定装置１０によって行われる各種の判定処理を実行する。
【００２２】
頭部位置特定部１８は、画像取得部１３が取得した複数の画像から、乗員の頭部が最も小さく写っている画像における、頭部の位置を特定する。
【００２３】
体格判定部１９は、領域設定部１５によって設定された複数の領域と、頭部位置特定部１８によって特定された頭部の位置とに基づいて、乗員の体格を判定する。
【００２４】
エアバッグ制御部２０は、乗員の体格の判定結果に基づいて、エアバッグ装置４０を制御する。
【００２５】
次に、体格判定装置１０のハードウェア構成について説明する。
【００２６】
図２は、体格判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、体格判定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３およびストレージ装置６４等を備えている。
【００２７】
ＣＰＵ６１は、体格判定装置１０の処理を管理または実行するハードウェアであり、プロセッサの一例である。プロセッサとして、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）若しくはＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの他の処理回路が使用されてもよい。ＣＰＵ６１は、図１に示す画像取得部１３、シート位置特定部１４、領域設定部１５、頭部検出部１６、判定部１７、頭部位置特定部１８、体格判定部１９およびエアバッグ制御部２０の一例である。
【００２８】
ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、ＣＰＵ６１が実行する処理に用いられるデータおよびプログラムを格納するハードウェアである。ストレージ装置６４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。ＲＯＭ６２およびストレージ装置６４は、図１に示す第１記憶部１１の一例である。ＲＡＭ６３およびストレージ装置６４は、図１に示す第２記憶部１２の一例である。
【００２９】
体格判定装置１０の構成各部は、バス６５を介して相互にデータ通信可能なようにバス６５に接続されている。体格判定装置１０では、ＲＯＭ６２あるいはストレージ装置６４に格納されているプログラムをＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、体格判定装置１０の機能が実現される。なお、当該プログラムは、ＲＡＭ６３にロードされ、ＣＰＵ６１等のプロセッサによって実行されてもよい。なお、体格判定装置１０は、可搬型記憶媒体用ドライブを備えていてもよい。この場合、可搬型記憶媒体用ドライブが可搬型記憶媒体から読み取ったプログラムをＣＰＵ６１等のプロセッサが実行することにより、体格判定装置１０の機能を実現することができる。また、体格判定装置１０は、他の機器又はコンピュータと通信するためのネットワークインタフェースを備えていてもよい。
【００３０】
次に、体格判定装置１０によって実行される処理について説明する。
【００３１】
図３は、体格判定装置によって実行される処理の一例を示すフローチャート（その１）である。まず、カメラ３０が車室内の画像を撮影する。そして、体格判定装置１０の画像取得部１３は、カメラ３０から車室内の画像を取得する（Ｓ１０１）。
【００３２】
続いて、シート位置特定部１４は、取得した車室内の画像から、図５に例示するシート背面部５５の上端および下端の位置を特定する（Ｓ１０２）。ここで、Ｓ１０２の処理の一例について説明する。
【００３３】
図４は、Ｓ１０２の処理の一例を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、シート位置特定部１４は、Ｓ１０１で取得した画像内に、シート背面部５５の上端を包含する第１の領域と、図５に例示するシート座面部５３の下端を包含する第２の領域を設定する（Ｓ２０１）。Ｓ２０１では、シートの寸法情報に含まれるシートの可動範囲に基づいて設定する。Ｓ２０１の処理によれば、画像認識処理の対象範囲を限定させることができるため、処理時間の短縮化を図ることができる。
【００３５】
Ｓ２０１の処理の後、シート位置特定部１４は、第１の領域および第２の領域の各々について、領域内の画像からエッジ画像を生成する（Ｓ２０２）。エッジ画像は、物体のエッジによって構成される像であり、元画像から公知の方法を用いて生成することができる。
【００３６】
続いて、シート位置特定部１４は、エッジ画像を二値化する（Ｓ２０３）。
【００３７】
続いて、シート位置特定部１４は、第１の領域および第２の領域の各々について、二値化されたエッジ画像から複数の直線成分（直線エッジ）を抽出する（Ｓ２０４）。直線エッジは、公知の方法を用いて抽出することができる。抽出方法としては、例えば、Ｈｏｕｇｈ変換を用いることができる。
【００３８】
続いて、シート位置特定部１４は、第１の領域および第２の領域の各々について、Ｓ２０４で抽出された複数の直線エッジから、画像の中で水平方向に延在する複数の直線成分（水平直線エッジ）を抽出する（Ｓ２０５）。
【００３９】
続いて、シート位置特定部１４は、第１の領域および第２の領域の各々について、複数の水平直線エッジから、シートを構成する水平直線エッジを特定する（Ｓ２０６）。シートを構成する水平直線エッジを抽出する方法としては、例えば、複数の水平直線エッジの中から、水平直線エッジの上側における所定の面積の画素値の総和と、エッジの下側における所定の面積の画素値の総和との差分が最も大きい水平直線エッジを選択する方法を用いることができる。例えば、シート背面部５５の上端の上側の領域は、下側の領域に相当するシート背面部５５よりも暗く写るため、上述の差分が顕著になる。また、シート座面部５３の下端の下側の領域は、上側の領域に相当するシート座面部５３よりも暗く写るため、上述の差分が顕著になる。シートを構成する水平直線エッジを抽出する他の方法としては、例えば、複数の水平直線エッジの各々に基づいて、エッジの端部の位置座標および傾きの平均値を算出し算出した平均値に基づいて１本の仮想的な水平直線エッジを生成する方法を用いることもできる。あるいは、複数の水平直線エッジの中から、エッジ強度が最大の水平直線エッジを選択する方法を用いることもできる。あるいは、複数の水平直線エッジの中から、傾きが最も水平の水平直線エッジを選択する方法を用いることもできる。
【００４０】
Ｓ２０６の処理の後、シート位置特定部１４は、第１の領域における水平直線エッジをシート背面部５５の上端の線分として特定する（Ｓ２０７）。
【００４１】
続いて、シート位置特定部１４は、第２の領域における水平直線エッジと、前述のシートの寸法情報とに基づいて、シート背面部５５の下端の線分を特定する（Ｓ２０８）。Ｓ２０８では、第２の領域における水平直線エッジの位置をシート座面部５３の下端の位置と仮定した上で、シートの寸法情報から、シート背面部５５の下端の線分を特定する。Ｓ２０８の処理の後、Ｓ１０３に移る。
【００４２】
以上のようにして、Ｓ１０２の処理が実行される。
【００４３】
図５は、車室内の画像の一例を示す図である。図５に示すように、左側の運転席のシート座面部５１には、乗員５２が座っている。また、右側の助手席のシート座面部５３には、乗員５４が座っている。図５の例では、乗員５４は、背中をシート背面部５５に接触させ、且つ頭部をヘッドレスト５６に接触させている。運転席および助手席の後ろには後部座席が設置されていることがあるが、図５では省略されている。本発明によれば、乗員が、運転席、助手席または後部座席のいずれの席に着座していても、体格を判定することができる。以降では、助手席のシート座面部５３に着座している乗員５４の体格を判定する方法について説明する。図５には、３本の破線が示されており、３本の破線は、上から助手席のシート背面部５５の上端、シート背面部５５の下端およびシート座面部５３の下端を示している。
【００４４】
図３に戻り、Ｓ１０２の処理の後、領域設定部１５は、シート背面部５５の上端および下端の位置に基づいて、画像内に複数の領域を設定する（Ｓ１０３）。Ｓ１０３では、まず領域設定部１５は、画像内でのシート背面部５５の上端の高さおよび下端の高さの差分を算出する。以降では、この差分を「画像内でのシート背面部５５の長さ」と定義して説明する。続いて、領域設定部１５は、第２記憶部１２に予め格納しておいたシートの寸法情報から、シート背面部５５の実際の長さの値を取得する。続いて、領域設定部１５は、画像内でのシート背面部５５の長さＬ１に対する、シート背面部５５の実際の長さＬ２の比率Ｒ（Ｌ２／Ｌ１）を算出する。例えば、画像内でのシート背面部５５の長さＬ１が１８０ｐｉｘｅｌであり、実際の長さＬ２が６０ｃｍとすると、比率Ｒは、Ｒ＝Ｌ２／Ｌ１＝１８０／６０＝３ｐｉｘｅｌ／ｃｍと算出される。続いて、領域設定部１５は、算出した比率Ｒに基づいて、画像内に複数の領域を設定する。
【００４５】
図６は、複数の領域の設定方法を説明するための図である。図６では、説明の便宜上、乗員の図示を省略している。ここでは、上述の数値例を用いて、画像内に３つの領域を設定する場合について説明する。乗員の座高に基づいて、座高６２ｃｍ以上、座高５０〜６２ｃｍ、および座高５０ｃｍ以下、の各範囲に対応する３つの領域を設定する場合、領域設定部１５は、領域を区分するための２本の境界線のうちの１本目の境界線を、シート背面部５５の上端から２ｃｍ上の位置に設定する。この場合、領域設定部１５は、比率Ｒを用いて、画像内における、シート背面部５５の上端から６ｐｉｘｅｌ（＝３ｐｉｘｅｌ／ｃｍ×２ｃｍ）上の位置に境界線を設定する。図６中のラインＡは、１本目の境界線を示している。さらに、２本目の境界線を、シート背面部５５の上端から１０ｃｍ下の位置に設定する。この場合、領域設定部１５は、比率Ｒを用いて、画像内における、シート背面部５５の上端から３０ｐｉｘｅｌ（＝３ｐｉｘｅｌ／ｃｍ×１０ｃｍ）下の位置に境界線を設定する。図６中のラインＢは、２本目の境界線を示している。続いて、領域設定部１５は、２本の境界線を用いて、３つの領域を設定する。図６に示すように、領域設定部１５は、画像内における、ラインＡよりも上の領域を領域Ｌとして設定する。そして、画像内における、ラインＡとラインＢとの間の領域を領域Ｍとして設定する。そして、画像内における、ラインＢよりも下の領域を領域Ｓとして設定する。以上のようにして、領域設定部１５は、シート背面部５５の高さ方向に沿った複数の領域（領域Ｌ、領域Ｍおよび領域Ｓ）を画像内に設定する。
【００４６】
図３に戻り、Ｓ１０３の処理の後、頭部検出部１６は、画像から乗員の頭部を検出する（Ｓ１０４）。頭部の検出方法としては、Ｓ１０２の処理と同様に、画像から抽出した特徴点に基づいて物体のエッジや輪郭を特定し、物体を認識する公知の方法を用いることができる。
【００４７】
続いて、判定部１７は、画像から乗員の頭部が検出されたか判定する（Ｓ１０５）。例えば、助手席を対象にＳ１０５の処理を実行する場合、車内に運転手しか乗っていない場合には、助手席には乗員は存在しない。この場合、画像から乗員の頭部は検出されないと判定される。Ｓ１０５において、乗員の頭部が検出されなかったと判定された場合（Ｓ１０５：Ｎｏ）、体格の判定対象が存在しないため、一連の処理を終了する。
【００４８】
一方、乗員の頭部が検出されたと判定された場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、頭部位置特定部１８は、検出した頭部に基づいて、頭部の位置およびサイズを特定する（Ｓ１０６）。頭部の位置は、例えば画像上の頭部の中心座標である。頭部の位置を画像上の頭部の中心座標とすることによって、乗員の髪型に起因して位置の誤認識が生じる可能性を最小限に抑えることができる。頭部のサイズは、例えば画像上の頭部に相当する領域を構成する画素数、または画像上の頭部の面積である。
【００４９】
続いて、判定部１７は、特定された頭部の位置に基づいて、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置するか判定する（Ｓ１０７）。ここで、Ｓ１０７の処理の一例について説明する。
【００５０】
図７は、Ｓ１０７の処理の一例を示すフローチャートである。まず、シート位置特定部１４は、Ｓ１０２の処理の中で特定されたシート背面部５５の上端の線分に基づいて、シート背面部５５の上端の線分の中点を通り、シートの高さ方向に沿って延びる中心線を算出する（Ｓ３０１）。ここで算出された中心線が、シートの横幅の中央の位置に相当する。実世界においては、特定された線分と中心線とは垂直に交わる。
【００５１】
続いて、シート位置特定部１４は、Ｓ１０６で特定した頭部の中心座標と、Ｓ３０１で算出した中心線との最短距離を算出する（Ｓ３０２）。
【００５２】
続いて、判定部１７は、算出された最短距離が所定の閾値以下であるか判定する（Ｓ３０３）。算出された最短距離が所定の閾値以下であると判定された場合（Ｓ３０３：Ｙｅｓ）、判定部１７は、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置すると判定する（Ｓ３０４）。一方、算出した最短距離が所定の閾値よりも長いと判定された場合（Ｓ３０３：Ｎｏ）、判定部１７は、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置しないと判定する（Ｓ３０５）。
【００５３】
以上のようにして、Ｓ１０７の処理が実行される。
【００５４】
次に、Ｓ１０７の処理の別の一例について説明する。
【００５５】
図８は、Ｓ１０７の処理の別の一例を示すフローチャートである。まず、シート位置特定部１４は、公知の画像認識方法により、画像からシート背面部５５の左端および右端の輪郭をそれぞれ特定する（Ｓ４０１）。なお、Ｓ４０１では、必ずしも左端および右端の各々の全体の輪郭を特定する必要はなく、特定する輪郭は一部の輪郭であってもよい。
【００５６】
続いて、シート位置特定部１４は、シート背面部５５の左端および右端のそれぞれの輪郭に基づいて、左端に接する直線および右端に接する直線を算出する（Ｓ４０２）。
【００５７】
図９は、シート背面部の左端に接する直線および右端に接する直線の一例を示す図である。図９では、説明の便宜上、運転席の乗員の図示を省略している。図９では、シート背面部５５の左端に接する直線および右端に接する直線を、それぞれ破線で示している。なお、図９では、２本の破線は平行に描かれているが、必ずしも平行でなくてもよい。
【００５８】
図８に戻り、Ｓ４０２の処理の後、シート位置特定部１４は、シート背面部５５の左端に接する直線および右端に接する直線に基づいて、両直線の中心に位置する中心線を算出する（Ｓ４０３）。図９では、算出された中心線を一点鎖線で示している。
【００５９】
図８に戻り、Ｓ４０３の処理の後、シート位置特定部１４は、Ｓ１０６で特定した頭部の中心座標と、Ｓ４０３で算出した中心線との最短距離を算出する（Ｓ４０４）。
【００６０】
続いて、判定部１７は、算出された最短距離が所定の閾値以下であるか判定する（Ｓ４０５）。算出された最短距離が所定の閾値以下であると判定された場合（Ｓ４０５：Ｙｅｓ）、判定部１７は、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置すると判定する（Ｓ４０６）。一方、算出した最短距離が所定の閾値よりも長いと判定された場合（Ｓ４０５：Ｎｏ）、判定部１７は、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置しないと判定する（Ｓ４０７）。
【００６１】
以上のようにして、Ｓ１０７の処理が実行される。
【００６２】
図３に戻り、Ｓ１０７において、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置しないと判定された場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）、Ｓ１０１に戻り、Ｓ１０１以降の処理を再び実行する。一方、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置すると判定された場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、頭部位置特定部１８は、Ｓ１０６で特定された頭部の位置およびサイズの情報を、頭部情報の初期値として格納する（Ｓ１０８）。この頭部情報は、例えば第２記憶部１２に格納され、複数の画像の中から体格の判定に用いる画像を抽出するのに用いられる。このサイズの情報は、第１のサイズの一例である。頭部位置特定部１８は、初期値を格納したときに時間の計測を開始する。その後、図１０のＳ１０９に移る。
【００６３】
図１０は、システムによって実行される処理の一例を示すフローチャート（その２）である。
【００６４】
Ｓ１０８の処理の後、画像取得部１３は、カメラ３０から車室内の画像を取得する（Ｓ１０９）。Ｓ１０９の処理は、図３に示すＳ１０１の処理と同様である。
【００６５】
続いて、頭部検出部１６は、画像から乗員の頭部を検出する（Ｓ１１０）。Ｓ１１０の処理は、図３に示すＳ１０４の処理と同様である。
【００６６】
続いて、判定部１７は、取得した画像から、乗員の頭部が検出されたか判定する（Ｓ１１１）。Ｓ１１１において、乗員の頭部が検出されなかったと判定された場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、体格を判定する対象の乗員が存在しないことになるため、一連の処理を終了する。一方、乗員の頭部が検出されたと判定された場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、頭部位置特定部１８は、検出した頭部に基づいて、頭部の位置およびサイズを特定する（Ｓ１１２）。Ｓ１１２の処理は、図３に示すＳ１０６の処理と同様である。Ｓ１１２の処理で特定されたサイズは、第２のサイズの一例である。
【００６７】
続いて、判定部１７は、特定された頭部の位置に基づいて、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置するか判定する（Ｓ１１３）。Ｓ１１３の処理は、図３に示すＳ１０７の処理と同様である。
【００６８】
Ｓ１１３において、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置すると判定されなかった場合（Ｓ１１３：Ｎｏ）、Ｓ１１６に移る。Ｓ１１６の処理については後述する。一方、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置すると判定された場合（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、判定部１７は、頭部のサイズが最小か判定する（Ｓ１１４）。ここで、Ｓ１１３およびＳ１１４の処理の背景について説明する。
【００６９】
図１１は、乗員の姿勢の一例を示す図である。図１１では、説明の便宜上、運転席の乗員の図示を省略している。図１１（ａ）は、シートに深く座っている乗員５４が写った画像の例を示している。図１１（ａ）の例では、乗員５４は背中をシート背面部５５に接触させ、且つ頭部をヘッドレスト５６に接触させている。図１１（ｂ）は、シートに浅く座っている乗員５４が写った画像の例を示している。図１１（ｂ）の例では、乗員５４は、背中をシート背面部５５に接触させていない。
【００７０】
図１１（ａ）および図１１（ｂ）に示すように、シートに浅く座っているときよりも、シートに深く座っているときの方が、頭部がより小さく写っていることがわかる。これは、カメラ３０がシートの前方に配置されている場合、シートに浅く座っているときよりも、シートに深く座っているときの方が、乗員の頭部とカメラとの距離が長くなるからである。
【００７１】
この知見を踏まえ、本実施形態では、体格判定装置１０は、体格をより正確に判定するため、シートに着座している人を含む複数の画像を取得し、複数の画像の中から、乗員の頭部が最も小さく写っている画像を抽出する。このとき、頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置していることが望ましい。Ｓ１１３およびＳ１１４の処理は、乗員の頭部が最も小さく、且つ頭部がシート背面部５５の横幅の中央に位置しているときの画像を抽出するために実行される処理である。体格判定装置１０は、抽出した画像から特定した頭部の位置情報を体格の判定に用いることによって、体格をより正確に判定することができる。
【００７２】
図１０に戻り、Ｓ１１４では、Ｓ１１２で特定された頭部のサイズを、第２記憶部１２に格納されている頭部情報に含まれる頭部のサイズと比較する。頭部情報に含まれる頭部のサイズは、Ｓ１１４の処理を実行する時点で、暫定的に最小であると判定されている頭部のサイズである。判定部１７は、Ｓ１１２で特定された頭部のサイズが、第２記憶部１２に格納されている頭部情報に含まれる頭部のサイズよりも小さい場合に、Ｓ１１２で特定された頭部のサイズが最小であると判定する。
【００７３】
Ｓ１１２で特定された頭部のサイズが最小であると判定された場合（Ｓ１１４：Ｙｅｓ）、頭部位置特定部１８は、第２記憶部１２に格納されている頭部情報を更新する（Ｓ１１５）。Ｓ１１５では、第２記憶部１２に格納されている頭部情報を、Ｓ１１２で特定された頭部の位置およびサイズを含む頭部情報で置き換えることによって更新する。その後、Ｓ１１６に移る。一方、Ｓ１１２で特定された頭部のサイズが最小であると判定されなかった場合（Ｓ１１４：Ｎｏ）、Ｓ１１６に移る。
【００７４】
その後、判定部１７は、Ｓ１０８で時間の計測が開始されてから、所定の時間が経過したかを判定する（Ｓ１１６）。所定の時間は、例えば２〜３分程度である。所定の時間が経過したと判定されなかった場合（Ｓ１１６：Ｎｏ）、Ｓ１０９に戻り、Ｓ１０９以降の処理を再び実行する。一方、所定の時間が経過したと判定された場合（Ｓ１１６：Ｙｅｓ）、判定部１７は、画像を取得するために設定した所定の時間帯が終了したと判定する。そして、体格判定部１９は、第２記憶部１２に格納されている頭部情報に含まれる頭部の位置情報に基づいて、乗員の体格を判定する（Ｓ１１７）。ここで、Ｓ１１７の処理の一例について説明する。
【００７５】
図１２は、Ｓ１１７の処理の一例を示すフローチャートである。
【００７６】
図１０に示すＳ１１６の処理でＹｅｓと判定された場合、体格判定部１９は、第２記憶部１２に格納されている頭部情報に含まれる頭部の位置情報を読み出す（Ｓ５０１）。この頭部の位置情報は、サイズが最小と判定された頭部の、画像における位置情報を示している。
【００７７】
続いて、体格判定部１９は、読み出された頭部の位置情報に基づいて、頭部の位置が領域Ｍに位置するかを判定する（Ｓ５０２）。Ｓ５０２では、例えば頭部の位置情報が頭部の中心座標を示す場合、中心座標が図６において定義した領域Ｍに含まれるかを判定する。
【００７８】
頭部の位置が領域Ｍに位置すると判定された場合（Ｓ５０２：Ｙｅｓ）、体格判定部１９は、乗員５４の体格がミドルサイズであると判定する（Ｓ５０３）。そして、Ｓ１１８に移る。Ｓ１１８の処理については後述する。一方、頭部の位置が領域Ｍに位置すると判定されなかった場合（Ｓ５０２：Ｎｏ）、体格判定部１９は、頭部の位置が領域Ｌに位置するかを判定する（Ｓ５０４）。
【００７９】
頭部の位置が領域Ｌに位置すると判定された場合（Ｓ５０４：Ｙｅｓ）、体格判定部１９は、乗員５４の体格がラージサイズであると判定する（Ｓ５０５）。そして、Ｓ１１８に移る。一方、頭部の位置が領域Ｌに位置すると判定されなかった場合（Ｓ５０４：Ｎｏ）、体格判定部１９は、頭部の位置が領域Ｓに位置するかを判定する（Ｓ５０６）。
【００８０】
頭部の位置が領域Ｓに位置すると判定された場合（Ｓ５０６：Ｙｅｓ）、体格判定部１９は、乗員５４の体格がスモールサイズであると判定する（Ｓ５０７）。そして、Ｓ１１８に移る。一方、頭部の位置が領域Ｓに位置すると判定されなかった場合（Ｓ５０６：Ｎｏ）、体格判定部１９は、上述のいずれのサイズにも該当しないと判定し、処理を終了する。
【００８１】
以上のようにして、Ｓ１１７の処理が実行される。
【００８２】
なお、上述の判定処理で、頭部の位置が領域ＬまたはＳに位置するかを判定する処理よりも前に、頭部の位置が領域Ｍに位置するかを判定する処理を実行しているのは、一般的に、乗員５４の体格がラージサイズまたはスモールサイズであると判定される確率よりも、ミドルサイズであると判定される確率の方が高いからである。この実行順序によれば、頭部の位置が領域ＬまたはＳに位置するかを判定する処理を省略できる確率が高くなるため、処理時間の短縮化を図ることができる。
【００８３】
図１０に戻り、Ｓ１１７の処理の後、エアバッグ制御部２０は、判定結果に基づいて、エアバッグ装置を制御する（Ｓ１１８）。具体的には、例えばエアバッグ制御部２０は、判定結果に基づいてエアバッグの爆発量を決定する。そして、エアバッグ制御部２０は、決定した爆発量を指示するための制御信号を、エアバッグ装置４０に送信する。
【００８４】
その後、エアバッグ装置４０は、エアバッグ制御部２０から制御信号を受信し、制御信号に含まれる情報に応じて、エアバッグの爆発量を調節する。具体的には、体格毎に、エアバッグに注入される空気の圧力の値を設定し、判定された体格に応じた圧力の値を選択することによって、エアバッグの膨張力（展開速度）を調整する。例えば、体格が大きいほど圧力が高くなるように、空気の圧力の値を設定する。
【００８５】
以上のようにして、体格判定装置１０は、乗員の体格を判定することができる。
【００８６】
本実施形態によれば、シートに着座している乗員の前方から撮影された複数の画像を取得し、複数の画像の中で、少なくとも該乗員の頭部が最も小さく写っている画像における該頭部の位置を特定し、該位置と該シートとの位置関係に基づいて、該乗員の体格を判定する。この方法によれば、シートの中央に深く座っている乗員の画像を用いて体格を判定することができるため、乗員の体格をより高精度に判定することができる。そして、判定結果に基づいて、乗員の体格に適したエアバッグの動作を行うことができる。
【００８７】
また、自動車の各シートに取り付けられた荷重センサを用いて乗員の体格を判定する方法によれば、乗員と荷物を区別して認識するのが困難であり、荷重センサを複数個設けることによってコストが上昇する恐れもある。一方、本実施形態によれば、１台のカメラを用いることで、乗員と荷物とを区別して認識することが容易となり、コストの上昇を抑える効果も奏する。
【００８８】
また、特許文献１では、画像データ内における、座席の表面に設けられた目標線に対応する線の有無に基づいて乗員の存否を判定することが開示されている。しかし、例えばシートにカバーをつけて座席の表面のデザインを変更させたりした場合には、表面の模様が隠れるため、目標線を検出できなくなる。また、シートをリクライニングさせた場合においても、シートの角度によっては目標線を検出できなくなる恐れがある。一方、本実施形態によれば、頭部の位置と、画像上のシート背面部に設定した複数の領域との関係に基づいて該乗員の体格を判定するため、上述の場合においても乗員の体格の判定を行うことができる。
【００８９】
また、特許文献２では、シートと乗員との外形を画像上で比較することにより、乗員の体格を判定することが開示されている。しかし、例えば乗員がシートに浅く座っている場合には、乗員の画像の高さが低くなるため、乗員の体格を正確に判定できなくなる恐れがある。一方、本実施形態によれば、乗員の頭部が最も小さく写っている画像を抽出し、当該画像における頭部の位置を用いて乗員の体格を判定する。この方法によれば、乗員がシートの中央に深く座っているときの乗員の頭部を用いることができるため、乗員の体格を正確に判定することができる。
【００９０】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は特定の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、本実施形態では、自動車の乗員の体格を判定する例を取り上げたが、屋根を持たない若しくは屋根の解放が可能な自動車（コンバーチブル、カブリオレまたはオープンカーと呼ばれることがある）、または背もたれを有するバイク等の乗員の体格を判定することもできる。また、例えば遊園地、床屋、映画館などの建物内や屋外など、車室内以外の場所に設置されているシートに座っている人の体格（または身長）を判定し、判定結果に基づいてシートの高さを調整する装置を制御する場合においても、本発明を適用することが可能である。
【００９１】
なお、前述した体格判定装置および体格判定方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、およびそのプログラムを記録した、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＳＤメモリカードなどのメモリカードである。なお、前記コンピュータプログラムは、前記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１：システム
１０：体格判定装置
１１：第１記憶部
１２：第２記憶部
１３：画像取得部
１４：シート位置特定部
１５：領域設定部
１６：頭部検出部
１７：判定部
１８：頭部位置特定部
１９：体格判定部
２０：エアバッグ制御部
３０：カメラ
４０：エアバッグ装置
５１：シート座面部
５２：乗員
５３：シート座面部
５４：乗員
５５：シート背面部
５６：ヘッドレスト
６１：ＣＰＵ
６２：ＲＯＭ
６３：ＲＡＭ
６４：ストレージ装置
６５：バス
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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