(57)【要約】【課題】より少ない負担で高い監視精度を得ることができる監視装置を提供すること。【解決手段】監視装置１００は、所定の領域を対象として移動オブジェクトの検出を行うセンサ１１０を用いて、移動オブジェクトを監視する監視装置であって、監視に用いられる、センサ１１０の検出尤度の推定値を記憶する検出尤度推定値管理部１５０と、センサ１１０の検出結果から、所定の領域に移動オブジェクトが存在することの確からしさを示すオブジェクト尤度を算出するオブジェクト尤度算出部１７０と、検出尤度推定値管理部１５０が記憶する検出尤度の推定値と、オブジェクト尤度算出部１７０が算出するオブジェクト尤度との比較に基づいて、検出尤度推定値管理部１５０が記憶する検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かを判定する不検知領域更新判定部１８０と、不検知領域更新判定部１８０による判定結果を通知する通知部１９０とを有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域を対象として移動オブジェクトの検出を行うセンサを用いて、前記移動オブジェクトを監視する監視装置であって、
前記監視に用いられる、前記センサの検出尤度の推定値を記憶する推定値管理部と、
前記センサの検出結果から、前記所定の領域に前記移動オブジェクトが存在することの確からしさを示すオブジェクト尤度を算出する尤度算出部と、
前記推定値管理部が記憶する前記検出尤度の推定値と、前記尤度算出部が算出する前記オブジェクト尤度との比較に基づいて、前記推定値管理部が記憶する前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かを判定する更新判定部と、
前記更新判定部による判定結果を通知する通知部と、
を有する監視装置。
【請求項２】
前記推定値管理部は、
前記所定の領域を分割した分割領域毎に前記検出尤度の推定値を記憶し、
前記尤度算出部は、
前記分割領域毎に前記オブジェクト尤度を算出し、
前記更新判定部は、
前記分割領域毎の前記オブジェクト尤度と前記検出尤度の推定値との差に基づいて前記判定を行う、
請求項１記載の監視装置。
【請求項３】
前記更新判定部は、
複数の前記分割領域における前記オブジェクト尤度の平均値と、複数の前記分割領域における前記検出尤度の推定値の平均値との差に基づいて、前記判定を行う、
請求項２記載の監視装置。
【請求項４】
前記更新判定部は、
複数の前記分割領域における前記オブジェクト尤度の合計値と、複数の前記分割領域における前記検出尤度の推定値の合計値との差に基づいて、前記判定を行う、
請求項２記載の監視装置。
【請求項５】
前記分割領域のそれぞれに試験オブジェクトを配置したときの、前記センサの前記試験オブジェクトに対する認識レベルから、前記センサの検出尤度の推定値を求める検出尤度推定部、を更に有する、
請求項２記載の監視装置。
【請求項６】
前記検出尤度推定部は、
前記認識レベルが最も高い前記分割領域に対して最も高い前記検出尤度の推定値を設定し、前記認識レベルが最も低い前記分割領域に対して最も低い前記検出尤度の推定値を設定し、かつ、他の前記分割領域に対して前記所定の領域全体において平滑化された前記検出尤度の推定値を設定する、
請求項５記載の監視装置。
【請求項７】
所定の領域を対象として移動オブジェクトの検出を行うセンサを用いて、前記移動オブジェクトを監視する監視方法であって、
前記センサの検出結果から、前記所定の領域に前記移動オブジェクトが存在することの確からしさを示すオブジェクト尤度を算出するステップと、
前記監視に用いられる、予め記憶された前記センサの検出尤度の推定値と、算出された前記オブジェクト尤度との比較に基づいて、記憶された前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かを判定するステップと、
前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かの判定結果を通知するステップと、
を有する監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の領域を対象として移動オブジェクトを監視する監視装置および監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工場やオフィス等において、人物や物体の位置を含む移動体の動きを監視することが行われている。監視結果は、例えば、人物の動線や作業効率の解析に用いられ、作業環境の改善に役立てられる。
【０００３】
人物等の、監視の対象であって移動するオブジェクト（以下「移動オブジェクト」という）検出には、各種のセンサが用いられる。このセンサは、例えば、カメラ撮影画像と、画像中の移動オブジェクトの位置を算出するための付随情報とを出力するカメラである。また、他のセンサとしては、移動オブジェクトに取り付けられた、もしくは移動オブジェクトが所持する無線タグからの電波を検出することによって移動オブジェクトの位置を検出するセンサである。
【０００４】
センサは、機材や机等の物体の陰となる領域に移動オブジェクトが存在している場合、これを検出することができない、あるいは検出が不安定となる。以下、センサによる移動オブジェクト検出の障害となる物体を、「障害物」という。また、障害物に起因してセンサが移動オブジェクトの位置を検出することができない領域、あるいは不安定となる領域を、ここでは「不検知領域」という。
【０００５】
監視装置が現在の不検知領域を管理していれば、例えば、センサによる移動オブジェクトの検出が不可能なはずの位置に移動オブジェクトが存在すると推定することを防ぐことが可能になり、高い監視精度を確保できる。
【０００６】
ところが、工場やオフィスでは、製造ラインの変更や人員配置の変化に応じて、機材や机などの位置を変更することが度々行われるのが一般的であり、不検知領域も変化する。
【０００７】
そこで、例えば特許文献１に記載された技術を用いて、レイアウトの変更を認識することが考えられる。
【０００８】
図１は、特許文献１に開示されたレイアウト構成管理システムの構成を示すブロック図である。
【０００９】
図１において、システム１０は、カメラ１１、画像伝送装置１２、画像監視ＰＣ（personal computer）１３、画像蓄積ＤＢ（database）１４、ルータ１５、レイアウト構成変更受付サーバ２１、構成管理サーバ２２、構成管理ＤＢ２３、ルータ２４等を有する。
【００１０】
ライトタグ３２は、独特な点滅を周期的に行う小型のライトを有しており、点滅の周期の違い等によって、他のライトタグ３２と識別可能となっている。カメラ１１は、ライトタグ３２が取り付けられた管理対象機器（障害物）３１を撮像し、映像信号を画像伝送装置１２へ送信する。画像伝送装置１２は、デジタル化した映像データを画像監視ＰＣ１３へ送信する。画像監視ＰＣ１３は、入力された映像データからライトタグ３２の位置を判定する。このように、システム１０は、ライトタグ３２の位置を、障害物の位置として検出することができる。
【００１１】
更に、画像監視ＰＣ１３は、検出された管理対象機器３１の位置と、画像蓄積ＤＢ１４に記録された過去のレイアウト構成図とを比較することにより、管理対象機器３１の移動があったことを検出する。画像監視ＰＣ１３は、このようなレイアウト構成変更を見出すと、レイアウト構成変更通知を、ルータ１５、公衆網／インターネット４を介して、サービスセンタ装置へ送信する。
【００１２】
このような技術を用いることにより、各障害物の位置から、レイアウトが変更されたことが認識可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】特開２００６−３３２７３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかしながら、特許文献１記載のシステムは、障害物となり得る物体の全てにライトタグが必要であり、かつ、全てのライトタグとライトタグの検出のための画像処理方式との対応を常に取らなければならない。したがって、特許文献１記載のシステムは、以下のような課題を有する。まず、障害物の多くがライトタグ付きのものではない場合には、ライトタグを後付けするのに多大な労力とコストが掛かる。一方、障害物の多くがライトタグ付きのものである場合には、タグの種類変更やバージョンアップの可能性を鑑みると、汎用性に欠け、設備コストが掛かる。すなわち、いずれの場合も、高い監視精度を得るためには多大な負担が掛かる。
【００１５】
本発明の目的は、より少ない負担で高い監視精度を得ることができる監視装置および監視方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の監視装置は、所定の領域を対象として移動オブジェクトの検出を行うセンサを用いて、前記移動オブジェクトを監視する監視装置であって、前記監視に用いられる、前記センサの検出尤度の推定値を記憶する推定値管理部と、前記センサの検出結果から、前記所定の領域に前記移動オブジェクトが存在することの確からしさを示すオブジェクト尤度を算出する尤度算出部と、前記推定値管理部が記憶する前記検出尤度の推定値と、前記尤度算出部が算出する前記オブジェクト尤度との比較に基づいて、前記推定値管理部が記憶する前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かを判定する更新判定部と、前記更新判定部による判定結果を通知する通知部とを有する。
【００１７】
本発明の監視方法は、所定の領域を対象として移動オブジェクトの検出を行うセンサを用いて、前記移動オブジェクトを監視する監視方法であって、前記センサの検出結果から、前記所定の領域に前記移動オブジェクトが存在することの確からしさを示すオブジェクト尤度を算出するステップと、前記監視に用いられる、予め記憶された前記センサの検出尤度の推定値と、算出された前記オブジェクト尤度との比較に基づいて、記憶された前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かを判定するステップと、前記検出尤度の推定値の更新が必要であるか否かの判定結果を通知するステップとを有する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、より少ない負担で高い監視精度を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】従来のレイアウト構成管理システムの構成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態に係る監視装置が使用される環境の概要を示す図
【図３】本実施の形態における不検知領域の判定の様子の一例を示す図
【図４】本実施の形態に係る監視装置の構成の一例を示すブロック図
【図５】本実施の形態に係る監視装置の全体動作の一例を示すフローチャート
【図６】本実施の形態における不検知領域判定処理の一例を示すフローチャート
【図７】本実施の形態における不検知領域判定部による判定結果の一例を示す図
【図８】本実施の形態における分割領域情報の記述例を示す図
【図９】本実施の形態における不検知領域番号情報の記述例を示す図
【図１０】本実施の形態における検出尤度推定処理の一例を示すフローチャート
【図１１】本実施の形態における検出尤度推定部による設定結果の一例を示す図
【図１２】本実施の形態における検出尤度推定値情報の記述例を示す図
【図１３】本実施の形態における出力画面の一例を示す図
【図１４】本実施の形態における出力画面の他の例を示す図
【図１５】本実施の形態における監視処理の一例を示すフローチャート
【図１６】本実施の形態におけるオブジェクト尤度情報の一例を示す図
【図１７】本実施の形態における更新判定処理の一例を示すフローチャート
【図１８】本実施の形態におけるオブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の一例を示す図
【図１９】本実施の形態におけるオブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の他の例を示す図
【図２０】本実施の形態における通知画面の一例を示す図
【図２１】本実施の形態における通知画面の他の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２１】
図２は、本発明の一実施の形態に係る監視装置が使用される環境の概要を示す図である。ここでは、監視装置が、工場において製品の製造を行う作業者の位置を監視する用途で使用される場合を一例として説明する。
【００２２】
図２において、監視装置１００は、ステレオカメラを有するセンサ１１０と、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置１２１とから成る。センサ１１０は、その監視領域（撮影範囲）１１０ａを工場２００内に向けて、配置されており、画像データと撮影対象の三次元位置を取得するための情報とを得ることが可能である。工場２００内には、機材や机等の管理対象機器が、障害物２１０として存在する。センサ１１０は、監視領域を撮影する。そして、情報処理装置１２１は、センサ１１０で撮影された画像データと三次元位置を取得するための情報とから成るセンシング情報を解析し、作業者２２０の存在する位置を推定する。作業者２２０の存在する位置は、例えば、工場２００の床面に沿って設定されたＸＹ座標系の座標値を用いて表される。
【００２３】
この際、監視装置１００が、不検知領域２１０ａの位置を示す情報（以下「不検知領域情報」という）を予め記憶していれば、不検知領域２１０ａでは検出の精度が低いことを考慮した判定結果を生成することが可能となる。
【００２４】
ところが、工場２００のレイアウト変更等により障害物２１０の種類や位置が変化した場合には、実際の不検知領域２１０ａは、記憶されていた不検知領域情報に対応しなくなり、監視装置１００の監視精度が確保できなくなる。このような場合は、不検知領域の再設定が必要となる。
【００２５】
図３は、不検知領域の判定の一例を示す図である。
【００２６】
図３に示すように、まず、ユーザは、監視領域１１０ａを分割した分割領域の代表点である計測ポイントそれぞれに、認識対象物となるマーカ３００を置く。ここで、マーカ３００は、予め定められた格子状の図形パターンとする。そして、図２に示す監視装置１００は、撮像した画像データに対してマーカ３００の図形パターンを抽出する画像認識処理を行い、マーカ３００の認識レベルを算出する。そして、監視装置１００は、認識レベルが閾値未満のマーカ３００が置かれた計測ポイントを代表点とする分割領域を不検知領域であると判定し、不検知領域情報を生成・更新する。この結果、図３に示すように、認識できない、あるいは認識レベルの低いマーカ３００ａが置かれた分割領域が、不検知領域として記憶される。ユーザは、不検知領域情報の更新が終了した後に、マーカ３００を撤去する。
【００２７】
すなわち、不検知領域の判定には、マーカ３００を各計測ポイントに配置して撤去するという作業が必要となる。また、監視装置１００の監視精度を維持するためには、不検知領域の判定および不検知領域情報の更新を行う必要がある。具体的には、少なくとも、監視装置１００の作業者２２０に対する検出の精度に影響を及ぼす変化（以下、単に「状況変化」という）がある毎に、更新を行うことが求められる。
【００２８】
ユーザの負担を軽減するには、状況変化があったときにのみ、不検知領域の判定および不検知領域情報の更新を行うことが望ましい。しかしながら、例えば、障害物２１０の状態が変化したからといって、必ずしも不検知領域が大きく変化するとは限らない。したがって、ユーザが、状況変化が生じたといえるかどうかの判断を正しく行うことは困難である。
【００２９】
そこで、本実施の形態に係る監視装置１００は、状況変化が生じたか否かを逐次判定し、判定結果をユーザに通知する。これにより、ユーザは、不検知領域の判定および不検知領域情報の更新を行うべきタイミングを知ることができる。したがって、少ないユーザ負担で、高い監視精度を得ることができる。
【００３０】
図４は、監視装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００３１】
図４において、監視装置１００は、センサ１１０、不検知領域判定部１２０、不検知領域管理部１３０、検出尤度推定部１４０、検出尤度推定値管理部１５０、出力部１６０、オブジェクト尤度算出部１７０、不検知領域更新判定部１８０、および通知部１９０を有する。
【００３２】
センサ１１０は、監視領域１１０ａを撮影し、画像データを含むセンシング情報を、不検知領域判定部１２０およびオブジェクト尤度算出部１７０へ出力する。
【００３３】
不検知領域判定部１２０は、センサ１１０から入力された画像データに対して画像認識処理を行い、不検知領域を判定する。具体的には、不検知領域判定部１２０は、監視領域１１０ａを分割した分割領域の代表点である計測ポイントそれぞれに置かれたマーカ３００の認識レベルに基づいて、各分割領域が不検知領域か否かを判定する。そして、不検知領域判定部１２０は、判定結果を、不検知領域管理部１３０へ出力する。
【００３４】
不検知領域管理部１３０は、不検知領域判定部１２０から入力された判定結果に基づき、不検知領域情報を生成・管理する。不検知領域情報は、分割領域毎に、領域番号、分割領域の基準位置の座標値、および不検知領域であるか否かを示す不検知ＩＤ（identifier）を対応付けた情報である。なお、不検知領域管理部１３０は、キーボード等の入力装置（図示せず）を介して、ユーザから、既存の不検知領域情報に対する編集や、新規の不検知領域情報の手入力を受け付けても良い。
【００３５】
検出尤度推定部１４０は、不検知領域管理部１３０において管理されている不検知領域情報に基づいて、分割領域毎の検出尤度を推定する。そして、検出尤度推定部１４０は、推定した検出尤度を、分割領域毎の検出尤度推定値（後述するオブジェクト尤度算出部の作業者の画像の認識レベルの推定値）として、領域番号と対応付けて、検出尤度推定値管理部１５０へ出力する。
【００３６】
検出尤度は、分割領域毎に算出される、状況変化の判定の基準となる値である。具体的には、当該分割領域内に作業者が存在すると推定された場合に算出されるであろう作業者の画像の認識レベルの推定値であり、分割領域が検知可能領域である場合には高く、分割領域が不検知領域である場合には低くなる傾向がある。
【００３７】
検出尤度推定値管理部１５０は、検出尤度推定部１４０によって入力された検出尤度推定値に基づき、検出尤度推定値情報を生成・管理する。検出尤度推定値情報は、分割領域毎に、領域番号と、検出尤度推定値とを対応付けた情報である。
【００３８】
出力部１６０は、不検知領域管理部１３０が管理する不検知領域情報の内容や、検出尤度推定値管理部１５０が管理する検出尤度推定値情報の内容を、液晶ディスプレイ等の表示部（図示せず）を用いて出力する。
【００３９】
オブジェクト尤度算出部１７０は、本来の監視用の処理である作業者位置情報生成処理と、オブジェクト尤度算出処理とを行う。作業者位置情報生成処理は、不検知領域管理部１３０において管理されている不検知領域情報と、センサ１１０から入力されるセンシング情報とに基づいて、監視領域１１０ａ内を移動する作業者２２０の位置を推定し、作業者位置情報を生成する処理である。作業者位置情報は、作業者の位置と、作業者の画像の認識レベルとから成る。
【００４０】
作業者位置情報は、例えば「（５００，２００），８９％」のようなデータとなる。「（５００，２００）」は、作業者の監視領域内の位置を示す。「８９％」は、「（５００，２００）」という位置における作業者の画像の認識レベルを示し、例えば、０〜１００％の値をとり得る。
【００４１】
オブジェクト尤度算出処理は、状況変化の可能性があると判断されたときに、対応する分割領域毎に、上述の認識レベルの平均値を算出する処理である。ここで、状況変化の可能性がある場合とは、検出された位置が不検知領域に存在し、かつ認識レベルの高い作業者位置情報が生成された場合、つまり不検知領域内に作業者が存在する可能性が高いと推定された場合である。また、状況変化の可能性がある場合とは、検出された位置が検知可能領域に存在し、かつ認識レベルの低い作業者位置情報が生成された場合である。
【００４２】
オブジェクト尤度算出部１７０は、作業者２２０の位置を示す作業者位置情報を、通知部１９０へ出力する。また、オブジェクト尤度算出部１７０は、各分割領域の領域番号と算出した作業者の画像の認識レベルの平均値とを対応付けたオブジェクト尤度情報を、不検知領域更新判定部１８０へ出力する。認識レベルの平均値は、例えば、同一の分割領域で検出された作業者の画像全ての認識レベルの合計値を、その検出個数で除した値である。
【００４３】
オブジェクト尤度は、抽出された各画像の認識レベルに対応した値である。したがって、オブジェクト尤度は、分割領域が検知可能領域である場合には高く、分割領域が不検知領域である場合には低くなる傾向がある。
【００４４】
不検知領域更新判定部１８０は、検出尤度推定値管理部１５０が管理する検出尤度推定値と、オブジェクト尤度算出部１７０から入力されたオブジェクト尤度情報を各分割領域毎に比較することにより、状況変化があったか否かを判定する。すなわち、不検知領域更新判定部１８０は、不検知領域情報の更新が必要か否かを判定する。そして、不検知領域更新判定部１８０は、不検知領域情報の更新が必要であると判定したときに、その旨を示す更新通知情報を、通知部１９０へ出力する。
【００４５】
状況変化が無い場合には、各分割領域のオブジェクト尤度の変化は小さく、分割領域毎のオブジェクト尤度と検出尤度推定値との差も小さい。しかし、状況変化があった場合には、オブジェクト尤度の変化は大きくなり、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差も大きくなる。また、より大きな状況変化があるほど、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差はより大きくなる。そこで、不検知領域更新判定部１８０は、上述の数値範囲が揃えられた状態において、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の大小に基づいて、状況変化の有無、つまり不検知領域情報の更新が必要か否かを判定する。
【００４６】
通知部１９０は、更新通知情報の通知の他に、オブジェクト尤度算出部１７０から入力される作業者位置情報の内容を、上述の表示部を用いて出力する。また、通知部１９０は、不検知領域更新判定部１８０から更新通知情報が入力されたとき、不検知領域情報の内容を表示部により出力する。
【００４７】
なお、監視装置１００は、図示しないが、例えば、ＣＰＵ（central processing unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、ＲＡＭ（random access memory）等の作業用メモリを有する。この場合、監視装置１００は、ＣＰＵにおける制御プログラムの実行によって、上述した各部の機能を実現する。
【００４８】
このような構成を有する監視装置１００は、作業者位置情報生成処理を実行することにより、作業者２２０の位置を、リアルタイムで監視して画像表示することができる。また、監視装置１００は、作業者位置情報生成処理において推定される作業者２２０の位置に対するオブジェクト尤度を用いて、監視領域の状況変化の有無を判定する。これにより、本実施の形態の監視装置１００は、不検知領域情報の更新が必要である旨をユーザに通知することができる。
【００４９】
次に、監視装置１００の動作について説明する。
【００５０】
図５は、監視装置１００の全体動作の一例を示すフローチャートである。
【００５１】
図５に示すように、監視装置１００は、不検知領域判定処理（Ｓ１０００）、検出尤度推定処理（Ｓ２０００）、および監視処理（Ｓ３０００）を、この順序で実行する。不検知領域判定処理は、不検知領域情報を得るための処理である。検出尤度推定処理は、分割領域毎の検出尤度推定値を得るための処理である。監視処理は、作業者２２０の監視および不検知領域情報の更新の通知を行うための処理である。
【００５２】
図６は、不検知領域判定処理の一例を示すフローチャートである。
【００５３】
まず、ステップＳ１１００において、センサ１１０は、監視領域１１０ａを撮影し、画像データを不検知領域判定部１２０へ出力する。このとき、監視領域１１０ａの各分割領域の代表点である計測ポイントにはそれぞれ、マーカ３００が置かれた状態となっている（図３参照）。センサ１１０は、全ての計測ポイントにマーカ３００が置かれた状態で、１回で全てのマーカ３００の撮影を行っても良いし、マーカ３００を移動させながら複数回に分けて撮影を行っても良い。
【００５４】
そして、ステップＳ１２００において、不検知領域判定部１２０は、分割領域を１つ選択する。各分割領域の位置および領域番号は、予め不検知領域判定部１２０に設定されている。
【００５５】
そして、ステップＳ１３００において、不検知領域判定部１２０は、画像データのうち選択中の分割領域に対応する部分に対して、マーカ３００の図形パターンを抽出する画像認識処理を行い、マーカ３００の認識レベルを算出する。画像認識処理は、例えば、画像特徴量の抽出と、予め用意された格子点の画像の画像特徴量とのパターンマッチングとにより行われる。
【００５６】
そして、ステップＳ１４００において、不検知領域判定部１２０は、例えば、検出された格子点の数が予め定められた第１の閾値を超えているか否かを判定する。不検知領域判定部１２０は、格子点の数が第１の閾値を超えている場合には（Ｓ１４００：ＹＥＳ）、ステップＳ１５００へ進み、格子点の数が第１の閾値以下の場合には（Ｓ１４００：ＮＯ）、ステップＳ１６００へ進む。
【００５７】
ステップＳ１５００において、不検知領域判定部１２０は、選択中の分割領域を検知可能領域と判定し、判定結果を不検知領域管理部１３０へ出力して、ステップＳ１７００へ進む。
【００５８】
また、ステップＳ１６００において、不検知領域判定部１２０は、選択中の分割領域を不検知領域と判定し、判定結果を不検知領域管理部１３０へ出力して、ステップＳ１７００へ進む。
【００５９】
ステップＳ１７００において、不検知領域判定部１２０は、全ての分割領域について不検知領域の判定を完了したか否かを判断する。不検知領域判定部１２０は、未処理の分割領域が残っている場合には（Ｓ１７００：ＮＯ）、ステップＳ１２００へ戻り、未処理の分割領域を１つ選択して処理を繰り返す。不検知領域判定部１２０は、全ての分割領域について処理を完了した場合には（Ｓ１７００：ＹＥＳ）、ステップＳ１８００へ進む。
【００６０】
図７は、不検知領域判定部１２０による判定結果の一例を示す図である。
【００６１】
図７に示すように、不検知領域判定部１２０は、例えば、監視領域１１０ａをＸ軸およびＹ軸に沿って３×３マトリクス状に分割した９個の分割領域のそれぞれを、領域番号によって識別する。
【００６２】
例えば、領域番号６、８の分割領域に置かれたマーカ３００が、充分な認識レベルで検出されなかった（つまり、認識された格子点の数が第１の閾値以下であった）とする。この場合、不検知領域判定部１２０は、領域番号６、８の分割領域を、不検知領域と判定し、その他の分割領域を、検知可能領域と判定する。
【００６３】
図６のステップＳ１８００において、不検知領域管理部１３０は、不検知領域判定部１２０から入力された判定結果に基づいて、不検知領域情報を生成し、生成した不検知領域情報を登録する。登録された不検知領域情報は、不検知領域管理部１３０によって、他の装置部から読み出し可能な状態で管理される。不検知領域情報は、例えば、各分割領域の位置情報をリスト化した分割領域情報と、不検知領域の領域番号をリスト化した不検知領域番号情報とから成る。
【００６４】
図８は、分割領域情報の記述例を示す図である。
【００６５】
図８に示すように、分割領域情報４１０は、領域番号４１１に対応付けて、Ｘ軸座標値４１２およびＹ軸座標値４１３を記述する。Ｘ軸座標値４１２およびＹ軸座標値４１３は、分割領域の基準位置の座標値である。
【００６６】
図９は、不検知領域番号情報の記述例を示す図である。
【００６７】
図９に示すように、不検知領域番号情報４２０は、不検知ＩＤ４２１に対応付けて、領域番号４２２を記述する。
【００６８】
ここで、分割領域の大きさは所定の固定値であり、分割領域の基準位置は分割領域の中心位置であるものとする。この場合、分割領域情報４１０および不検知領域番号情報４２０を参照することにより、監視領域１１０ａの任意の位置が、どの分割領域に属するか、および不検知領域に属するか否かを、容易に判断することができる。
【００６９】
このような不検知領域判定処理により、監視装置１００は、監視領域１１０ａの不検知領域情報を得ることができる。
【００７０】
図１０は、検出尤度推定処理の一例を示すフローチャートである。
【００７１】
まず、ステップＳ２１００において、検出尤度推定部１４０は、分割領域を１つ選択する。この選択は、例えば、不検知領域管理部１３０に登録された不検知領域情報のうち、分割領域情報（図８参照）に記述された領域番号を選択することにより行われる。
【００７２】
そして、ステップＳ２２００において、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域が不検知領域であるか否かを判断する。この判断は、例えば、不検知領域管理部１３０に登録された不検知領域情報のうち、不検知領域番号情報（図９参照）に、選択中の領域番号が記述されているか否かを判断することにより行われる。検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域が不検知領域である場合には（Ｓ２２００：ＹＥＳ）、ステップＳ２３００へ進み、選択中の分割領域が検知可能領域である場合には（Ｓ２２００：ＮＯ）、ステップＳ２４００へ進む。
【００７３】
ステップＳ２３００において、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域の検出尤度推定値を「０」に設定し、ステップＳ２５００へ進む。
【００７４】
一方、ステップＳ２４００において、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域が、不検知領域と隣接するか否かを判断する。検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域が不検知領域と隣接する場合には（Ｓ２４００：ＹＥＳ）、ステップＳ２７００へ進み、選択中の分割領域が不検知領域と隣接しない場合には（Ｓ２４００：ＮＯ）、ステップＳ２８００へ進む。
【００７５】
ステップＳ２７００において、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域の検出尤度推定値を「５０」に設定し、ステップＳ２５００へ進む。
【００７６】
また、ステップＳ２８００において、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域の検出尤度推定値を「１００」に設定し、ステップＳ２５００へ進む。
【００７７】
そして、ステップＳ２５００において、検出尤度推定部１４０は、全ての分割領域について検出尤度推定値の設定を完了したか否かを判断する。検出尤度推定部１４０は、未処理の分割領域が残っている場合には（Ｓ２５００：ＮＯ）、ステップＳ２１００へ戻り、未処理の分割領域を１つ選択して処理を繰り返す。検出尤度推定部１４０は、全ての分割領域について処理を完了した場合には（Ｓ２５００：ＹＥＳ）、ステップＳ２６００へ進む。
【００７８】
図１１は、検出尤度推定部１４０による設定結果の一例を示す図である。
【００７９】
ここでは、図７〜図９で説明した例の不検知領域情報４３０が、不検知領域管理部１３０に管理されているものとする。この場合、図１１に示すように、設定される検出尤度推定値情報４４０は、不検知領域（領域番号６、８）を「０」とし、検知可能領域のうち不検知領域から遠い領域（領域番号１、２、４）を「１００」とする内容となる。また、設定される検出尤度推定値４４０は、残りの領域（領域３、５、７、９）を「５０」とする内容となる。
【００８０】
ある分割領域の大部分を陰とする大きな障害物の端部は、通常、隣接する他の分割領域に掛かり、隣接する分割領域を部分的に陰にする。このような部分的に陰となる分割領域では、作業者２２０の認識レベルに低い値と高い値とが混在することになり、作業者２２０の認識レベルの平均値は中間値となる。したがって、検出尤度推定部１４０は、不検知領域（大部分が陰となる分割領域）に隣接する分割領域（部分的に陰となる分割領域）を中間値「５０」とする。これにより、検出尤度推定部１４０は、作業者２２０の認識レベルにより近い値を、検出尤度推定値として得ることができる。
【００８１】
以上のように、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域の不検知領域との領域間距離に応じて、検出尤度推定値を設定する。なお、検出尤度推定部１４０は、選択中の分割領域の不検知領域との領域間距離に応じて、更に細分化された検出尤度推定値を設定してもよい。領域間距離は、例えば、分割領域の計測ポイントと不検知領域の計測ポイントとの間の距離である。この場合、領域間距離と検出尤度推定値との関係は、例えば、正比例関数、二次関数、量子化関数で定義される関係を採用することができる。
【００８２】
図１０のステップＳ２６００において、検出尤度推定部１４０は、各分割領域の設定結果を検出尤度推定値管理部１５０へ出力する。検出尤度推定値管理部１５０は、入力された設定結果に基づいて、検出尤度推定値情報を生成し、生成した検出尤度推定値情報を登録する。登録された検出尤度推定値情報は、検出尤度推定値管理部１５０によって、他の装置部から読み出し可能な状態で管理される。
【００８３】
図１２は、検出尤度推定値情報の記述例を示す図である。
【００８４】
図１２に示すように、検出尤度推定値情報４４０は、領域番号４４１に対応付けて、検出尤度推定値４４２を記述する。
【００８５】
なお、出力部１６０は、例えば、ユーザからの指示入力をトリガとして、監視領域１１０ａの撮影画像に、各分割領域が不検知領域であるか否かを示す画像を、対応する分割領域の位置で重畳して表示部に表示する。または、出力部１６０は、監視領域１１０ａの撮影画像を、検出尤度推定値が低い分割領域ほど見え難くした状態で、表示部に表示する。これらの場合には、出力部１６０は、センサ１１０から出力される画像データを入力するか、予め監視領域１１０ａの撮影画像を記憶しておく必要がある。
【００８６】
図１３および図１４は、表示部で表示される出力画面の例を示す図である。
【００８７】
図１３に示すように、出力画面４５０は、例えば、撮影画像に、分割領域の境界線を重畳して表示する。また、出力画面４５０は、不検知領域に対応する領域の撮影画像を半透明に遮蔽して見え難くする。これにより、監視装置１００は、ユーザに対して、映し出された監視領域１１０ａの不検知領域を、作業者２２０が存在し得る領域として通知することができる。
【００８８】
また、図１４に示すように、出力画面４６０は、例えば、各分割領域の検出尤度推定値を数値や色で示しても良い。これにより、監視装置１００は、ユーザに対して、監視領域１１０ａの各所の検出尤度推定値の詳細を通知することができる。
【００８９】
このような検出尤度推定処理により、監視装置１００は、監視領域１１０ａの検出尤度推定値情報を得ることができる。
【００９０】
図１５は、監視処理の一例を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、ステップＳ３１００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグ（ｆｌｇ）に初期値として、「ｆａｌｓｅ」を設定する。このフラグは、状況変化の可能性があることを検出するために用いられるフラグである。
【００９２】
そして、ステップＳ３２００において、センサ１１０は、監視領域１１０ａを撮影し、画像データをオブジェクト尤度算出部１７０へ出力する。このとき、監視領域１１０ａの検知可能領域に作業者２２０が存在すれば、その姿が撮影画像に映し出される。
【００９３】
そして、ステップＳ３３００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、撮影画像のうち選択中の分割領域に対応する部分に対して、作業者２２０の画像を検出する画像認識処理を行う。
【００９４】
そして、ステップＳ３４００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、作業員２２０の画像が検出されたか否かを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、作業員２２０の画像が検出された場合には（Ｓ３４００：ＹＥＳ）、ステップＳ３５００へ進み、作業員２２０の画像が検出されない場合には（Ｓ３４００：ＮＯ）、後述のステップＳ４１００へ進む。
【００９５】
そして、ステップＳ３５００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、検出された作業者２２０の画像を１つ選択し、画像の認識レベルを算出する。
【００９６】
ここでは、オブジェクト尤度算出部１７０は、検出尤度推定値が取り得る数値範囲と同一の数値範囲において、認識レベルを算出するものとする。より具体的には、オブジェクト尤度算出部１７０は、例えば、作業者２２０の画像が全く認識されなかった場合、認識されたものの不鮮明の場合、あるいは画像の大きさが小さい場合には、認識レベルを「０」とする。また、オブジェクト尤度算出部１７０は、例えば、作業者２２０の全身の鮮明な画像が認識されたときや、画像の大きさが大きいとき、認識レベルを「１００」とする。また、オブジェクト尤度算出部１７０は、作業者２２０の画像の認識の度合いに応じて、認識レベルを決定する。例えば、オブジェクト尤度算出部１７０は、作業者２２０の画像が認識されたものの、その画像が全身ではないときには、全身の何割が認識されたかに応じて、認識レベルを決定する。オブジェクト尤度算出部１７０は、例えば、パターンマッチングの対象となる複数の身体部品のうち認識された部品の割合に応じて、認識レベルと決定する。また、例えば、オブジェクト尤度算出部１７０は、作業者２２０の画像が認識されたものの、その画像が不鮮明であるときには、どの程度不鮮明であるかに応じて、認識レベルを決定する。オブジェクト尤度算出部１７０は、例えば、パターンマッチングの際に算出される相関係数の大小に応じて、認識レベルを決定する。
【００９７】
そして、ステップＳ３６００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、選択中の分割領域が不検知領域であるか否かを判断する。この判断は、例えば、不検知領域管理部１３０に登録された不検知領域情報のうち、不検知領域番号情報（図９参照）に、選択中の領域番号が記述されているか否かを判断することにより行われる。オブジェクト尤度算出部１７０は、選択中の分割領域が不検知領域ではない場合（検知可能領域である場合）には（Ｓ３６００：ＮＯ）、ステップＳ３７００へ進む。
【００９８】
ステップＳ３７００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、算出された認識レベルが予め定められた第２の閾値を超えているか否かを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、認識レベルが第２の閾値を超えている場合には（Ｓ３７００：ＹＥＳ）、ステップＳ３８００へ進む。
【００９９】
ステップＳ３８００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、認識された作業者２２０の作業者位置情報を生成し、生成した作業者位置情報を、通知部１９０へ出力し、ステップＳ４０００へ進む。この結果、作業者２２０の位置が、表示部における画像表示によってユーザに通知される。例えば、通知部１９０は、監視領域１１０ａの撮影画像に、作業者２２０の位置を示すアイコンを、作業者位置情報が示す位置で重畳して表示する。この場合には、通知部１９０は、センサ１１０から出力される画像データを入力するか、予め監視領域１１０ａの撮影画像を記憶しておく必要がある。
【０１００】
また、オブジェクト尤度算出部１７０は、選択中の分割領域が不検知領域である場合（Ｓ３６００：ＹＥＳ）には、ステップＳ３７５０へ進む。
【０１０１】
ステップＳ３７５０において、オブジェクト尤度算出部１７０は、オブジェクト尤度算出部１７０は、算出された認識レベルが予め定められた第３の閾値を超えているか否かを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、認識レベルが第３の閾値以下である場合には（Ｓ３７５０：ＹＥＳ）、そのままステップＳ３８００へ進む。
【０１０２】
一方、オブジェクト尤度算出部１７０は、選択中の分割領域が検知可能領域であるにもかかわらず認識レベルが第２の閾値以下である場合には（Ｓ３７００：ＮＯ）、ステップＳ３９００へ進む。また、オブジェクト尤度算出部１７０は、選択中の分割領域が不検知領域であるにもかかわらず認識レベルが第３の閾値を超えている場合も（Ｓ３７５０：ＮＯ）、ステップＳ３９００へ進む。
【０１０３】
ステップ３９００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグ（ｆｌｇ）に「ｔｒｕｅ」に設定して、ステップＳ３８００へ進む。すなわち、登録された不検知領域情報において、次の場合には、フラグが「ｔｒｕｅ」となる。フラグが「ｔｒｕｅ」となるのは、不検知領域であるにもかかわらず作業者２２０が高い認識レベルで検出された場合、または、検知可能領域であるにもかかわらず作業者２２０が低い認識レベルで検出された場合である。なお、第２の閾値および第３の閾値は、経験または実験から求められる、所定の監視精度を確保するのに適切な値である。
【０１０４】
そしてステップＳ４０００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、全ての作業員２２０の画像について認識レベルの判定を完了したか否かを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、未処理の作業員２２０の画像が残っている場合には（Ｓ４０００：ＮＯ）、ステップＳ３５００へ戻り、未処理の作業員２２０の画像を１つ選択して処理を繰り返す。オブジェクト尤度算出部１７０は、全ての作業員２２０の画像について処理を完了した場合には（Ｓ４０００：ＹＥＳ）、ステップＳ４１００へ進む。
【０１０５】
ステップＳ４１００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグ（ｆｌｇ）が「ｔｒｕｅ」となっているか否かを判断する。すなわち、オブジェクト尤度算出部１７０は、不検知領域となっているにもかかわらず作業者２２０が高い認識レベルで検出されたか、および検知可能領域となっているにもかかわらず作業者２２０が低い認識レベルで検出されたかを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグが初期値「ｆａｌｓｅ」のままとなっている場合には（Ｓ４１００：ＮＯ）、ステップＳ４２００へ進む。一方、オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグが「ｔｒｕｅ」となっている場合には（Ｓ４１００：ＹＥＳ）、ステップＳ４３００へ進む。
【０１０６】
ステップＳ４３００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、分轄領域毎の認識レベルの蓄積を開始する。
【０１０７】
そして、ステップＳ４４００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、認識レベルの蓄積を開始してから、予め定めた一定時間が経過したか否かを判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、一定時間が経過していない場合には（Ｓ４４００：ＮＯ）、ステップＳ４２００へ進み、一定時間が経過した場合には（Ｓ４４００：ＹＥＳ）、ステップＳ４５００へ進む。
【０１０８】
ステップＳ４５００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、分轄領域毎に、蓄積された認識レベルの平均値を、オブジェクト尤度として算出し、オブジェクト尤度情報を不検知領域更新判定部１８０へ出力する。
【０１０９】
図１６は、オブジェクト尤度情報の一例を示す図である。
【０１１０】
図１６に示すように、オブジェクト尤度情報４７０は、分轄領域毎のオブジェクト尤度を含む。上述のように部分的に陰となる分割領域では、時刻毎に作業者２２０の認識レベルにばらつきが出る。また、できるだけ多くの分轄領域について作業者２２０が存在するときの認識レベルが取得されることが望ましい。したがって、本実施の形態では、一定時間に得られた認識レベルの平均値を採用することにより、センサ１１０の実際の認識レベルをより正確に示す指標として、オブジェクト尤度を得ることができる。
【０１１１】
そして、ステップＳ４６００において、不検知領域更新判定部１８０は、更新判定処理を実行する。更新判定処理は、不検知領域情報の更新が必要か否かを判定する処理である。
【０１１２】
そして、ステップＳ４７００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、フラグ（ｆｌｇ）を初期状態の「ｆａｌｓｅ」に戻し、ステップＳ４２００へ進む。
【０１１３】
ステップＳ４２００において、オブジェクト尤度算出部１７０は、監視処理を継続するか否かを判断する。例えば、オブジェクト尤度算出部１７０は、ユーザ操作により監視処理の終了が指示された場合には監視処理を終了すると判断し、その他の場合には監視処理を継続すると判断する。オブジェクト尤度算出部１７０は、監視処理を継続すると判断した場合には（Ｓ４２００：ＹＥＳ）、ステップＳ３２００へ戻り、監視処理を終了すると判断した場合には（Ｓ４２００：ＮＯ）、一連の処理を終了する。
【０１１４】
このような監視処理により、監視装置１００は、状況変化があった可能性があると判断したとき、分轄領域毎のオブジェクト尤度を算出し、算出したオブジェクト尤度に基づいて、更新判定処理を行うことができる。
【０１１５】
なお、更新判定処理を開始する条件は、上述の例に限定されない。監視装置１００は、例えば、定期的に、または認識レベルの値が一定個数蓄積される毎に、認識レベルの蓄積およびオブジェクト尤度の算出を行った上で更新判定処理を行っても良い。
【０１１６】
図１７は、更新判定処理の一例を示すフローチャートである。
【０１１７】
まず、ステップＳ４６１０において、不検知領域更新判定部１８０は、分轄領域を１つ選択する。この選択は、例えば、オブジェクト尤度情報に含まれる領域番号の中から１つの領域番号を選択することによって行われる。なお、不検知領域更新判定部１８０は、オブジェクト尤度算出部１７０からのオブジェクト尤度が「０」の分割領域を選択対象から除外しても良い。このような分割領域は、作業者２２０が存在しなかったのか、それとも不検知領域であるために作業者２２０が存在していても検出できなかったのかが不明だからである。
【０１１８】
そして、ステップＳ４６２０において、不検知領域更新判定部１８０は、選択中の分轄領域のオブジェクト尤度と、選択中の分割領域の検出尤度推定値との差が、予め定められた第４の閾値を超えるか否かを判断する。不検知領域更新判定部１８０は、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差が第４の閾値を超えている場合には（Ｓ４６２０：ＹＥＳ）、ステップＳ４６３０へ進む。一方、不検知領域更新判定部１８０は、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差が第４の閾値以下である場合には（Ｓ４６２０：ＮＯ）、後述のステップＳ４６４０へ進む。
【０１１９】
ステップＳ４６３０において、不検知領域更新判定部１８０は、初期値を「０」とする内部カウンタのカウント値を１つ増加させ、ステップＳ４６４０へ進む。
【０１２０】
そして、ステップＳ４６４０において、不検知領域更新判定部１８０は、全ての分割領域について、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差と第４の閾値との比較を完了したか否かを判断する。不検知領域更新判定部１８０は、未処理の分割領域が残っている場合には（Ｓ４６３０：ＮＯ）、ステップＳ４６１０へ戻り、未処理の分割領域を１つ選択して処理を繰り返す。不検知領域更新判定部１８０は、全ての分割領域について処理を完了した場合には（Ｓ４６３０：ＹＥＳ）、ステップＳ４６５０へ進む。
【０１２１】
すなわち、オブジェクト尤度との検出尤度推定値との差が大きい分轄領域が多ければ多いほど、カウント値は大きくなる。
【０１２２】
図１８は、状況変化が無い場合の、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の一例を示す図である。また、図１９は、状況変化があった場合の、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の一例を示す図である。
【０１２３】
図１８に示すように、状況変化が無い場合、オブジェクト尤度情報４７０における各分割領域のオブジェクト尤度は、検出尤度推定値情報４４０で示される当該分割領域の検出尤度推定値との差が少ない。したがって、各分割領域の演算結果４８０の値は小さい。ここでは、図１７のステップ４６２０の第４の閾値を「２０」とする。この場合、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差が第４の閾値を超える分割領域は１個であり、カウント値は「１」となる。
【０１２４】
一方、図１９に示すように、状況変化があった場合、各分割領域のオブジェクト尤度情報４７０の値は、検出尤度推定値情報４４０で示される当該分割領域の検出尤度推定値との差が大きい。したがって、各分割領域の演算結果４８０の値は大きい。ここで、第４の閾値を「２０」とした場合、差が第４の閾値を超える分割領域は６個であり、カウント値は「６」となる。
【０１２５】
図１７のステップＳ４６５０において、不検知領域更新判定部１８０は、カウント値が予め定められた第５の閾値を超えているか否かを判断する。不検知領域更新判定部１８０は、カウント値が第５の閾値以下である場合には（Ｓ４６５０：ＮＯ）、ステップＳ４６６０へ進み、カウント値が第５の閾値を超えている場合には（Ｓ４６５０：ＹＥＳ）、ステップＳ４６７０へ進む。
【０１２６】
ステップＳ４６６０において、不検知領域更新判定部１８０は、状況変化なしと判定し、不検知領域情報の更新が必要ではないことを示す更新通知情報を、通知部１９０へ出力する。不検知領域更新判定部１８０は、通知部１９０へ所定の信号を出力しないことをもって、かかる更新通知情報の出力としても良い。
【０１２７】
一方、ステップＳ４６７０において、不検知領域更新判定部１８０は、状況変化ありと判定し、不検知領域情報の更新が必要であることを示す更新通知情報を、通知部１９０へ出力する。不検知領域更新判定部１８０は、通知部１９０へ所定の信号を出力することをもって、かかる更新通知情報の出力としても良い。通知部１９０に更新通知情報が入力された結果、不検知領域情報の内容が、表示部から出力される。
【０１２８】
監視装置１００は、ステップ４６５０の第５の閾値を「２」とした場合、図１８に示す例では、カウント値が第５の閾値以下であるため、状況変化なしと判定し、図１９に示す例では、カウント値が第５の閾値を超えるため、状況変化ありと判定して通知を行う。
【０１２９】
このような更新判定処理により、監視装置１００は、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差に基づいて、監視領域１１０ａに状況変化があったか否かを判定し、判定結果をユーザに通知することができる。
【０１３０】
なお、状況変化があったか否かの判定基準は、上述の例に限定されない。
【０１３１】
例えば、ステップＳ４６２０の第４の閾値は、比較の対象となるオブジェクト尤度または検出尤度推定値の大きさに応じた可変値としても良い。具体的には、例えば、不検知領域更新判定部１８０は、オブジェクト尤度が中間的な値である場合には、より高い値を第４の閾値として採用する。これにより、センシング情報のノイズによる判定への影響を抑えることが可能となる。
【０１３２】
また、例えば、不検知領域更新判定部１８０は、オブジェクト尤度と検出尤度推定値との差の絶対値の監視領域全体での合計値に基づいて、状況変化があったか否かを判定しても良い。これにより、局所的に大きなオブジェクト尤度の変化があったような場合にも、的確な判定を行うことが可能となる。
【０１３３】
また、例えば、不検知領域更新判定部１８０は、監視領域内のオブジェクト尤度または検出尤度推定値の分布を考慮して、状況変化があったか否かの判定を行っても良い。具体的には、例えば、不検知領域更新判定部１８０は、監視領域上でのオブジェクト尤度の変化が大きい場所と、監視領域上での検出尤度推定値の変化が大きい場所とが、一致しているか否かに基づいて、上記判定を行う。
【０１３４】
図２０および図２１は、表示部における通知画面の例を示す図である。
【０１３５】
図２０に示すように、通知画面４９０は、例えば、不検知領域情報の更新が必要であるとき、予め定められた図形を、表示部に表示される出力画面４５０（図１３参照）に重畳して表示する形態を取る。
【０１３６】
また、図２１に示すように、通知画面４９０は、例えば、図形ではなく、不検知領域の設定を促すテキスト文のメッセージを表示しても良い。
【０１３７】
以上説明したように、本実施の形態によれば、監視装置１００は、分割領域毎に、不検知領域であるか否かに対応する検出尤度推定値と、作業者の画像の実際の認識レベルに対応するオブジェクト尤度との差を算出する。そして、監視装置１００は、算出した差に基づいて、検出尤度に影響を及ぼす変化があったか否かを判定し、判定結果をユーザに通知する。これにより、ユーザは、不検知領域情報の更新が必要となったときにこれを知ることが可能となり、むやみに不検知領域の判定を実施することなく、監視装置に記憶された不検知領域を正しい情報に保つことができる。すなわち、より少ない負担で高い監視精度を得ることができる。
【０１３８】
また、本実施の形態に係る監視装置は、本来の監視用の処理において算出される情報を活用して上記判定を行うので、既存の監視装置に対する軽微な変更により実現することができる。
【０１３９】
なお、作業者の検出には、タグリーダ等、他の各種センサを用いることができる。タグリーダの場合には、作業者に取り付けられるタグと同種のタグを、不検知領域を判定するための試験オブジェクトとして用意する。また、この場合、不検知領域判定部およびオブジェクト尤度算出部が判定する認識レベルは、例えば、電解強度に対応した値となる。
【０１４０】
また、複数のセンサを用いて監視を行う場合には、個別に不検知領域の更新判定処理を行うことが望ましい。センサ毎に不検知領域が異なる場合があるからである。
【０１４１】
また、本発明は、工場の作業者の他、オフィスの事務員、学校の児童、市街地の車両等、移動オブジェクトを監視する各種の監視装置および監視方法に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１４２】
本発明に係る監視装置および監視方法は、より少ない負担で高い監視精度を得ることができる監視装置および監視方法として有用である。すなわち、監視領域の不検知領域の更新を効率よく行うことが出来る効果があるため、工場、オフィスなどの人物の位置特定技術に特に有用である。
【符号の説明】
【０１４３】
１００  監視装置
１１０  センサ
１１０ａ  監視領域
１２０  不検知領域判定部
１２１  情報処理装置
１３０  不検知領域管理部
１４０  検出尤度推定部
１５０  検出尤度推定値管理部
１６０  出力部
１７０  オブジェクト尤度算出部
１８０  不検知領域更新判定部
１９０  通知部
２００  工場
２００ａ  検知可能領域
２１０  障害物
２２０  作業者
２１０ａ  不検知領域
３００  マーカ
【図１】
2011035663.tif 000003
【図２】
2011035663.tif 000004
【図３】
2011035663.tif 000005
【図４】
2011035663.tif 000006
【図５】
2011035663.tif 000007
【図６】
2011035663.tif 000008
【図７】
2011035663.tif 000009
【図８】
2011035663.tif 000010
【図９】
2011035663.tif 000011
【図１０】
2011035663.tif 000012
【図１１】
2011035663.tif 000013
【図１２】
2011035663.tif 000014
【図１３】
2011035663.tif 000015
【図１４】
2011035663.tif 000016
【図１５】
2011035663.tif 000017
【図１６】
2011035663.tif 000018
【図１７】
2011035663.tif 000019
【図１８】
2011035663.tif 000020
【図１９】
2011035663.tif 000021
【図２０】
2011035663.tif 000022
【図２１】
2011035663.tif 000023