(57)【要約】【課題】テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出する。【解決手段】表示装置検出装置が、第１時刻に撮像範囲を撮像することにより生成された第１フレームから物体の輪郭を検出する輪郭処理手段と、前記検出した輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する輪郭重心算出手段と、前記第１フレームと、第２時刻に前記撮像範囲を撮像することにより生成された第２フレームとの間の各画素における差分を検出する差分処理手段と、前記検出した各画素における差分に基づいて前記撮像範囲内における差分の重心の位置を算出する差分重心算出手段と、前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離が所定の長さ以下であったならば、前記撮像範囲に表示装置が存在すると判定する判定手段と、を備える。【選択図】図１
2018092215.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１時刻に撮像範囲を撮像することにより生成された第１フレームから物体の輪郭を検出する輪郭処理手段と、
前記検出した輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する輪郭重心算出手段と、
前記第１フレームと、第２時刻に前記撮像範囲を撮像することにより生成された第２フレームとの間の各画素における差分を検出する差分処理手段と、
前記検出した各画素における差分に基づいて前記撮像範囲内における差分の重心の位置を算出する差分重心算出手段と、
前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離が所定の長さ以下であったならば、前記撮像範囲に表示装置が存在すると判定する判定手段と、
を備える表示装置検出装置。
【請求項２】
前記輪郭処理手段は、新たに前記撮像範囲を撮像することにより生成された他のフレームを新たな第１フレームとして物体の輪郭を抽出することを繰り返し、該繰り返しにより抽出された輪郭を蓄積し、
前記輪郭重心算出手段は、前記蓄積した輪郭を重ね合わせた輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する、
請求項１に記載の表示装置検出装置。
【請求項３】
前記差分処理手段は、
新たに撮像範囲を撮像することにより生成された他のフレームを新たな第１フレームとし、該新たな第１フレームの次に撮像することにより生成された他のフレームを新たな第２フレームとして、該新たな第１フレームと該新たな第２フレームとの間で、各画素における差分の値を蓄積することを繰り返し、
前記繰り返しにより蓄積された各画素における差分の値を、繰り返した回数により除算し、除算後の差分の値に基づいて、各画素における差分を検出する、
請求項１又は２に記載の表示装置検出装置。
【請求項４】
前記第１フレーム及び前記第２フレームを生成する撮像装置が複数の方向を撮像することにより生成した、前記複数の撮像方向のそれぞれに対応する第１フレーム及び第２フレームを対象として、前記輪郭処理手段、輪郭重心算出手段、差分処理手段、及び差分重心算出手段を動作させることにより、前記複数の撮像方向のそれぞれについて、前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離を算出し、
前記複数の撮像方向それぞれについて算出した前記距離が、他の撮像方向よりも短い撮像方向に、前記表示装置が存在していると判定する請求項１乃至３の何れか１項に記載の表示装置検出装置。
【請求項５】
コンピュータを表示装置検出装置として機能させる表示装置検出プログラムであって、
前記コンピュータを、
第１時刻に撮像範囲を撮像することにより生成された第１フレームから物体の輪郭を検出する輪郭処理手段と、
前記検出した輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する輪郭重心算出手段と、
前記第１フレームと、第２時刻に前記撮像範囲を撮像することにより生成された第２フレームとの間の各画素における差分を検出する差分処理手段と、
前記検出した各画素における差分に基づいて前記撮像範囲内における差分の重心の位置を算出する差分重心算出手段と、
前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離が所定の長さ以下であったならば、前記撮像範囲に表示装置が存在すると判定する判定手段と、
を備える表示装置検出装置として機能させる表示装置検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビ受像機等の表示装置を検出するための、表示装置検出装置、及び表示装置検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、物体認識に関する技術が広い分野で活用されている。
例えば、ユーザが家庭用ロボットと共にテレビ番組を視聴する家庭環境を考える。このような環境で、ロボットがテレビ受像機の位置を検出することができれば、ロボットがテレビ番組に関連する情報や動作をユーザに提供して、ユーザとのコミュニケーションをとることができる。
【０００３】
そのためには、物体認識技術によって、ロボットがテレビ受像機との位置関係を適切に把握する必要がある。このような物体認識技術の一例が、特許文献１や特許文献２に開示されている。
【０００４】
特許文献１に開示の技術では、カメラから取得する画像データと、予めメモリに保存してある過去の画像の画像データとの間で、フレーム間差分を算出し、算出したフレーム間差分を二値化する。そして、二値化したフレーム間差分に基づいて四角形を検出する。更に、検出した四角形がテレビ受像機であるか否かを、所定の判定条件で判定することによって、テレビ受像機を検出することを実現している。
【０００５】
また、特許文献２に開示の技術では、携帯端末装置で撮影した画像から矩形の対象物を検出するために、グレースケール画像からエッジを抽出し、特徴領域を抽出している。
より詳細には、撮影対象物が画像の中心付近に存在すると仮定して、矩形を構成する線が中心から上下左右に一定幅以内である、あるいは一定幅以上であるといった条件分岐を使用して特徴領域を抽出している。その後、直線を検出し、ラスター走査によってエッジとして検出された２点の差分を用いて矩形の検出判定を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−４６９７号公報
【特許文献２】特開２０１３−１６８１１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上説明したように、特許文献１や特許文献２に開示の技術を用いることにより、テレビ受像機等の表示装置を検出することが可能となる。しかしながら、これらの技術には、以下に説明するような課題があった。
【０００８】
特許文献１に開示の技術では、上述したように、カメラから取得する画像データと、予めメモリに保存してある過去の画像の画像データとの差分を算出することにより、テレビ受像機に対応する四角形を特定している。
これは、テレビ受像機の画面が四角形であり、画面全体で映像が変化することにより、画面の形状と同じ四角形の領域で差分が算出されることを前提としている。しかしながら、画面の一部でしか映像が変化しなかった場合には、差分として算出される領域が四角形とならない場合がある。このような場合に、特許文献１に開示の技術ではテレビ受像機を検出できないという課題がある。
【０００９】
また、特許文献２に開示の技術では、携帯端末装置で対象物を画面の中心に寄せて撮影していることを前提としている。そのため、対象物が撮影画角から外れた場合は対象物を検出できないという課題がある。また、特許文献２に開示の技術を利用して、屋内の家庭環境でテレビ受像機を検出するとなると、エッジ検出の際に、テレビ受像機周辺の、家具や家電等のテレビ受像機以外の対象物のエッジが検出されてしまうことも課題となる。
【００１０】
以上まとめると、特許文献１や特許文献２に開示の技術では、テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出することができない場合がある。
【００１１】
そこで本発明は、テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出するための、表示装置検出装置、及び表示装置検出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】
【００１２】
本発明に係る表示装置検出装置は、第１時刻に撮像範囲を撮像することにより生成された第１フレームから物体の輪郭を検出する輪郭処理手段と、前記検出した輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する輪郭重心算出手段と、前記第１フレームと、第２時刻に前記撮像範囲を撮像することにより生成された第２フレームとの間の各画素における差分を検出する差分処理手段と、前記検出した各画素における差分に基づいて前記撮像範囲内における差分の重心の位置を算出する差分重心算出手段と、前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離が所定の長さ以下であったならば、前記撮像範囲に表示装置が存在すると判定する判定手段と、を備える。
【００１３】
上記本発明に係る表示装置検出装置を、前記輪郭処理手段は、新たに前記撮像範囲を撮像することにより生成された他のフレームを新たな第１フレームとして物体の輪郭を抽出することを繰り返し、該繰り返しにより抽出された輪郭を蓄積し、前記輪郭重心算出手段は、前記蓄積した輪郭を重ね合わせた輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する、表示装置検出装置としてもよい。
【００１４】
上記本発明に係る表示装置検出装置を、前記差分処理手段は、新たに撮像範囲を撮像することにより生成された他のフレームを新たな第１フレームとし、該新たな第１フレームの次に撮像することにより生成された他のフレームを新たな第２フレームとして、該新たな第１フレームと該新たな第２フレームとの間で、各画素における差分の値を蓄積することを繰り返し、前記繰り返しにより蓄積された各画素における差分の値を、繰り返した回数により除算し、除算後の差分の値に基づいて、各画素における差分を検出する、表示装置検出装置としてもよい。
【００１５】
上記本発明に係る表示装置検出装置を、前記第１フレーム及び前記第２フレームを生成する撮像装置が複数の方向を撮像することにより生成した、前記複数の撮像方向のそれぞれに対応する第１フレーム及び第２フレームを対象として、前記輪郭処理手段、輪郭重心算出手段、差分処理手段、及び差分重心算出手段を動作させることにより、前記複数の撮像方向のそれぞれについて、前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離を算出し、前記複数の撮像方向それぞれについて算出した前記距離が、他の撮像方向よりも短い撮像方向に、前記表示装置が存在していると判定する表示装置検出装置としてもよい。
【００１６】
本発明に係る表示装置検出プログラムは、コンピュータを表示装置検出装置として機能させる表示装置検出プログラムであって、前記コンピュータを、第１時刻に撮像範囲を撮像することにより生成された第１フレームから物体の輪郭を検出する輪郭処理手段と、前記検出した輪郭に基づいて前記撮像範囲内における輪郭の重心の位置を算出する輪郭重心算出手段と、前記第１フレームと、第２時刻に前記撮像範囲を撮像することにより生成された第２フレームとの間の各画素における差分を検出する差分処理手段と、前記検出した各画素における差分に基づいて前記撮像範囲内における差分の重心の位置を算出する差分重心算出手段と、前記輪郭の重心の位置と、前記差分の重心の位置との距離が所定の長さ以下であったならば、前記撮像範囲に表示装置が存在すると判定する判定手段と、を備える表示装置検出装置として機能させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態であるテレビ受像機検出装置の基本的構成を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態における輪郭処理部の基本的構成を表すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態における輪郭蓄積部における蓄積処理を表すイメージ図である。
【図４】本発明の実施形態における差分処理部の基本的構成を表すブロック図である。
【図５】本発明の実施形態における差分蓄積部における蓄積処理を表すイメージ図である。
【図６Ａ】本発明の実施形態における輪郭に関する重心位置の算出について表すイメージ図である。
【図６Ｂ】本発明の実施形態における差分に関する重心位置の算出について表すイメージ図である。
【図７Ａ】本発明の実施形態における重心間の距離の第１の例について表すイメージ図である。
【図７Ｂ】本発明の実施形態における重心間の距離の第２の例について表すイメージ図である。
【図８】本発明の実施形態における基本的動作を表すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態を適用した第１の具体例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態を適用した第２の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
まず、本実施形態の概略について説明をする。本実施形態は、カメラで撮像した画像から輪郭抽出を行い、その輪郭の重心の位置を求める。また、本実施形態は、カメラで撮像した画像から差分抽出を行い、その差分の重心の位置を求める。
そして、本実施形態は、求めた各重心の距離が所定の長さ以下であったならば、カメラで撮像した範囲内にテレビ受像機が存在すると判定する。
【００２０】
このように、本実施形態では、輪郭抽出と、差分抽出の双方を行い、重心を用いてこれら２つの抽出結果を照らし合わせることにより、輪郭抽出や差分抽出の何れかのみを行う一般的な技術に比べて、精度よくテレビ受像機を検出することができる。すなわち、上述した［発明が解決しようとする課題］を解決することができる。
以上が本実施形態の概略である。
【００２１】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
まず、図１に、本実施形態であるテレビ受像機検出装置１００を示す。テレビ受像機検出装置１００は、本実施形態の概略として上述したように、カメラで撮像した範囲内に、テレビ受像機が存在するか否かを精度よく検出するための装置である。
【００２２】
テレビ受像機検出装置１００は、カメラ１１０を搭載するロボットにより実現されてもよいが、カメラ１１０と通信可能な他の装置により実現されてもよい。
【００２３】
何れの場合であっても、テレビ受像機検出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置を備える。また、テレビ受像機検出装置１００は、各種のプログラムを格納したＨＤＤ（hard disk drive）やＳＳＤ（solid state drive）等の補助記憶装置や、演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）といった主記憶装置を備える。
【００２４】
そして、演算処理装置が補助記憶装置から各種のプログラムを読み込み、読み込んだ各種のプログラムを主記憶装置に展開させながら、これら各種のプログラムに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、テレビ受像機検出装置１００のハードウェアを制御することにより、以下説明する各機能ブロックを実現する。つまり、本実施形態は、ハードウェアとソフトウェアが協働することにより実現することができる。
【００２５】
次に、テレビ受像機検出装置１００が備える各機能ブロックについて説明する。図１に示すように、テレビ受像機検出装置１００は、カメラ１１０、輪郭処理部１２０、輪郭重心算出部１３０、差分処理部１４０、差分重心算出部１５０、及び重心距離比較判定部１６０を備える。
【００２６】
カメラ１１０は、ロボット等のデバイスに搭載されるカメラである。カメラ１１０は、連続して静止画像を撮像することにより動画を生成する。カメラ１１０が撮像した１枚の静止画像に対応する画像データを以下では、フレームと呼ぶ。カメラ１１０のフレームレートは、例えば、３０ｆｐｓ（frames per second）であるとする。すなわち、１秒間に、３０回の撮像を行い、３０個のフレームが生成される。カメラ１１０が生成したフレームは、輪郭処理部１２０や差分処理部１４０に対して出力される。
【００２７】
図１には、カメラ１１０から、輪郭処理部１２０や差分処理部１４０に対して出力されるフレームとして第１フレームを図示する。また、カメラ１１０から、差分処理部１４０に対して出力されるフレームとして第２フレームを図示する。
【００２８】
ここで、第１フレームは、カメラ１１０が或る時間、例えば、時刻ｔに撮像を行うことにより生成したフレームでありｆｔで表される。
また、第２フレームは、時間的に第１フレームの次に生成されたフレームである。例えば、時刻ｔで第１フレームｆｔを生成し、時刻ｔの次の撮像時刻である時刻ｔ＋１に第２フレームを生成したとすると、第２フレームはｆｔ＋１で表される。
【００２９】
なお、本実施形態では、処理対象とするフレームを新たなフレームとして繰り返し処理を行う。例えば、１回目の処理では、第１フレームがｆｔであり第２フレームがｆｔ＋１であるが、２回目の処理では、第１フレームがｆｔ＋１となり第２フレームがｆｔ＋２となる。このようにして、新たなフレームを対象として処理は繰り返される。
【００３０】
輪郭処理部１２０は、カメラ１１０で取得した第１フレームを受け取り、フレームから輪郭を抽出する部分である。この輪郭処理部１２０の詳細について、図２を参照して説明する。
【００３１】
図２に示すように、輪郭処理部１２０は、フレーム取得部１２１、平均化部１２２、二値化部１２３、直線検出部１２４、輪郭点抽出部１２５、輪郭点近似部１２６、凸形状判定部１２７、面積判定部１２８、輪郭蓄積部１２９を備える。
【００３２】
フレーム取得部１２１は、カメラ１１０から第１フレームを取得する部分である。上述したように、フレーム取得部１２１は、最初は第１フレームとしてｆｔを取得し、その後、ｆｔ＋１、ｆｔ＋２、というように順次新たなフレームを第１フレームとして取得する。取得した第１フレームは、平均化部１２２に対して出力する。
【００３３】
平均化部１２２は、第１フレームに対して画像の平均化を行う。例えば、公知のガウシアンフィルター等を用いて、二値化する際に出てくる小さなノイズを省く。ガウシアンフィルターとしては、例えば、ブロックサイズ（３×３）のガウシアンフィルターを用いる。平均化後の画像データは、二値化部１２３に対して出力する。
【００３４】
二値化部１２３で、平均化後の画像データの各画素のそれぞれに対して、所定の閾値を用いて二値化をし、各画素のそれぞれを画素値０（黒）又は２５５（白）の何れかに分離する。二値化後の画像データは、直線検出部１２４に対して出力する。
【００３５】
直線検出部１２４は、二値化後の画像データから直線成分を検出する。直線成分を検出するには、公知のハフ変換（例えば、「ディジタル画像処理［改訂新版］、ｐｐ２３８〜２４３、画像情報教育振興協会、２０１５」参照）等の技術により、二値化部１２３で処理された二値化画像から直線成分を検出する。検出した直線成分は、輪郭点抽出部１２５に対して出力される。
【００３６】
輪郭点抽出部１２５は、直線検出部１２４で検出された直線成分から輪郭点を抽出する。例えば、オープンソースＯｐｅｎＣＶで公開されている、関数ＦｉｎｄＣｏｎｔｏｕｒｓ（例えば、「構造解析と形状ディスクリプタ」、ｏｐｅｎｃｖ  ２．２  ｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２８年１１月１７日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：http://opencv.jp/opencv-2svn/cpp/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#cv-findcontours〉参照）等を用いて輪郭点を抽出する。抽出した輪郭点は、輪郭点近似部１２６に対して出力される。
【００３７】
輪郭点近似部１２６は、直線近似処理を行うことにより、輪郭点抽出部１２５で算出した輪郭点の点数を削減する。これは、輪郭点抽出部１２５で算出した輪郭点は複数の波打った線を表しているので、輪郭点の点数を削減して太い１つの線を表すようにする必要があるからである。具体的には、例えば、オープンソースＯｐｅｎＣＶで公開されているＡｐｐｒｏｘＰｏｌｙＤＰ（例えば、「構造解析と形状ディスクリプタ」、ｏｐｅｎｃｖ  ２．２  ｄｏｃｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２８年１１月１７日検索］、インターネット〈ＵＲＬ：http://opencv.jp/opencv-2svn/cpp/structural_analysis_and_shape_descriptors.html#cv-approxpolydp〉参照）を用いて輪郭点の削減を行う。削減後の輪郭点は、凸形状判定部１２７に対して出力される。
【００３８】
凸形状判定部１２７は、輪郭点近似部１２６が出力した輪郭点を結んだ形状が凸包であるか判定する。これは、テレビの輪郭を表すテレビ受像機の外枠の形状が凸包だからである。輪郭点を結んだ形状が凸包でない場合は、その形状を構成する輪郭点は削減される。一方で、輪郭点を結んだ形状が凸包である場合は、その形状を構成する輪郭点は、面積判定部１２８に対して出力される。
【００３９】
面積判定部１２８は、凸形状判定部１２７が出力した輪郭点を結んだ形状の大きさが一定の面積値以上であるか判定する。これは、テレビの輪郭を表すテレビ受像機の外枠は一定の大きさの形状だからである。一定の面積値未満の小さい形状を表す輪郭点ならば、テレビ受像機の外枠を表す輪郭点ではないと考えて削減される。一方で、一定の面積値以上の大きい形状を表す輪郭点であるならば、テレビ受像機の外枠を表す輪郭点であると考えて、輪郭蓄積部１２９に対して出力される。
【００４０】
輪郭蓄積部１２９は、輪郭点検出部１２５で検出した直線成分を含む輪郭点であって、輪郭点近似部１２６、凸形状判定部１２７、及び面積判定部１２８の何れでも削減されなかった輪郭点を蓄積していく。蓄積を継続する時間の長さは、例えば、１秒から３秒程度である。上述したように、カメラ１１０のフレームレートは、３０ｆｐｓであるので、例えば蓄積を継続する時間が１秒であるならば、第１フレームとして３０個のフレームが入力される。そして、輪郭処理部１２０は上述した処理を、これら３０個のフレームに対して行い、その処理により出力された輪郭点が、輪郭蓄積部１２９にて蓄積していく。ただし、蓄積を継続する時間を、例えば１秒と設定した場合であっても、１秒が経過する前に輪郭点が十分に蓄積できたような場合には、その時点で蓄積を終了して各機能ブロックにおける負荷を軽減するようにしてもよい。
【００４１】
この蓄積処理について、図３のイメージ図を参照して説明をする。
図３を左から参照していくと、まず時刻ｔ０で入力された第１フレームから抽出されて、各処理により削減されなかった輪郭点を表す輪郭点画像Ａ１が輪郭蓄積部１２９に対して入力される。次に、同様にして、時刻ｔ１で輪郭点画像Ａ２が輪郭蓄積部１２９に対して入力され、時刻ｔ３で輪郭点画像Ａ３が輪郭蓄積部１２９に対して入力される。
【００４２】
輪郭蓄積部１２９は、このようにして入力を受け付けることを繰り返す。そして、繰り返しの過程において、蓄積を継続する時間が経過した場合に、輪郭蓄積部１２９は、それまでの繰り返しにより入力された、輪郭点画像Ａ１、輪郭点画像Ａ２及び輪郭点画像Ａ３のそれぞれに含まれる輪郭点を全て重ね合わせる処理を行い、輪郭点画像Ａ４のような画像を生成する。
【００４３】
輪郭蓄積部１２９は、このようにして生成した輪郭点画像Ａ４のような、輪郭点を蓄積した輪郭を表す画像を所定の閾値で二値化して「輪郭画像」として、輪郭重心算出部１３０に出力する。なお、二値化をするのではなく、グレースケールとして出力するようにしてもよい。
出力後、輪郭処理部１２０は、輪郭蓄積部１２９のデータを削除する。そして、新たに、蓄積を継続する時間だけ輪郭点を蓄積することを繰り返す。
【００４４】
なお、輪郭蓄積部１２９において蓄積を行う理由であるが、仮にカメラ１１０による撮像範囲内に、テレビ受像機が存在したいたとしても、毎フレーム必ずテレビ受像機の輪郭の全てが抽出できるとは限らないからである。そこで、本実施形態では、複数フレーム分の輪郭を蓄積することにより、より確実にテレビ受像機の輪郭の全てが抽出できるようにしている。すなわち、蓄積を行うことによりテレビ受像機を検出する精度をよくしている。
【００４５】
また、図３では、説明を簡略化するため、３フレーム分の輪郭点を重ね合わせていたが、実際には、例えば３０フレーム分や９０フレーム分の輪郭点を重ね合わせるようにするとよい。
【００４６】
次に、図４を参照して差分処理部１４０について詳細に説明をする。図４に示すように、差分処理部１４０は、第１フレーム、第２フレームを取得するフレーム取得部１４１、差分算出部１４２、差分蓄積部１４３、フレーム平均化部１４４を備える。
差分処理部１４０は、カメラ１１０から取得した第１フレームと時間的に１フレーム次に生成された第２フレームの差分処理を行う。
【００４７】
具体的には、まず、フレーム取得部１４１が第１フレームと第２フレームを取得する。上述したように、１回目の処理では、第１フレームがｆｔであり第２フレームがｆｔ＋１であるが、２回目の処理では、第１フレームがｆｔ＋１となり第２フレームがｆｔ＋２となる。このようにして、新たなフレームを対象として処理は繰り返される。取得した第１フレームと第２フレームは、差分算出部１４２に対して出力する。
【００４８】
差分算出部１４２では、第１フレームと第２フレームの２つのフレームの同じ位置の各画素それぞれについて差分を算出する。差分の算出は、例えば各画素における輝度値の差分値を算出することにより行う。このとき、各画素の差分値が負値をとらないように、差分値は絶対値として扱う。
【００４９】
差分蓄積部１４３では、差分算出部１４２で算出した差分値を画素毎に蓄積していく。蓄積を継続する時間の長さは、輪郭蓄積部１２９における蓄積を継続する時間の長さと同じ長さに設定してもよい。また、輪郭蓄積部１２９と同様に、蓄積を継続する時間を、例えば１秒と設定した場合であっても、１秒が経過する前に差分が十分に蓄積できたような場合には、その時点で蓄積を終了して各機能ブロックにおける負荷を軽減するようにしてもよい。
【００５０】
この蓄積処理について、図５のイメージ図を参照して説明をする。なお、図５では、或る１つの画素に注目して説明をするが、他の画素についても同様の処理を行うものとする。
【００５１】
図５の左に示すように、時刻ｔ０における差分画像の全体がＢ１であり、注目している画素である画素Ｂ１０の差分値が３０であったとする。この差分値は、差分算出部１４２により算出され、差分蓄積部１４３に対して入力される。
【００５２】
次に、同様にして、時刻ｔ１における差分画像の全体がＢ２であり、注目している画素である画素Ｂ１０の差分値が３０であったと差分算出部１４２により算出され、差分蓄積部１４３に対して入力される。更に、同様にして、時刻ｔ２における差分画像の全体がＢ３であり、注目している画素である画素Ｂ１０の差分値が２００であったと差分算出部１４２により算出され、差分蓄積部１４３に対して入力される。
【００５３】
このようにして入力を受け付け、蓄積を継続する時間が経過したならば、入力された各差分画像における差分値が加算されて（３０＋３０＋２００＝２６０）、差分画像Ｂ４として示すように画素Ｂ１０における蓄積差分値は２６０となる。このとき、差分値を２５５で飽和させる処理は行わない。
このようにして蓄積した蓄積差分値を含んだ差分画像Ｂ４は、フレーム平均化部１４４に対して出力される。
【００５４】
フレーム平均化部１４４は、蓄積された各画素の蓄積差分値を蓄積したフレームの数で除算することにより差分値の平均化処理を行う。例えば、ｔ０、ｔ１、及びｔ２の３フレーム分の差分値を蓄積した場合は、３フレーム分の差分値を、３で除算することにより差分値の平均化処理を行う。これは、蓄積を繰り返した回数で蓄積した差分値を除算するということである。例えば、図５を参照して上述した画素Ｂ１０の例であれば、３フレーム分の差分値を蓄積した値である２６０を、３で除算する。つまり、平均化処理により、画素Ｂ１０の差分値は、２６０／３となる。なお、除算後の値に端数として小数点以下の数字が生じる場合は、この小数点以下の数字に対して、切り捨て、切り上げ、或いは四捨五入といった処理を行うようにするとよい。
【００５５】
この平均化処理により、各画素が０から２５５の差分値をとる１つの差分画像が生成される。フレーム平均化部１４４は、このようにして生成した１つの差分画像を、所定の閾値で二値化して差分重心算出部１５０に対して出力する。なお、二値化をするのではなく、グレースケールとして出力するようにしてもよい。
【００５６】
出力後、差分処理部１４０は、差分蓄積部１４３のデータを削除する。そして、新たに、蓄積を継続する時間だけ差分値を蓄積することを繰り返す。
【００５７】
なお、差分蓄積部１４３において蓄積を行う理由であるが、仮にカメラ１１０による撮像範囲内に、テレビ受像機が存在していたとしても、毎フレームかならずテレビ受像機の画面全体に差分が発生するとは限らないからである。そこで、本実施形態では、このようにして蓄積を行うことにより、結果としてテレビ受像機の画面全体における差分を検出できるようにしている。すなわち、蓄積を行うことによりテレビ受像機を検出する精度をよくしている。
【００５８】
また、本実施形態では、仮に或るタイミングで人やペットがカメラ１１０の撮像範囲を横切って或るフレームにてテレビ受像機と関係なく差分が生じてしまったとしても、この或るフレーム以外のフレームも含めて平均化処理を行うことから、このテレビ受像機と関係ない差分の影響を低減することが可能となる。
【００５９】
また、図５では、説明を簡略化するため、３フレーム分の差分を蓄積したが、実際には、例えば３０フレーム分や９０フレーム分の差分を蓄積するようにするとよい。
次に、輪郭重心算出部１３０及び差分重心算出部１５０について説明をする。
【００６０】
輪郭重心算出部１３０は、輪郭処理部１２０で算出された輪郭画像の重心を算出する。輪郭画像が二値画像の場合は、白（画素値：２５５）を有効画素として、有効画素位置の平均となる位置を算出する。輪郭画像がグレースケール画像の場合は、黒（画素値：０）よりも大きい画素（画素値：１〜２５５）を有効画素として、有効画素位置の平均となる位置を算出する。何れにせよ、算出した有効画素位置の平均となる位置が、カメラ１１０が撮像した範囲内における輪郭に関する重心位置として重心距離比較判定部１６０に対して出力される。
【００６１】
図６Ａを参照して輪郭重心算出部１３０の処理について説明をする。輪郭処理部１３０の蓄積処理により、例えば、ｔ０、ｔ１、及びｔ２の３フレーム分（図中の輪郭点画像Ｃ１、輪郭点Ｃ２及び輪郭点Ｃ３に相当。）の輪郭点を重ね合わせた輪郭画像Ｃ４が、輪郭重心算出部１３０に入力される。輪郭重心算出部１３０は、上述したようにして、輪郭に関する重心位置Ｃ１０を算出し、このＣ１０の位置を重心距離比較判定部１６０に対して出力する。
【００６２】
一方で、差分重心算出部１５０は、差分処理部１４０で算出された差分画像の重心を算出する。差分画像が二値画像の場合は、白（画素値：２５５）を有効画素として、有効画素位置の平均となる位置を算出する。差分画像がグレースケール画像の場合は、黒（画素値：０）よりも大きい画素（画素値：１〜２５５）を有効画素として、有効画素位置の平均となる位置を算出する。何れにせよ、算出した有効画素位置の平均となる位置が、カメラ１１０が撮像した範囲内における差分に関する重心位置として重心距離比較判定部１６０に対して出力される。
【００６３】
図６Ｂを参照して差分重心算出部１５０の処理について説明をする。なお、図５は、注目した画素の値について説明するための図面であったため、差分値に基づいて二値化した図面ではなかったが、図６Ｂでは、差分値に基づいて二値化した画面を図示する。
【００６４】
差分処理部１４０の蓄積処理により、例えば、ｔ０、ｔ１、及びｔ２の３フレーム分（図中の差分画像Ｄ１、差分画像Ｄ２及び差分画像Ｄ３に相当。）の輪郭点を重ね合わせた差分画像Ｄ４が、差分重心算出部１５０に入力される。差分重心算出部１５０は、上述したようにして、差分に関する重心位置Ｄ１０を算出し、このＤ１０の位置を重心距離比較判定部１６０に対して出力する。
【００６５】
次に、重心距離比較判定部１６０について説明をする。重心距離比較判定部１６０は、輪郭重心算出部１３０で算出した輪郭に関する重心位置と、差分重心算出部１５０で算出した差分に関する重心位置との距離を、一枚の画像上で比較してテレビ受像機が検出されたか否かを判定する。
【００６６】
考え方としては、輪郭に関する重心位置をテレビ受像機として輪郭の重心位置と仮定し、差分に関する重心位置をテレビ受像機上で映像が動くことによる差分の重心位置と仮定する。
【００６７】
そして、これらの重心位置が離れていないのであれば、テレビ受像機の輪郭内で映像が動いている状態であると考えられるので、映像を表示中のテレビ受像機を検出したと判定する。
【００６８】
一方で、これらの重心位置が離れているのであれば、輪郭処理部１２０により抽出された輪郭はテレビ受像機の輪郭ではなく、差分処理部１４０により抽出された差分はテレビ受像機上における映像による差分ではないと考えられるので、映像を表示中のテレビ受像機を検出していないと判定する。また、テレビ受像機が映像を表示していない場合には、輪郭処理部１２０によりテレビ受像機の輪郭を抽出できるが、差分処理部１４０によりテレビ受像機上における映像による差分は抽出できない。このような場合には、重心の距離比較が行われず、映像を表示中のテレビ受像機を検出していないと判定することができる。
図７Ａ及び図７Ｂを参照して重心距離比較判定部１６０による判定について説明をする。
【００６９】
図７Ａには重心位置間の距離が短い場合について図示する。これは、理想的な輪郭画像と差分画像が抽出された場合を示すものであり、各重心位置をＥ１、Ｆ１とする。このとき、２つの重心位置の距離を算出するとＤ１となる。
【００７０】
図７Ｂには重心位置間の距離が長い場合について図示する。この点、輪郭画像においてテレビ受像機以外の直線成分が抽出されてしまった場合の重心位置をＥ２とする。また、テレビ受像機以外の移動物、例えば人やペットなどが差分として抽出されてしまった場合の重心位置をＦ２とする。このときの２つの重心位置の距離を算出するとＤ２となる。上述したようにテレビ受像機を含む画像の輪郭および差分の各重心位置間の距離は理想的に近くなる。このことを利用して、距離についての予め設定する一定の閾値Ｔｈを利用してテレビ受像機の検出を行う。
【００７１】
具体的には、重心距離比較判定部１６０は、輪郭および差分の各重心位置間の距離をＤとした場合に、「Ｄ≦Ｔｈ」の関係を満たすのであれば、すなわち、距離が閾値以下であれば撮像範囲内にテレビ受像機を検出したと判定する。一方で「Ｄ＞Ｔｈ」の関係を満たすのであれば、すなわち、距離が閾値を超えているのであれば撮像範囲内にテレビ受像機を検出しなかった判定する。そのために、図７の例であれば、Ｄ１≦Ｔｈ＜Ｄ２となるようにＴｈを設定する。
【００７２】
これにより、図７Ａのように理想的な輪郭画像と差分画像が抽出された場合に、距離が閾値以下となるので撮像範囲内にテレビ受像機を検出したと判定することができる。また、図７Ｂのように、テレビ受像機以外の直線成分が抽出されてしまったり、人やペットなどが差分として抽出されてしまったりした場合に、距離が閾値を超えるので撮像範囲内にテレビ受像機を検出しないと判定することができる。
【００７３】
以上、本実施形態における各機能ブロックについて説明をした。次に、図８のフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明をする。
【００７４】
まず、ステップＳ１１において、カメラ１１０が撮像を行うことにより第１フレーム及び第２フレームを生成する。そして、生成した第１フレームと第２フレームを、輪郭処理部１２０や差分処理部１４０に対して出力する。
【００７５】
次に、ステップＳ１２−１において輪郭処理部１２０が、上述したように輪郭点を算出して蓄積を行うという処理を実行する。また、これと並列して、ステップＳ１２−２において差分処理部１４０が、上述したように各画素の差分値を算出して蓄積を行うという処理を実行する。なお、図中の二重線は、複数の処理が同時に実行されるという並列処理を意味する。
【００７６】
次に、ステップＳ１３において、輪郭処理部１２０や差分処理部１４０は、蓄積を継続する時間が経過したか否かを判定する。蓄積を継続する時間の長さは、上述したように、例えば１秒（３０フレーム分）等である。また、蓄積を継続する時間の長さは輪郭処理部１２０と差分処理部１４０とで共通としてもよい。また、上述したように、設定した蓄積を継続する時間が経過する前に輪郭や差分が十分に蓄積できたような場合には、その時点で蓄積を終了するようにしてもよい。
ステップＳ１３にてＮｏならば、すなわち蓄積を継続する時間が経過していないならば、ステップＳ１１に戻って処理を繰り返す。
ステップＳ１３にてＹｅｓならば、すなわち蓄積を継続する時間が経過したならばステップＳ１４−１とステップＳ１４−２を行う。
【００７７】
ステップＳ１４−１において、輪郭重心算出部１３０が、蓄積により生成された輪郭画像に基づいて、輪郭に関する重心位置を算出する。
また、ステップＳ１４−２において、差分重心算出部１５０が、蓄積により生成された差分画像に基づいて、差分に関する重心位置を算出する。
【００７８】
次に、ステップＳ１５において、重心距離比較判定部１６０が、輪郭重心算出部１３０で算出した輪郭に関する重心位置と、差分重心算出部１５０で算出した差分に関する重心位置との距離を算出する。
【００７９】
そして、ステップＳ１６において、重心距離比較判定部１６０が、輪郭に関する重心位置と、差分に関する重心位置との距離Ｄが、距離についての一定の閾値Ｔｈ以下の長さであるかを判定する。
【００８０】
ステップＳ１６においてＹｅｓならば、重心距離比較判定部１６０が、テレビ受像機を検出したと判定する。そして、ステップＳ１１に戻り、新たに処理を繰り返す。
【００８１】
ステップＳ１６においてＮｏならば、重心距離比較判定部１６０が、テレビ受像機を検出しなかったと判定する。そして、ステップＳ１１に戻り、新たに処理を繰り返す。
【００８２】
何れの場合であっても、判定結果は、重心距離比較判定部１６０が記憶する等してもよいが、他の機能ブロックや他の装置に対して出力するようにしてもよい。例えば、ロボットを制御する制御部に対して出力するようにしてもよい。
【００８３】
以上説明した本実施形態により、テレビ受像機を検出した場合の具体例について図９及び図１０を参照して説明をする。
【００８４】
まず、図９に、撮像範囲内にテレビ受像機全体が正対して存在している場合について図示する。
【００８５】
図９の上段左に「輪郭０１：二値化」として、カメラ１１０が撮像した元画像を二値化部１２３により、二値化した画像を示す。
次に、図９の上段中央に「輪郭０２：直線検出」として、直線検出部１２４により、二値化した画像から直線を検出した画像を示す。この段階では、テレビ受像機の輪郭に対応する直線のみならず、テレビ受像機が設置されているテレビ台に対応する直線や、テレビ受像機背面の壁部材の繋ぎ目部分に対応する直線が検出されている。
【００８６】
そこで、上述したように、輪郭点近似部１２６、凸形状判定部１２７、及び面積判定部１２８により、不要な輪郭点を削減する処理を行う。この削減する処理を行った画像を、図９の上段右に「輪郭０３：輪郭選定」として示す。図に示すように、テレビ台に対応する直線に対応する輪郭点が削減されていることがわかる。なお、テレビ受像機の輪郭のみならず、テレビ受像機にて表示されている映像に対応する直線も存在するが、このような直線は許容してもよい。なぜならば、このような直線はテレビ受像機の輪郭内に存在するので、重心位置を算出する際に、重心位置がテレビ受像機の輪郭外となってしまうような問題の原因とならないからである。
【００８７】
そして、このような輪郭画像に基づいて、輪郭重心算出部１３０が算出した、輪郭に関する重心位置を、図９の下段左の「輪郭０４：重心算出」にＧ１として示す。図に示すように、輪郭に関する重心位置であるＧ１は、テレビ受像機のほぼ中央に位置している。これは、輪郭に関する重心位置を理想的に算出できたことを表す。
【００８８】
対して、差分処理部１４０が算出した、二値化部１２３が二値化を行う前の元画像と、その前又は後ろのフレームの画像との差分画像を図９の下段右に「差分：重心算出」として示す。本例では、白（画素値：２５５）を有効画素としているが、テレビ受像機の枠内に有効画素が集中して存在していることが分かる。
【００８９】
そして、このような差分画像に基づいて、差分重心算出部１５０が算出した、差分に関する重心位置を、図９の下段右の「差分：重心算出」にＨ１として示す。図に示すように、差分に関する重心位置であるＨ１は、テレビ受像機のほぼ中央に位置している。これは、差分に関する重心位置を理想的に算出できたことを表す。
【００９０】
そして、Ｇ１及びＨ１は、ほぼ同位置に位置している。つまり、Ｇ１とＨ１との間の距離は短い。従って、重心距離比較判定部１６０による判定により、撮像範囲内にテレビ受像機が存在していることが検出される。
次に、図１０に、撮像範囲内にテレビ受像機の一部が斜め方向に存在している場合について図示する。
【００９１】
図１０の上段左に「輪郭０１：二値化」として、カメラ１１０が撮像した元画像を二値化部１２３により、二値化した画像を示す。この二値化した画像を参照すると、本例では、テレビ受像機の一部が、撮像範囲内の右側に存在している。また、図９の例では、テレビ受像機はカメラ１１０の撮像方向に正対していたが、図１０の例では正対しておらず斜め方向に設置されている。その後、図９を参照して説明したのと同様にして処理を行っていく。これにより算出された輪郭に関する重心位置を、図１０の下段左の「輪郭０４：重心算出」にＧ２として示す。差分に関する重心位置を、図１０の下段右の「差分：重心算出」にＨ２として示す。
【００９２】
図に示すように、Ｇ２及びＨ２は、ほぼ同位置に位置している。つまり、Ｇ２とＨ２との間の距離は短い。従って、重心距離比較判定部１６０による判定により、撮像範囲内にテレビ受像機が存在していることが検出される。
【００９３】
このように、本実施形態によれば、撮像範囲内にテレビ受像機全体が正対して存在している場合（図９に相当）のみならず、撮像範囲内にテレビ受像機の一部が斜め方向に存在している場合（図１０に相当）においても、撮像範囲内にテレビ受像機が存在していることを検出することができる。
以上説明した本実施形態は、テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出することができるという効果を奏する。
【００９４】
例えば特許文献１に開示の技術では、画面の一部でしか映像が変化しなかった場合には、テレビ受像機を検出できなかった。これに対して本実施形態では、差分蓄積部１４３において複数フレーム分の差分を蓄積する。これにより、結果としてテレビ受像機の画面全体における差分を検出することができるので、テレビ受像機等の表示装置を精度よく検出することができる。
【００９５】
また、特許文献１に開示の技術では、四角形の領域で差分が検出されなかった場合には、テレビ受像機を検出できなかった。これに対して本実施形態では、仮に四角形の領域における差分を検出できないとしても、差分はテレビ受像機の輪郭内で検出されるので、その重心がテレビ受像機の輪郭内から外れることはない。そのため、テレビ受像機を精度よく検出することができる。
【００９６】
また、特許文献２に開示の技術では、テレビ受像機が撮像範囲の中央に存在していなければ、テレビ受像機を検出できなかった。これに対して本実施形態では、テレビ受像機の輪郭そのものではなく、その重心を利用して検出を行うため、図１０を参照して説明したように、撮像範囲内にテレビ受像機の一部が斜め方向に存在しているような場合でも、テレビ受像機を精度よく検出することができる。
【００９７】
また、屋内の家庭環境でテレビ受像機を検出するとなると、テレビ受像機周辺の、家具や家電等のテレビ受像機以外の対象物のエッジが検出されて、テレビ受像機を検出することができなかった。これに対して本実施形態では、輪郭点近似部１２６、凸形状判定部１２７、及び面積判定部１２８により、不要な輪郭点を削減することから、図９上段右の「輪郭３：輪郭選定」や図１０上段右の「輪郭３：輪郭選定」に示したように、不要な直線を除外することができ、結果としてテレビ受像機を精度よく検出することができる。
【００９８】
なお、上記のテレビ受像機検出装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記のテレビ受像機検出装置により行なわれるテレビ受像機検出方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。
【００９９】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１００】
また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態による実施が可能である。
【０１０１】
［変形例１］
例えば、上述の実施形態では、輪郭画像に関しての重心位置と、差分画像の重心位置との距離に基づいてテレビ受像機を検出したか否かの判定をしていた。しかしながら、その前段階で、例えば下記に説明するように、直線が検出できないような場合や、差分が検出できないような場合には、その前段階の時点でテレビ受像機が検出されないという判定をしてもよい。
【０１０２】
例えば、直線検出部１２４により直線がそもそも検出できなかった場合には、その段階で、その旨を重心距離比較判定部１６０に通知するようにする。そして、これを受けた重心距離比較判定部１６０が、テレビ受像機の輪郭が存在しないのでテレビ受像機が検出されないと判定をしてしまってもよい。また、直線は検出できたが、輪郭点近似部１２６、凸形状判定部１２７、及び面積判定部１２８により、不要な輪郭点を削減した結果、輪郭点が存在しなくなったような場合にも、その段階で、その旨を重心距離比較判定部１６０に通知するようにする。そして、これを受けた重心距離比較判定部１６０が、テレビ受像機の輪郭が存在しないのでテレビ受像機が検出されないと判定をしてしまってもよい。
【０１０３】
また、差分処理部１４０において、差分が発生した画素（有効画素）の数が所定数以下なのであれば、その段階で、その旨を重心距離比較判定部１６０に通知するようにする。そして、これを受けた重心距離比較判定部１６０が、テレビ受像機の表示する映像に対応する差分が存在しないので、テレビ受像機が検出されないと判定をしてしまってもよい。
【０１０４】
［変形例２］
また、他の変形例として、カメラ１１０の位置を基準として、どの方向にテレビ受像機が存在するのかを把握できるようにしてもよい。そのためには、カメラ１１０の向きを異ならせることにより、周辺の複数の方向を撮像範囲として撮像を行う。例えば、カメラ１１０を搭載したロボットの向きを異ならせることにより、周辺の複数の方向を撮像範囲として撮像を行う。
【０１０５】
次に、複数の方向の撮像範囲それぞれについて、輪郭に関しての重心位置と、差分に関しての重心位置との距離をそれぞれ算出する。
そして、この距離がもっとも短い撮像範囲に対応する方向にテレビ受像機が存在すると判定するようにするとよい。これにより、カメラ１１０の位置を基準として、どの方向にテレビ受像機が存在するのかを把握することができる。これにより、例えば、カメラ１１０を搭載したロボットが、自身を基準としてどの方向にテレビ受像機が存在するのかを把握することができる。なお、方向とは、カメラ１１０を水平面の方向であってもよいが、鉛直面における方向であってもよく、これらの組合せをであってもよい。
【０１０６】
［変形例３］
また、他の変形例として、上述の説明では、テレビ受像機を検出対象としていたが、それ以外の表示装置であってもよい。例えば、パーソナルコンピュータのディスプレイであってもよい。また、テレビ受像機にて表示される映像は、放映されているテレビ番組の映像でもよいが、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶された映像データを再生した映像でもよいし、ゲーム機等により出力される画像であってもよい
【０１０７】
［変形例４］
更に、他の変形例として、カメラ１１０とテレビ受像機検出装置１００は、一体であってもよいが、別体であってもよい。また、カメラ１１０をロボットに搭載するのではなく、他のデバイスに搭載するようにしてもよい。
【０１０８】
［変形例５］
更に、他の変形例として、フレーム取得部１２１、フレーム取得部１４１によるフレームの取得は、例えばカメラ１１０を搭載したロボットによりテレビ受像機検出装置１００を実現するならば信号線を介した有線通信で行われてもよいが、例えば他の装置によりテレビ受像機検出装置１００を実現するならば無線通信で行われてもよい。
【符号の説明】
【０１０９】
１００  テレビ受像機検出装置
１１０  カメラ
１２０  輪郭処理部
１２１  フレーム取得部
１２２  平均化部
１２３  二値化部
１２４  直線検出部
１２５  輪郭点抽出部
１２６  輪郭点近似部
１２７  凸形状判定部
１２８  面積判定部
１２９  輪郭蓄積部
１３０  輪郭重心算出部
１４０  差分処理部
１４１  フレーム取得部
１４２  差分算出部
１４３  差分蓄積部
１４４  フレーム平均化部
１５０  差分重心算出部
１６０  重心距離比較判定部
【図１】
2018092215.tif 000003
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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