(57)【要約】【課題】検出対象を精度良く検出すること。【解決手段】検出装置であって、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサによって測定された各観測点の位置情報から、検出処理で使用する検出用位置情報を、高さの値に基づいて選択する選択部と、検出対象の形状に基づいて設定された検出対象特徴量を予め記憶する記憶部と、選択された検出用位置情報と、記憶部に記憶される検出対象特徴量とに基づいて、検出用位置情報から検出対象を検出する検出部と、を備える。【選択図】図１
2011163921.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の高さから下方に向けて設置されたセンサによって測定された各観測点の位置情報から、検出処理で使用する検出用位置情報を、高さの値に基づいて選択する選択部と、
検出対象の形状に基づいて設定された検出対象特徴量を予め記憶する記憶部と、
選択された前記検出用位置情報と、前記記憶部に記憶される前記検出対象特徴量とに基づいて、前記検出用位置情報から前記検出対象を検出する検出部と、
を備える検出装置。
【請求項２】
前記検出対象の形状は、人型の形状であることを特徴とする請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記検出部は、選択された前記検出用位置情報を、各観測点の位置情報に基づいて１又は複数の集合に分類し、分類された各集合が前記検出対象であるか否かを判定することによって前記検出対象を検出する
ことを特徴とする請求項２に記載の検出装置。
【請求項４】
前記選択部は、床面からの高さが予め設定された第一高さ及び第二高さの間に位置する観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択することを特徴とする請求項２又は３に記載の検出装置。
【請求項５】
前記第一高さ及び第二高さは、検出対象の前記人型形状における略腰位置までの高さから略肩位置までの高さの間の値として予め設定されることを特徴とする請求項４に記載の検出装置。
【請求項６】
前記選択部は、床面からの高さが予め設定された第三高さよりも高い観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択することを特徴とする請求項２又は３に記載の検出装置。
【請求項７】
前記第一高さは、検出対象の前記人型形状における略肩位置までの高さの間の値として予め設定されることを特徴とする請求項６に記載の検出装置。
【請求項８】
前記選択部は、
前記測定された位置情報から、床面からの高さが周囲に対してピーク値となる観測点を検出するピーク観測点検出部と、
前記ピーク観測点検出部によって検出されたピーク観測点における床面からの高さに、予め定められたオフセット値を減算することによって減算値を算出し、前記ピーク値及び前記減算値に基づいて、前記ピーク観測点毎に相対第一高さ及び相対第二高さを算出する算出部と、
前記ピーク観測点の周囲の所定範囲毎に、前記ピーク観測点に対応する前記相対第一高さ及び前記相対第二高さの間の位置する観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択する決定部と、
を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の検出装置。
【請求項９】
前記選択部は、
前記測定された位置情報から、床面からの高さが周囲に対してピーク値となる観測点を検出するピーク観測点検出部と、
前記ピーク観測点検出部によって検出されたピーク観測点における床面からの高さに、予め定められたオフセット値を減算することによって減算値を算出し、前記ピーク値及び前記減算値に基づいて、前記ピーク観測点毎に相対第三高さを算出する算出部と、
前記ピーク観測点の周囲の所定範囲毎に、前記ピーク観測点に対応する前記相対第三高さよりも高い観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択する決定部と、
を備えることを特徴とする請求項２又は３に記載の検出装置。
【請求項１０】
検出対象の形状に基づいて設定された検出対象特徴量を予め記憶する記憶部、を備える検出装置が、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサによって測定された位置情報から、検出処理で使用する検出用位置情報を、位置の値に基づいて選択する選択ステップと、
前記検出装置が、選択された前記検出用位置情報と、前記記憶部に記憶される前記検出対象特徴量とに基づいて、前記検出用位置情報から前記検出対象を検出する検出ステップと、
を備える検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空間の中から特定の物体を検出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、空間の中から人物の存在とその位置を検出する技術が提案されている。例えば、特許文献１に開示された技術は次の通りである。まず、一定の高さに設置された複数台のカメラで下方向の画像を取込む。各観測部は、対応するカメラが真下の人物を撮像したことに応じてその人物の位置情報を獲得し、他のカメラがその人物の側方を撮像したことに応じて顔や服装を同定するための情報を獲得し、特徴抽出処理を行なう。
【０００３】
また、特許文献２に開示された技術は次の通りである。まず、撮像画像から移動体の領域である対象領域と、当該移動体までの距離である対象距離とを検出する。次に、対象領域において、移動体を人物と仮定したときの、対象距離に対応した頭部領域を設定する。そして、人物の頭部領域に対応する所定サイズのサンプル画像を記憶しておき、撮像画像内の頭部領域を所定サイズに変換してサンプル画像と比較することで、移動体が人物であるか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２１８４４９号公報
【特許文献２】特開２００７−１５６９３９号公報
【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、特許文献１に開示された技術では、検出対象以外の物体や床面等の模様による影響を受けやすく、検出精度が十分ではなかった。また、特許文献２に開示された技術では、検出対象（この場合は人物）が密集しているような環境では、検出対象の検出が困難になってしまうと言う問題があった。すなわち、検出対象が密集しているような環境では、カメラ（センサ）の視野内で検出対象同士が重なり合ってしまう。そのため、カメラから見て奥の方に位置する検出対象を検出することが困難となっていた。
【０００６】
上記事情に鑑み、本発明は、検出対象を精度良く検出することを可能とする技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、検出装置（例えば、実施形態における検出装置２０）であって、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサ（例えば、実施形態におけるセンサ１０）によって測定された各観測点の位置情報から、検出処理で使用する検出用位置情報を、高さの値に基づいて選択する選択部（例えば、実施形態における選択部２０１）と、検出対象の形状に基づいて設定された検出対象特徴量を予め記憶する記憶部（例えば、実施形態における記憶部２０２）と、選択された前記検出用位置情報と、前記記憶部に記憶される前記検出対象特徴量とに基づいて、前記検出用位置情報から前記検出対象を検出する検出部（例えば、実施形態における検出部２０３）と、を備える。
【０００８】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記検出対象の形状は、人型の形状であることを特徴とする。
【０００９】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記検出部は、選択された前記検出用位置情報を、各観測点の位置情報に基づいて１又は複数の集合に分類し、分類された各集合が前記検出対象であるか否かを判定することによって前記検出対象を検出することを特徴とする。
【００１０】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記選択部は、床面からの高さが予め設定された第一高さ（例えば、実施形態における第一高さＨ１）及び第二高さ（例えば、実施形態における第二高さＨ２）の間に位置する観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択することを特徴とする。
【００１１】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記第一高さ及び第二高さは、検出対象の前記人型形状における略腰位置までの高さから略肩位置までの高さの間の値として予め設定されることを特徴とする。
【００１２】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記選択部は、床面からの高さが予め設定された第三高さ（例えば、実施形態における第三高さＨ３）よりも高い観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択することを特徴とする。
【００１３】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記第一高さは、検出対象の前記人型形状における略肩位置までの高さの間の値として予め設定されることを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記選択部は、前記測定された位置情報から、床面からの高さが周囲に対してピーク値となる観測点を検出するピーク観測点検出部（例えば、実施形態におけるピーク観測点検出部２０１１）と、前記ピーク観測点検出部によって検出されたピーク観測点における床面からの高さに、予め定められたオフセット値を減算することによって減算値を算出し、前記ピーク値及び前記減算値に基づいて、前記ピーク観測点毎に相対第一高さ及び相対第二高さを算出する算出部（例えば、実施形態における算出部２０１２）と、前記ピーク観測点の周囲の所定範囲毎に、前記ピーク観測点に対応する前記相対第一高さ及び前記相対第二高さの間の位置する観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択する決定部（例えば、実施形態における決定部２０１３）と、を備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明の一態様は、上記の検出装置であって、前記選択部は、前記測定された位置情報から、床面からの高さが周囲に対してピーク値となる観測点を検出するピーク観測点検出部と、前記ピーク観測点検出部によって検出されたピーク観測点における床面からの高さに、予め定められたオフセット値を減算することによって減算値を算出し、前記ピーク値及び前記減算値に基づいて、前記ピーク観測点毎に相対第三高さを算出する算出部と、前記ピーク観測点の周囲の所定範囲毎に、前記ピーク観測点に対応する前記相対第三高さよりも高い観測点に対する位置情報を、前記検出用位置情報として選択する決定部と、を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明の一態様は、検出方法であって、検出対象の形状に基づいて設定された検出対象特徴量を予め記憶する記憶部、を備える検出装置が、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサによって測定された位置情報から、検出処理で使用する検出用位置情報を、位置の値に基づいて選択する選択ステップと、前記検出装置が、選択された前記検出用位置情報と、前記記憶部に記憶される前記検出対象特徴量とに基づいて、前記検出用位置情報から前記検出対象を検出する検出ステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１７】
本発明では、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサによって測定された位置情報に基づいて検出対象を検出する。そのため、検出対象が密集しているような環境であっても、センサの視野内で検出対象同士が重なり合うことが少ないため、検出対象を精度良く検出することが可能となる。また、本発明では、位置情報に基づいて検出対象を検出するため、床面等の模様による影響を抑止し、検出対象を精度良く検出することが可能となる。
【００１８】
また、選択部が、ピーク観測点検出部、算出部、決定部を備えるように構成された場合には、検出対象の高さに応じて、検出対象毎に相対第一高さ及び相対第二高さ、又は、相対第三高さが決定される。そのため、検出対象の身長や状態に拘わらず、精度良く検出対象を検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】検出システムのシステム構成を表す図である。
【図２】センサの設置例と選択部の処理の第一の具体例を表す図である。
【図３】センサの設置例と選択部の処理の第二の具体例表す図である。
【図４】選択部の処理の第三の具体例に対応した、選択部の機能構成を表す概略ブロック図である。
【図５】選択部の処理の第三の具体例の概略を表す図である。
【図６】センサの設置例と選択部の処理の第三の具体例を表す図である。
【図７】センサの設置例と選択部の処理の第四の具体例を表す図である。
【図８】検出対象特徴量の第一の具体例を表す図である。
【図９】検出部によるパターンマッチング処理の具体例を表す図である。
【図１０】検出対象特徴量の第二の具体例を表す図である。
【図１１】検出装置の処理の流れを表すフローチャートである。
【図１２】変形例の検出部によるパターンマッチング処理の具体例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図１は、検出システム１のシステム構成を表す図である。検出システム１は、２台以上のセンサ１０、検出装置２０を備える。図１では、センサ１０は複数台記載されているが、センサ１０は１台であっても良い。また、図１では、１台の検出装置２０に複数台のセンサ１０が接続されているが、１台の検出装置２０毎に１台のセンサが接続されるように構成されても良い。
【００２１】
センサ１０は、所定の領域に存在する物体の表面における複数の観測点毎に三次元の位置座標を検出するセンサである。センサ１０は、例えば距離を観測点毎に測距する距離センサと、距離センサによって測定された距離及び距離センサの設置位置に基づいて観測点毎の位置座標を算出する演算装置とを用いて構成されても良い。距離センサを所定の位置に設置し、いわゆるキャリブレーションを予め行うことによって、上記のように観測点毎の位置座標を算出することが可能である。
【００２２】
センサ１０は、複数の観測点毎の位置座標を表す情報（以下、「位置情報」という。）を生成し、検出装置２０に対して出力する。以下の説明では、位置座標はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸における値により構成される。Ｘ軸及びＹ軸は水平面に沿って伸びる軸であり、Ｚ軸は垂直方向に伸びる軸である。
【００２３】
センサ１０は、所定の高さから下方に向けて設置され、センサ１０の下方の測定領域に位置する物体について、位置座標を検出する。後述するように、本実施形態における検出装置２０は人を検出対象の一つとしている。そのため、センサ１０は、少なくとも一般的な身長の人よりも高い位置に設置される。センサ１０は、例えば屋内の天井部や柱の先や壁の高い位置などに設置される。
【００２４】
検出装置２０は、センサ１０から位置情報を受け、位置情報に基づいてセンサ１０の測定領域内に位置する検出対象を検出する。以下、検出対象が人型の形状である場合について説明する。なお、人型の形状である検出対象とは、例えば人や、人型ロボットなどである。
【００２５】
検出装置２０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、検出用プログラムを実行することによって選択部２０１、記憶部２０２、検出部２０３を備える装置として機能する。なお、検出装置２０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。
【００２６】
選択部２０１は、位置情報に含まれる各観測点の高さの値に基づいて、検出用位置情報を選択する。検出用位置情報とは、センサ１０によって出力される位置情報の一部であり、検出部２０３における検出処理において使用される位置情報である。
記憶部２０２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成され、検出対象特徴量を予め記憶する。検出対象特徴量とは、検出対象の形状に基づいて予め設定される特徴量である。本実施形態では、検出対象特徴量は、人型の形状に基づいて設定される。検出対象特徴量は、検出部２０３の検出処理に応じて、一般的な人のモデルに基づいて設定されても良い。また、検出対象特徴量は、検出部２０３の検出処理に応じて、複数人の実測値を教師データとした教師あり学習処理（例えばサポートベクタマシン：ＳＶＭ）によって生成されても良い。
【００２７】
検出部２０３は、選択部２０１によって選択された検出用位置情報と、検出対象特徴量とに基づいて、検出用位置情報から検出対象を検出する。
図２は、センサ１０の設置例と選択部２０１の処理の第一の具体例を表す図である。図２では、床面３１と天井面３２とを有する空間において、天井面３２に２台のセンサ１０が設置されている。また、床面３１上には、２人の人３０が直立している。第一の具体例では、選択部２０１は、予め設定された第一高さＨ１及び第二高さＨ２の間に床面３１からの高さが位置する観測点に対する位置情報を、検出用位置情報として選択する。第一高さＨ１及び第二高さＨ２の値は、選択部２０１が予め記憶している。なお、各観測点における位置座標の高さの値（Ｚ値）が床面３１からの高さの値と異なる場合は、選択部２０１は、予め位置座標の高さと床面３１からの高さとの差を記憶しておく。そして、選択部２０１は、予め記憶している差の値に基づいて検出用位置情報を選択する。
【００２８】
図２の場合、第一高さＨ１は、一般的な人の肩の高さに設定される。また、第二高さＨ２は、一般的な人の腰の高さに設定される。第一高さＨ１及び第二高さＨ２は、それぞれ肩の高さ及び腰の高さに限定される必要はなく、略肩の高さから略腰の高さの間であれば、どの高さに設定されても良い。また、一般的な人のモデルは、検出対象となる人に応じて適宜設定される。例えば、検出システム１が小学校に設置される場合には、検出対象が小学生となるため、一般的な人のモデルは小学校の生徒の体格の平均値などの統計値を用いて表される。
【００２９】
図３は、センサ１０の設置例と選択部２０１の処理の第二の具体例表す図である。図３におけるセンサ１０の設置場所は、図２の場合と同じである。第二の具体例では、選択部２０１は、予め定められた第三高さＨ３よりも床面３１からの高さが高い観測点に対する位置情報を、検出用位置情報として選択する。第三高さＨ３の値は、選択部２０１が予め記憶している。なお、各観測点における位置座標の高さの値（Ｚ値）が床面３１からの高さの値と異なる場合は、選択部２０１は、予め位置座標の高さと床面３１からの高さとの差を記憶しておく。そして、選択部２０１は、予め記憶している差の値に基づいて検出用位置情報を選択する。
図３の場合、第三高さＨ３は、一般的な人の肩の高さに設定される。第三高さＨ３は、肩の高さに限定される必要はなく、略肩の高さ程度の高さであれば、どの高さに設定されても良い。
【００３０】
このように構成されることによって、肩から上の観測点における位置座標を検出用位置情報として選択することができる。人の肩から上の形状は、他の物体と比較して特徴的な形状をしている。また、胴体に比べて、人の肩から上の形状は、衣服によって覆われることが少ないため、変化することが少ない。そのため、人型の形状を検出する精度を向上させることが可能となる。
【００３１】
図４は、選択部２０１の処理の第三の具体例に対応した、選択部２０１の機能構成を表す概略ブロック図である。図４の場合、選択部２０１は、ピーク観測点検出部２０１１、算出部２０１２、決定部２０１３を備える。なお、前述のとおり、選択部２０１の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されても良い。
【００３２】
図５は、選択部２０１の処理の第三の具体例の概略を表す図である。以下、選択部２０１の処理の第三の具体例について、図４に図示される各機能部の構成とともに説明する。
ピーク観測点検出部２０１１は、床面３１からの高さが周囲に対してピーク値となる観測点（以下、「ピーク観測点」という。）を検出する。具体的には、ピーク観測点とは、水平面上で周囲に位置する観測点に対し、高さの値（Ｚ値）が相対的にピーク（極大値）となる点である。図５において、横方向に伸びる軸はＸ軸及びＹ軸により表される水平面上の座標を表す軸であり、縦方向に伸びる軸はＺ軸により表される高さを表す軸である。図５において、３つの点６０がそれぞれピーク観測点である。
【００３３】
算出部２０１２は、予めオフセット値（Ｏｆｆｓｅｔ）を記憶している。算出部２０１２は、各ピーク観測点６０のピーク値に対しオフセット値を減算することによって、ピーク観測点６０毎に減算値Ｖ（Ｖ１〜Ｖ３）を算出する。そして、算出部２０１２は、ピーク値及び減算値Ｖに基づいて、ピーク観測点６０毎に相対第一高さ及び相対第二高さを算出する。例えば、相対第一高さはピーク値に一致し、相対第二高さは減算値Ｖに一致しても良い。また、相対第一高さは、ピーク値と減算値Ｖとの幅の所定の割合の値（例えば９０％など）を減算値Ｖに加算することによって算出されても良い。同様に、相対第二高さは、ピーク値と減算値Ｖとの幅の所定の割合の値（例えば１０％など）を減算値Ｖに加算することによって算出されても良い。相対第一高さ及び相対第二高さの具体的な算出方法は他の方法であっても良い。
【００３４】
決定部２０１３は、ピーク観測点６０毎に所定範囲を設定し、各所定範囲内において高さの値が相対第一高さ及び相対第二高さとの間に位置する観測点の位置情報を、検出用位置情報として選択する。所定範囲とは、ピーク観測点６０の水平面上の位置に基づいて設定される水平面上の範囲であり、例えばピーク観測点６０を中心として半径Ｒ１の円内の範囲として設定される。図５において、水平面上に設定される範囲Ａ１〜Ａ３は、各ピーク観測点６０を中心として半径Ｒ１の円内の範囲として設定された範囲である。
【００３５】
図６は、センサ１０の設置例と選択部２０１の処理の第三の具体例を表す図である。図６におけるセンサ１０の設置場所は、図２の場合と同じである。第三の具体例では、図５を用いて説明したように、選択部２０１は、ピーク観測点６０に応じて検出用位置情報を選択する。
【００３６】
以下、図６を用いて選択部２０１の処理の第三の具体例についてさらに詳細に説明する。図６では、床面３１上には、直立した大人３０−１、屈んだ大人３０−２、直立した子供３０−３、直立した人型ロボット３０−４、垂直方向に伸びるポール４０−１がある。まず、ピーク観測点検出部２０１１が、ピーク観測点６０−１〜６０−５を検出する。次に、算出部２０１２が、ピーク観測点６０−１〜６０−５毎に、オフセット値（Ｏｆｆｓｅｔ）を減算し、減算値を算出する。そして、算出部２０１２が減算値及びピーク値に基づいて、ピーク観測点６０−１〜６０−５毎に、相対第一高さ及び相対第二高さを算出する。なお、図６の例では、相対第一高さはピーク値と同値であり、相対第二高さは減算値と同値である。そして、決定部２０１３が、ピーク観測点６０−１〜６０−５毎に、相対第一高さ及び相対第二高さに基づいて、検出用位置情報を選択する。
【００３７】
図７は、センサ１０の設置例と選択部２０１の処理の第四の具体例を表す図である。図７におけるセンサ１０の設置場所は、図２の場合と同じである。第四の具体例では、選択部２０１は図５に示されるようにピーク観測点検出部２０１１、算出部２０１２、決定部２０１３を備える。ただし、第四の具体例では、算出部２０１２は、ピーク値及び減算値に基づいて相対第三高さＨ４−１〜Ｈ４−５を算出する。相対第三高さの具体的な算出方法は、相対第一高さ又は相対第二高さと同じであっても良いし、他の方法が採用されても良い。図７の例では、相対第三高さは、減算値と同値である。また、第四の具体例では、決定部２０１３は、相対第三高さよりも高い観測点に対する位置情報を、検出用位置情報として選択する。
【００３８】
図８は、検出対象特徴量の第一の具体例を表す図である。図８は、人体の腰と肩との間の所定の高さにおける切断面と、その切断面の輪郭に位置する複数の点を表す。図８Ａは、切断面の輪郭線及び複数の点を表し、図８Ｂは複数の点のみを表す。人体の腰と肩との間の所定の高さにおける切断面は、どの高さであってもほぼ同じであり、両腕の部分及び胴体の部分からなる。例えば、図８Ｂのように設定された複数の各点の座標が、検出対象特徴量として、予め記憶部２０２に記憶される。このような検出対象特徴量は、例えば予め一般的な人のモデルが生成され、生成されたモデルから切断面が生成され、切断面の輪郭線上に位置する複数の点が設定されることによって生成されても良い。また、複数人の形状の実測値毎に上記切断面の輪郭線上に位置する複数の点を設定し、これらを教師データとして検出部２０３の処理に応じた教師あり学習処理を行うことによって、検出対象特徴量が生成されても良い。
【００３９】
この場合、検出部２０３は、選択部２０１によって選択された検出用位置情報をＸ−Ｙ平面に射影し、検出対象特徴量とパターンマッチングする。図９は、検出部２０３によるパターンマッチング処理の具体例を表す図である。図９において、矩形２００は、検出用位置情報をＸ−Ｙ平面に射影することによって生成される２値のＸ−Ｙ平面画像を表す。Ｘ−Ｙ平面画像において、射影された観測点が存在する点には“１”が与えられ、観測点が存在しない点には“０”が与えられる。また、図９においてパターン２０２Ａは、検出対象特徴量を表す。検出部２０３は、Ｘ−Ｙ平面画像において、左上から検出対象特徴量を矢印５０−１方向に所定幅でずらす。検出部２０３は、検出対象特徴量をずらす度に、Ｘ−Ｙ平面画像との相違量を算出することによって、その位置に検出対象が位置するか否か判定する。そして、検出部２０３は、矢印５０−１方向にずらして右端にパターン２０２Ａが接した後は、所定幅でＹ軸方向にずれた行で、左端から矢印５０−２方向にパターン２０２Ａをずらし、同様の処理を行う。検出部２０３は、パターン２０２ＡがＹ軸の右下端に接するまで、上記の処理を繰り返し実行する。
【００４０】
次に、検出部２０３がパターン２０２Ａをずらす度に行う処理について説明する。検出部２０３は、Ｘ−Ｙ平面画像において“１”を有する座標毎に、検出対象特徴量に含まれる各点のうち最も距離が近い点を対応付ける。次に、検出部２０３は、対応付けられた点同士の距離の合計値や平均値などの統計量を相違量として算出する。そして、検出部２０３は、予め設定されている閾値よりも相違量が小さい場合には、現在のパターン２０２Ａの位置に検出対象が位置すると判定する。一方、相違量が閾値以上である場合には、検出部２０３は、パターン２０２Ａの位置には検出対象が位置していないと判定する。
【００４１】
図１０は、検出対象特徴量の第二の具体例を表す図である。図１０は、人体の肩付近から頭の先までの形状における所定の垂直面による切断面と、その切断面の輪郭に位置する複数の点を表す。図１０Ａは、切断面の輪郭線及び複数の点を表し、図１０Ｂは複数の点のみを表す。例えば、図１０Ｂのように設定された複数の各点の座標が、検出対象特徴量として、予め記憶部２０２に記憶される。このような検出対象特徴量は、例えば予め一般的な人のモデルが生成され、生成されたモデルから切断面が生成され、切断面の輪郭線上に位置する複数の点が設定されることによって生成されても良い。また、複数人の形状の実測値毎に上記切断面の輪郭線上に位置する複数の点を設定し、これらを教師データとして検出部２０３の処理に応じた教師あり学習処理を行うことによって、検出対象特徴量が生成されても良い。
【００４２】
この場合、検出部２０３は、選択部２０１によって選択された検出用位置情報を、所定の垂直面に射影し、検出対象特徴量とパターンマッチングする。具体的には、検出部２０３は、垂直面上に設定された座標軸において、射影によって生成された輪郭線上に位置する各点の座標を抽出し、検出対象特徴量とパターンマッチングする。射影された検出用位置情報と検出対象特徴量とのパターンマッチングは、図９に示された処理と同様に行われる。
また、検出部２０３は、予め複数の垂直面のパラメータを記憶し、各垂直面に対して上記処理を行うように構成されても良い。このように構成されることによって、検出対象の向きに依存することなく、検出対象を精度良く検出することが可能となる。
【００４３】
図１１は、検出装置２０の処理の流れを表すフローチャートである。まず、選択部２０１がセンサ１０から位置情報を受信する（ステップＳ１０１）。次に、選択部２０１が、受信された位置情報から検出用位置情報を選択する（ステップＳ１０２）。次に、検出部２０３が、記憶部２０２から検出対象特徴量を読み出す（ステップＳ１０３）。そして、検出部２０３が、検出用位置情報と検出対象特徴量とのマッチングを開始する（ステップＳ１０４）。
【００４４】
検出部２０３は、相違量を算出し、予め設定された閾値未満か否か判定する（ステップＳ１０５）。算出された相違量が閾値未満である場合には（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）、検出部２０３は、現在のパターンの位置に検出対象が位置すると判定する（ステップＳ１０６）。一方、算出された相違量が閾値以上である場合には（ステップＳ１０５−ＮＯ）、検出部２０３は、現在のパターンの位置に検出対象が位置しないと判定する（ステップＳ１０７）。
【００４５】
次に、検出部２０３は、全ての位置においてステップＳ１０５の判定を行ったか否か判定する（ステップＳ１０８）。この処理は、図８の例の場合は、Ｘ−Ｙ平面画像において左上端から右下端までパターン２０２Ａをずらしたか否かで判定される。また、図１０の例の場合は、全ての垂直面において、左上端から右下端までパターン２０２Ａをずらしたか否かで判定される。判定済みでない場合（ステップＳ１０８−ＮＯ）、検出部２０３は、所定の幅でパターン２０２Ａの位置をずらし（ステップＳ１０９）、Ｓ１０５の処理に戻る。一方、全ての位置で判定済みである場合（ステップＳ１０８−ＹＥＳ）、検出部２０３は、その時点までに繰り返し実行されたステップＳ１０６及びステップＳ１０７の判定結果を、検出結果として出力する（ステップＳ１１０）。
【００４６】
このように構成された検出装置２０では、所定の高さから下方に向けて設置されたセンサ１０によって測定された位置情報に基づいて検出対象を検出する。そのため、検出対象が密集しているような環境であっても、センサ１０の視野内で検出対象同士が重なり合うことが少ないため、検出対象を精度良く検出することが可能となる。
また、検出装置２０では、位置情報に基づいて検出対象を検出するため、床面等の模様による影響を抑止し、検出対象を精度良く検出することが可能となる。
【００４７】
また、選択部２０１が第三の具体例又は第四の具体例の処理によって選択を行う場合には、検出対象の身長や状態に拘わらず、精度良く検出対象を検出することが可能となる。具体的には、各物体のピーク観測点６０に応じて、検出用位置情報の選択範囲が物体毎に設定される。そのため、例えば図６の場合には、直立した大人３０−１であっても、屈んだ大人３０−２であっても、身長が低い子供３０−３であっても、人型ロボット３０−４であっても、適切に検出用位置情報が選択される。
【００４８】
＜変形例＞
センサ１０は、上記の距離センサ単体として構成されても良い。この場合、距離センサによって測定された距離及び距離センサの設置位置に基づいて観測点毎の位置情報を算出する演算装置は、センサ１０とは別装置として設置されても良い。また、検出装置２０が、上記演算装置に相当する処理を行う演算部をさらに備えるように構成されても良い。
【００４９】
図８及び図１０では、検出対象特徴量は、所定の切断面の輪郭に設定された点であったため、二次元座標により表される。しかしながら、検出対象特徴量は二次元座標により表されるものに限定される必要はなく、三次元座標により表されるように構成されても良い。その場合、検出部２０３は、検出用位置情報のＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標の三次元の値に基づいて、検出対象特徴量とのパターンマッチングを行う。
【００５０】
図１２は、変形例の検出部２０３によるパターンマッチング処理の具体例を表す図である。検出部２０３は、検出用位置情報を、各観測点の位置座標に基づいて、１又は複数の集合に分類するように構成されても良い。このような分類の処理は、既存のクラスタリング技術を適用することによって実現される。そして、検出部２０３は、集合毎に、検出対象特徴量とのパターンマッチングを行う。図１２では、分類処理の結果、集合２００−１と、集合２００−２とが生成されている。この場合、検出部２０３は、図９に示すように左上端から右下端までパターン２０２Ａを所定幅ずつずらしていくのではなく、分類された集合（２００−１及び２００−２）が位置する場所のみにおいてパターンマッチングを行う。このように構成されることによって、パターンマッチングに要する時間を削減することが可能となる。
【００５１】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５２】
１０…センサ，  ２０…検出装置，  ２０１…選択部，  ２０２…記憶部，  ２０３…検出部，  ２０１１…ピーク観測点検出部，  ２０１２…算出部，  ２０１３…決定部
【図１】
2011163921.tif 000003
【図２】
2011163921.tif 000004
【図３】
2011163921.tif 000005
【図４】
2011163921.tif 000006
【図５】
2011163921.tif 000007
【図６】
2011163921.tif 000008
【図７】
2011163921.tif 000009
【図８】
2011163921.tif 000010
【図９】
2011163921.tif 000011
【図１０】
2011163921.tif 000012
【図１１】
2011163921.tif 000013
【図１２】
2011163921.tif 000014