(57)【要約】【課題】横断歩道を一団で移動する複数の歩行者の個々の動きを認識でき、横断歩道での歩行者の流れや通行量を把握できる移動体検出方法及びレーザ距離測定装置を提供する。【解決手段】レーザ光ＬＴを投光する投光部１と、レーザ光ＬＴを走査する走査部と、測定範囲内の歩行者で反射して戻った反射レーザ光ＬＲを受ける受光部２と、受光部２からの受光信号Ｓｒにより歩行者の計測データＤを作成して発信する信号処理部３と、計測データＤを受信して測定結果を出力する制御部６を備え、信号処理部３では、連続して取得する歩行者の計測データＤを距離条件でグループ化する処理と、計測データＤを複数の高さの閾値で選別する処理と、高さの閾値による高さデータに基づいて歩行者を認識する処理と、歩行者を認識する毎にそれ以前に認識した歩行者との同一性を判定する処理を行う。【選択図】図１
2011106829.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定エリア面に向けて投光したレーザ光を走査し、このレーザ光の投光タイミング及び測定エリア面内に存在する移動体で反射して戻った反射レーザ光の受光タイミングにより飛光時間を計測して、前記測定エリア面を移動する複数の移動体を検出する移動体検出方法であって、
レーザ光の走査毎に取得される各移動体の三次元データを測定エリア面上の距離に関連付けて、距離の近い移動体同士の三次元データをグループ化すると共に、該三次元データに対して複数の高さの閾値で選別する処理を行って複数の高さデータを得た後、
前記一の閾値によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除することで分離データを抽出し、各閾値によって抽出されるそれぞれの分離データから各移動体の位置及び高さを関連付ける移動体認識処理を行い、
続いて、今回走査時に実施した各移動体の移動体認識処理結果と、少なくとも前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて予測される各移動体の移動状態予測結果とから移動体の同一性判定を行って各移動体を認識する
ことを特徴とする移動体検出方法。
【請求項２】
前記同一性判定は、今回及び前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて、一の閾値によって抽出されたそれぞれの分離データに属する移動体同士を逐次比較して、移動体の予測される移動方向に見て、２つの移動体の位置が最も近接しているもの同士を同一移動体と認識する
ことを特徴とする、請求項１に記載の移動体検出方法。
【請求項３】
前記同一性判定は、前回及び前回以前の走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて演算される動的変化から、認識された移動体の今回走査時における移動位置を予測し、今回走査時に実施した移動体認識処理によって関連付けた各移動体の位置と、予測した移動位置とを比較し、最も蓋然性が高い移動体同士を同一移動体と認識することを特徴とする、請求項１に記載の移動体検出方法。
【請求項４】
前記同一性判定において、同一と認識するべき移動体が存在しないとき、新規に検出した移動体と認識することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の移動体検出方法。
【請求項５】
レーザ光を発する投光部と、
この投光部から発したレーザ光を測定エリア面で走査する走査部と、
前記測定エリア面内に存在する移動体で反射して戻った反射レーザ光を前記走査部を介して受ける受光部と、
前記投光部にレーザ光の投光指令を発すると共に前記走査部による走査を制御する制御部と、
この制御部から与えられるレーザ光の投光タイミング及び前記受光部から与えられる反射レーザ光の受光タイミングにより飛光時間を計測して、前記測定エリア面を移動する複数の移動体の三次元データを取得する信号処理部を備え、
前記信号処理部では、レーザ光の走査毎に取得される各移動体の三次元データを測定エリア面上の距離に関連付けて、距離の近い移動体同士の三次元データをグループ化する処理と、該三次元データを複数の高さの閾値で選別する処理と、この処理で得た複数の高さデータのうちの前記一の閾値によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除することによって分離データを抽出し、各閾値によって抽出されるそれぞれの分離データから各移動体の位置及び高さを関連付けて前記移動体を認識する処理と、今回走査時に実施した各移動体の移動体認識処理結果、及び、少なくとも前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて予測される各移動体の移動状態予測結果から移動体の同一性判定を行って各移動体を認識する処理を行う
ことを特徴とするレーザ距離測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、横断歩道上や踏切内における人の動きを検出するのに利用される移動体検出方法及びレーザ距離測定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、上記した移動体検出方法としては、例えば、特許文献1に開示される人数検出方法が知られている。この検出方法では、レーザ光を所定の監視領域内、例えば横断歩道内に走査すると共に反射して戻るレーザ光を検出して横断歩道内の各位置における距離情報を取得する。そして、横断歩道内の各位置における距離情報に基づいて歩行者の高さを判定し、この歩行者の高さと、標準的な体格を有する人（いわゆる成人）の首から頭までの高さ範囲に相当する閾値とを比較することにより、横断歩道内に存在する歩行者の人数を判定するようにしている。
【０００３】
また、この人数検出方法に類似する移動体検出方法として、例えば、特許文献２に開示される人数検出方法があり、この検出方法では、所定の監視領域内、例えば横断歩道内の各位置における距離情報に基づいて歩行者の存在領域を判定すると共にこの存在領域における歩行者の検出面積を判定し、この歩行者の検出面積と、標準的な成人一人当たりの標準人物面積と、歩行者が集団を形成している場合の密集度を示す密度係数に基づいて、横断歩道内に存在する歩行者の人数を判定するようにしている。
【０００４】
さらに、上記した方法とは別の移動体検出方法としては、例えば、特許文献３に開示される横断歩行者検出方法がある。この検出方法は、レーザ光を横断歩道内に走査して、このレーザ光の投光タイミング及び横断歩道内に存在する歩行者で反射して戻った反射レーザ光の受光タイミングにより飛光時間を計測して歩行者を検出する方法である。
【０００５】
この方法では、レーザ光の走査により計測して一の移動体として認識したデータのうちの距離の近い移動体同士のデータをグループ化することによって、歩行者や車両の検出を行っている都合上、例えば、一団を成して移動する歩行者は、一塊にグループ化されてしまう。このような場合、一団を構成する歩行者の人数を割り出すには、グループ化した計測データに対して、成人の頭部位に相当する高さで閾値処理を行い、この閾値処理で得られる頭部の数に基づいて、塊から歩行者を個々に分離するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2006-209318号
【特許文献２】特開2006-208076号
【特許文献３】特許3472815号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記した従来の移動体検出方法にあっては、集団で移動する歩行者の人数を認識するための閾値を成人の頭部程度の高さに設定して人数を判定したり、歩行者の検出面積と標準的な成人一人当たりの標準人物面積と集団の密集度とに基づいて歩行者の人数を判定したりしているので、子供などの背が低く且つ検出面積が小さい歩行者を検出することができないという問題を有しており、この問題を解決することが従来の課題となっていた。
【０００８】
本発明は、上述した従来の課題に着目してなされたもので、例えば、一団を成して横断歩道上を移動する背丈の低い人を含めた複数の歩行者の個々の動きを認識することができ、その結果、横断歩道における歩行者の流れや通行量の把握が可能となる移動体検出方法及びレーザ距離測定装置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】
【０００９】
本発明の請求項１に係る発明は、測定エリア面に向けて投光したレーザ光を走査し、このレーザ光の投光タイミング及び測定エリア面内に存在する移動体で反射して戻った反射レーザ光の受光タイミングにより飛光時間を計測して、前記測定エリア面を移動する複数の移動体を検出する移動体検出方法であって、レーザ光の走査毎に取得される各移動体の三次元データを測定エリア面上の距離に関連付けて、距離の近い移動体同士の三次元データをグループ化すると共に、該三次元データに対して複数の高さの閾値で選別する処理を行って複数の高さデータを得た後、前記一の閾値によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除することで分離データを抽出し、各閾値によって抽出されるそれぞれの分離データから各移動体の位置及び高さを関連付ける移動体認識処理を行い、続いて、今回走査時に実施した各移動体の移動体認識処理結果と、少なくとも前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて予測される各移動体の移動状態予測結果とから移動体の同一性判定を行って各移動体を認識する構成としたことを特徴としており、この移動体検出方法の構成を前述の従来の課題を解決するための手段としている。
【００１０】
また、本発明の請求項２に係る移動体検出方法において、前記同一性判定は、今回及び前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて、一の閾値によって抽出されたそれぞれの分離データに属する移動体同士を逐次比較して、移動体の予測される移動方向に見て、２つの移動体の位置が最も近接しているもの同士を同一移動体と認識する構成としている。
【００１１】
さらに、本発明の請求項３に係る移動体検出方法において、前記同一性判定は、前回及び前回以前の走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて演算される動的変化から、認識された移動体の今回走査時における移動位置を予測し、今回走査時に実施した移動体認識処理によって関連付けた各移動体の位置と、予測した移動位置とを比較し、最も蓋然性が高い移動体同士を同一移動体と認識する構成としている。
【００１２】
さらにまた、本発明の請求項４に係る移動体検出方法は、前記同一性判定において、同一と認識するべき移動体が存在しないとき、新規に検出した移動体と認識する構成としている。
【００１３】
一方、本発明の請求項５に係るレーザ距離測定装置は、レーザ光を発する投光部と、この投光部から発したレーザ光を測定エリア面で走査する走査部と、前記測定エリア面内に存在する移動体で反射して戻った反射レーザ光を前記走査部を介して受ける受光部と、前記投光部にレーザ光の投光指令を発すると共に前記走査部による走査を制御する制御部と、この制御部から与えられるレーザ光の投光タイミング及び前記受光部から与えられる反射レーザ光の受光タイミングにより飛光時間を計測して、前記測定エリア面を移動する複数の移動体の三次元データを取得する信号処理部を備え、前記信号処理部では、レーザ光の走査毎に取得される各移動体の三次元データを測定エリア面上の距離に関連付けて、距離の近い移動体同士の三次元データをグループ化する処理と、該三次元データを複数の高さの閾値で選別する処理と、この処理で得た複数の高さデータのうちの前記一の閾値によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除することによって分離データを抽出し、各閾値によって抽出されるそれぞれの分離データから各移動体の位置及び高さを関連付けて前記移動体を認識する処理と、今回走査時に実施した各移動体の移動体認識処理結果、及び、少なくとも前回走査時に実施した移動体認識処理結果に基づいて予測される各移動体の移動状態予測結果から移動体の同一性判定を行って各移動体を認識する処理を行う構成としたことを特徴としており、このレーザ距離測定装置の構成を前述の従来の課題を解決するための手段としている。
【００１４】
本発明において、投光するレーザ光としては、半導体レーザや固体レーザやガスレーザなどを用いることができ、信号波形がパルス状や位相変調した正弦波状を成すレーザ光が使用される。
【００１５】
また、本発明において、レーザ光の走査毎に取得される各移動体の三次元データに対して高さの閾値で選別する処理を行う際の閾値には、群を成す移動体を正確に個々に分ける意味と、分離した移動体個々を識別し得るようにする意味があることから、追尾性の向上を図るうえで高さの閾値を多数設定することが望ましいが、追尾性の精度とデータの選別処理に要する時間との兼ね合いを考慮して、３〜５個の閾値を設定することが望ましい。
【００１６】
本発明に係る移動体検出方法及びレーザ距離測定装置では、例えば、横断歩道上における歩行者の動きを検出するのに用いた場合、レーザ光の走査毎に取得される各歩行者の三次元データにおいて、距離の近い歩行者同士の三次元データをグループ化することで、横断歩道上の歩行者や車両の検出がなされる。
【００１７】
この際、一団を成して横断歩道上を移動する歩行者の人数を割り出すには、横断歩道上を１回計測してグループ化したデータを得る操作を１フレームと呼ぶことにすると、まず１フレーム毎のデータに対して複数の高さの閾値（例えば、地上３０ｃｍ，８０ｃｍ，１３０ｃｍ）による選別処理を行って、複数の高さデータを取得する。
【００１８】
ここで、地上８０ｃｍの低い閾値による高さデータには、背丈が中位の人のデータ以外に、地上１３０ｃｍの高い閾値による高さデータも当然含まれている。すなわち、背丈が成人程度の人や上背のある人のデータも当然含まれているので、低い閾値（一の閾値）によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除して、背丈の中位の人のデータのみが反映された分離データを抽出する。
【００１９】
同じく、地上３０ｃｍの低い閾値による高さデータには、背丈の低い人のデータ以外に、地上８０ｃｍや１３０ｃｍの閾値による高さデータが重複している。すなわち、背丈が中位以上の人のデータが重複しているので、低い閾値（一の閾値）によって選別された高さデータから、この高さデータに含まれ、当該一の閾値より高い閾値によって選別された高さデータを削除して、背丈の低い人のデータのみが反映された分離データを抽出する。
【００２０】
そして、背丈の低い人のデータのみが反映された分離データと、背丈の中位の人のデータのみが反映された分離データと、背丈が成人程度以上の人のデータのみが反映された最も高い閾値によって選別された高さデータとから、各歩行者の位置及び高さを関連付けて歩行者を認識すれば、群を成す歩行者が個々に分けられて検出されることになるので、歩行者の人数が割り出されることとなる。
【００２１】
このようにして１フレームで個々に分離して検出された複数の歩行者は、それぞれ背丈の違い（低，中，高）も認識されているので、今回フレームで実施した各歩行者の認識処理結果と、少なくとも前回フレームで実施した各歩行者の認識処理結果に基づいて予測される各歩行者の移動状態予測結果とを比較すれば、前後のフレーム間における歩行者の同一性が判定されることとなり、したがって、追尾性能が向上することとなる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明に係る移動体検出方法及びレーザ距離測定装置では、上記した構成としたから、例えば、横断歩道において、一塊になって移動する背丈の低い人を含めた複数の歩行者を個々に分離して検出することができると共に、分離して検出した歩行者個々を識別することが可能であり、その結果、横断歩道における歩行者の流れや通行量を把握することができるという非常に優れた効果がもたらされる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施例に係るレーザ距離測定装置を示すブロック図である。
【図２】図１におけるレーザ距離測定装置による計測要領を示す斜視説明図である。
【図３】図１におけるレーザ距離測定装置による計測状況を示す側面説明図（ａ）及び平面説明図（ｂ）である。
【図４】図１に示したレーザ距離測定装置の信号処理部における高さの閾値による選別処理要領説明図（ａ）〜（ｄ）である。
【図５】図１におけるレーザ距離測定装置による計測１フレーム分の移動体認識フローチャートである。
【図６】図５の移動体認識フローチャートで作成される移動体認識テーブル（ａ）及び図５の移動体認識フローチャートで作成記憶されるフレーム情報（ｂ）である。
【図７】図５の移動体認識フローチャートにおける同一性判断プログラムのフローチャートである。
【図８】図５の移動体認識フローチャートにおける動的変化を考慮した同一性判断プログラムのフローチャートである。
【図９】図８の移動体認識フローチャートで作成される移動体位置予測テーブルである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明に係る移動体検出方法及びレーザ距離測定装置を図面に基づいて説明する。
図１〜図９は、本発明に係る移動体検出方法及びレーザ距離測定装置の一実施例を示しており、この実施例では、本発明を横断歩道の監視兼通行量調査に適用した場合を例に挙げて説明する。
【００２５】
図１に示すように、横断歩道監視兼通行量調査用のレーザ距離測定装置は、投光したレーザ光ＬＴの反射光ＬＲを受光して測定エリア内の物体までの距離を測定するレーザ距離測定装置であって、レーザ光ＬＴを投光する投光部１と、反射光ＬＲを受光して受光信号Ｓｒを発信する受光部２と、受光信号Ｓｒから物体の測定距離を含む計測データ（三次元データ）Ｄを作成して発信する信号処理部３と、投光部１、受光部２及び信号処理部３を収容するレーザレーダヘッド７と、このレーザレーダヘッド７と離隔して配置されるとともに計測データＤを受信して測定結果を出力する制御部６と、を有している。投光部１、受光部２及び信号処理部３を収容するレーザレーダヘッド７は、図２に示すように、地面Ｅに立設した支柱８の上端部に配置される。
【００２６】
前記投光部１は、測定エリア内の物体に対してレーザ光Ｌを発光して投光する機器である。かかる投光部１は、例えば、光源となるレーザダイオード１ａと、レーザ光Ｌをコリメートする投光レンズ１ｂと、レーザダイオード１ａを操作するＬＤドライバ１ｃとから構成される。ＬＤドライバ１ｃは、信号処理部３からのトリガー信号Ｓｔに基づいてレーザ光Ｌを発光するようにレーザダイオード１ａを操作し、レーザ光Ｌの投光と同時にパルス状の投光同期信号Ｓｓを信号処理部３に発信する。なお、投光同期信号Ｓｓは、トリガー信号Ｓｔにより代用するようにしてもよい。
【００２７】
図１において、投光レンズ１ｂを透過したレーザ光ＬＴは、回転駆動されるポリゴンミラー１１と回動駆動される平面ミラー１２とにより構成される走査部の光学系により、略水平方向及び略鉛直方向に走査されるようになっている。ポリゴンミラー１１は、例えば、６面体の４側面が鏡面化されており、対峙する２面（上下面）の中心を回転軸としてモータ１１ａにより回転されるように構成されている。モータ１１ａは、モータドライバ１１ｂにより操作される。平面ミラー１２は、例えば、モータ１２ａにより回動される回動軸の側面に接続されている。モータ１２ａは、モータドライバ１２ｂにより操作される。また、モータドライバ１１ｂ，１２ｂは、信号処理部３からの制御信号Ｓｍにより制御されるとともに、スキャン角度やスイング角度等の投光条件信号Ｓｃを信号処理部３に発信する。なお、かかる光学系は単なる一例であり、図示した構成に限定されるものではない。
【００２８】
前記受光部２は、物体に投光されたレーザ光ＬＴの反射光ＬＲを受光する機器である。ここでは、投光部１と受光部２と個別に設けて投光軸と受光軸とがずれるように構成しているが、投光軸と受光軸とが一致するように投光部１と受光部２が一体に形成されていてもよい。かかる受光部２は、例えば、反射光ＬＲを集光する受光レンズ２ａと、集光された反射光ＬＲを受光して電圧に変換するフォトダイオード等の光電変換素子や増幅器等を有する受光部本体２ｂとから構成される。レーザレーダヘッド７の前面の投光窓Ｗを透過した反射光ＬＲは、平面ミラー１２及びポリゴンミラー１１を介して受光レンズ２ａに導かれる。そして、反射光ＬＲを受光した受光部本体２ｂは、電圧値に変換された受光信号Ｓｒを信号処理部３に発信する。
【００２９】
前記信号処理部３は、測定距離、受光強度、投光条件等のデータを含む計測データＤを発信する機器である。信号処理部３は、主信号処理部３１と時間計測部３２とを有する。主信号処理部３１は、トリガー信号Ｓｔの発信、モータドライバ１１ｂ，１２ｂの制御信号Ｓｍの発信、スキャン角度やスイング角度等の投光条件信号Ｓｃの受信、時間計測部３２からの信号（受光強度信号Ｓｑ及び飛光時間信号Ｓｄ）の受信、計測データＤの発信等の処理を行う。また、時間計測部３２は、投光同期信号Ｓｓの受信により時間の計測を開始し、受光信号Ｓｒを受信した時間を把握する。したがって、時間計測部３２では、投光されたレーザ光ＬＴが、物体に反射して受光されるまでの飛光時間を計測することができる。
【００３０】
また、時間計測部３２は、受光信号Ｓｒから所望の受光強度を有する受光信号Ｓｒを選択する弁別機能や、受光信号Ｓｒのうち飛光時間の短いものを除外するゲート機能を有していてもよい。かかる弁別機能やゲート機能により、ノイズを効率よく排除することができる。そして、時間計測部３２は、弁別機能やゲート機能を通過した受光信号Ｓｒの受光強度信号Ｓｑ及び飛光時間信号Ｓｄを主信号処理部３１に発信する。主信号処理部３１は、飛光時間信号Ｓｄを（光の速度）×（飛光時間）／２の計算式により距離データに変換し、受光強度信号Ｓｑ、スキャン角度やスイング角度等の投光条件信号Ｓｃ等と共に計測データＤを作成し、制御部６に計測データＤを発信する。
【００３１】
この場合、主信号処理部３１及び時間計測部３２から成る信号処理部３は、時間計測部３２でレーザ光ＬＴの走査毎に取得される物体の計測データＤにおいて、横断歩道上における距離の近い物体同士の計測データＤをグループ化する処理を行う。
【００３２】
さらに、信号処理部３は、計測データＤに対する複数の高さの閾値による選別処理と、これらの高さの閾値によって選別された高さデータに基づいて物体を歩行者Ｈとして認識する処理と、これらの処理を行って歩行者Ｈを認識する毎に、それ以前の歩行者認識処理で認識した歩行者Ｈとの同一性を判定する処理を行うものとなっている。
なお、距離の近い物体同士の計測データＤをグループ化する処理、及び、計測データＤに対する複数の高さの閾値による選別処理は、いずれの処理を先に行っても構わない。
【００３３】
前記制御部６は、画像処理や、故障診断や、誤差補正を行うコンピュータであり、計測データＤを受信して測定結果をディスプレイ、プリンタ、警報機等の出力機器９に出力する。また、この制御部６は、ポリゴンミラー１１のスキャン角度やスキャン速度、平面ミラー１２のスイング角度やスイング速度、レーザ光Ｌのトリガー信号Ｓｔの発信タイミング等の条件設定を行い、これらの制御条件Ｓｈを信号処理部３に発信している。
【００３４】
次に、このレーザ距離測定装置による移動体の検出要領を説明する。
横断歩道上にレーザ光ＬＴを走査して１回計測することを１フレームと呼び、まず、図５の移動体認識フローチャートを用いて１フレームの情報作成要領を説明する。
【００３５】
走査時点ＴがＴ＝ｔｎであるフレームｎにおいて、図３に示すように、投光部１から投光したレーザ光ＬＴを横断歩道に走査し、このレーザ光ＬＴの走査で取得される三次元データのうちの横断歩道上における距離の近い三次元データ同士をグループ化することで、横断歩道上における歩行者Ｈの二つの塊Ｇ１，Ｇ２が検出されることとなる（ステップＳ１，Ｓ２）。
【００３６】
この際、横断歩道上を移動する複数の歩行者Ｈの人数を割り出すには、まず、１回の走査で得た塊Ｇ１，Ｇ２の各データに対して３つの高さ閾値（閾値Ａ＝地上１３０ｃｍ，閾値Ｂ＝地上８０ｃｍ，閾値Ｃ＝地上３０ｃｍ）による選別処理を行って、図４（ａ）〜（ｃ）に示すように、最も高い閾値Ａによる高さデータＤａから最も低い閾値Ｃによる高さデータＤｃに至るまでの３つの高さデータＤａ〜Ｄｃを取得する（ステップＳ３）。
なお、最も低い閾値Ｃ（地上３０ｃｍ）は、歩けるようになった幼児の平均身長を基準にして設定し、最も高い閾値Ａ（地上１３０ｃｍ）は、背丈が平均的な成人の肩口辺りの高さに設定し、閾値Ｂ（地上８０ｃｍ）は、閾値Ａ，Ｃの中間に設定する。
【００３７】
ここで、ある閾値、例えば、閾値Ｂを例にとって説明すると、地上８０ｃｍの閾値Ｂによる高さデータＤｂには、背丈が中位の人Ｈ３のデータ以外に、閾値Ｂよりも一つ高い閾値Ａ（地上１３０ｃｍ）による高さデータＤａ（図４（ｂ）に破線で示す部分）も当然含まれている。このように、高さデータＤｂには、背丈が成人程度の人や上背のある人Ｈ１，Ｈ２，Ｈ４，Ｈ６のデータＤａが含まれているので、閾値Ｂ（一の閾値）による高さデータＤｂから、この高さデータＤｂに含まれ、当該一の閾値より一つ高い閾値Ａによる高さデータＤａを削除して、背丈の中位の人Ｈ３のデータのみが反映された分離データＤｂ１を抽出する。
【００３８】
同じく、閾値Ｃを例にとって説明すると、地上３０ｃｍの閾値Ｃによる高さデータＤｃには、背丈の低い人Ｈ５のデータ以外に、閾値Ｃよりも高い閾値Ａ，Ｂ（地上１３０ｃｍ，８０ｃｍ）による高さデータＤａ，Ｄｂ（図４（ｃ）に破線で示す部分）が重複している。このように、高さデータＤｃには、背丈が中位以上の人Ｈ１〜Ｈ４，Ｈ６の各データＤａ，Ｄｂが重複しているので、閾値Ｃ（一の閾値）による高さデータＤｃから、この高さデータＤｃに含まれ、当該一の閾値より一つ高い閾値Ｂによる高さデータＤｂを削除して、背丈の低い人Ｈ５のデータのみが反映された分離データＤｃ１を抽出する（ステップＳ４）。
【００３９】
そして、背丈の低い人Ｈ５のデータが反映された分離データＤｃ１と、背丈の中位の人Ｈ３のデータが反映された分離データＤｂ１と、背丈が成人程度以上の人Ｈ１，Ｈ２，Ｈ４，Ｈ６のデータが反映された最も高い閾値Ａによる高さデータＤａを組み合わせたものを検出結果とすれば、図４（ｄ）に示すような１フレームの検出結果Ｄｄが得られる。
【００４０】
この検出結果Ｄｄに基づいて、図６（ａ）に示すように、この走査時点（Ｔ＝ｔｎ）におけるフレームｎに対応する移動体認識テーブルを作成して、各歩行者Ｈ１〜Ｈ６の認識位置及び閾値高さを関連付ければ、このフレームｎにおける塊Ｇ１，Ｇ２を構成する歩行者Ｈ１〜Ｈ６の人数を認識し得ることとなる（ステップ５）。
【００４１】
次に、今回のフレームｎで実施した歩行者Ｈ１〜Ｈ６の移動体認識処理の結果（図４（ｄ））と、それ以前のフレームｎ−１，フレームｎ−２，…，フレーム２，フレーム１で実施した移動体認識処理の結果に基づいて予測される歩行者Ｈ１〜Ｈ６の移動状態予測結果とから、歩行者Ｈ１〜Ｈ６の同一性判定を行って歩行者Ｈ１〜Ｈ６を認識する処理を行い（ステップ６）、図６（ｂ）に示すフレーム情報を作成して（ステップ７）、走査時点（Ｔ＝ｔｎ+1）において上記と同様の各処理を行う。
【００４２】
上記ステップ６における同一性判定は、歩行者に後述する動的変化がない状態の認識プログラム初期（あるいは後述する動的変化を考慮しない簡易な同一性判定）において、今回のフレームｎ及び前回のフレームｎ−１で実施した移動体認識処理の結果に基づいて行われる。
【００４３】
すなわち、一の閾値によって抽出された両フレームの各分離データに属する歩行者に対して、図７の同一性判定のフローチャートに示すように、ステップＳ１１において歩行者の予測される移動方向を読み出し、続いて、ステップＳ１２において走査時点（Ｔ＝ｔｎ-1）での分離データに基づいて各歩行者Ｈの移動方向の演算を行った後、ステップＳ１３において上記両フレームｎ，ｎ−１の候補となる歩行者Ｈ同士を逐次比較して、ステップＳ１４においてこれらの歩行者Ｈ同士が連続するフレーム間で重なっていて且つ高さが同じである（同一である蓋然性が大）とした場合（Ｙｅｓ）には、該当する歩行者Ｈに図６（ａ）の移動体認識テーブルで付していた仮認識番号ＩＤをステップＳ１５において正規の認識番号ＩＤｊ，ｎ−１にして図６（ｂ）に示すフレーム情報の認識番号ＩＤに書き込む。
【００４４】
一方、ステップＳ１４で両フレームｎ，ｎ−１の候補となる歩行者Ｈ同士がフレーム間で重なっておらず高さも異なっているとした場合（Ｎｏ）には、該当する歩行者Ｈに図６（ａ）の移動体認識テーブルで付していた仮認識番号ＩＤをステップＳ１６ではそのままにして新規のフラグを設定して図６（ｂ）に示すフレーム情報に書き込む。
【００４５】
ここで、歩行者Ｈの動的変化（例えば、加速度を持って移動している場合や一定の規則性を持って移動している場合等）を考慮して同一性判定を行う場合には、図８の同一性判定のフローチャートに示すように、ステップＳ２１において歩行者Ｈの前回・前回以前のフレームで得たデータを読み出し、続いて、ステップＳ２２において各歩行者Ｈの速度・加速度・移動方向・移動軌跡等の動的特性の演算を行った後、ステップＳ２３において、図９に示すように、歩行者Ｈの動的変化から走査時点（Ｔ＝ｔｎ）におけるフレームｎでの移動体位置予測テーブルを作成して移動位置を予測し、ステップＳ２４において今回フレームで実施した認識処理によって関連付けた各歩行者Ｈの位置と、予測した移動位置とを比較し、ステップＳ２５において歩行者Ｈ同士が連続するフレーム間で重なっているないしは最も近接していてしかも高さが同じである（同一である蓋然性が大）と認識した場合（Ｙｅｓ）には、該当する歩行者Ｈに図６（ａ）の移動体認識テーブルで付していた仮認識番号ＩＤをステップＳ２６において正規の認識番号ＩＤｊ，ｎ−１にして図６（ｂ）に示すフレーム情報の認識番号ＩＤに書き込む。
【００４６】
一方、ステップＳ２５で候補となる歩行者Ｈ同士がフレーム間で重なっておらず高さも異なっていて同一の歩行者でないとした場合（Ｎｏ）には、該当する歩行者Ｈに図６（ａ）の移動体認識テーブルで付していた仮認識番号ＩＤをステップＳ２７ではそのままにして新規のフラグを設定して図６（ｂ）に示すフレーム情報に書き込む。
【００４７】
上記したように、この実施例に係る移動体検出方法及びレーザ距離測定装置では、横断歩道を一団になって移動する複数の歩行者Ｈ１〜Ｈ６を背丈の大小にかかわらず個々に分けて検出することが可能である。
加えて、分離して検出した歩行者個々を追尾することができ、したがって、横断歩道における歩行者の流れや通行量を把握し得ることとなる。
【００４８】
なお、上記した実施例では、本発明を横断歩道の監視兼通行量調査に適用した場合を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、他の適用例として、例えば、本発明を踏切監視に適用してもよい。
また、データに対して閾値処理を行う際の閾値の数は、３つに限定されるものではなく、適宜増減が可能であり、その閾値も上記した地上１３０ｃｍ，８０ｃｍ，３０ｃｍに限定されるものではない。
【符号の説明】
【００４９】
１  投光部
２  受光部
３  信号処理部
６  制御部
１１  ポリゴンミラー（走査部）
１２  平面ミラー（走査部）
３１  主信号処理部
３２  時間計測部
Ａ，Ｂ，Ｃ  高さ閾値
Ｄａ〜Ｄｃ  閾値により選別される高さデータ
Ｄｂ１，Ｄｃ１  分離データ
Ｇ１，Ｇ２  塊（グループ化したデータ）
ＬＲ  反射レーザ光
ＬＴ  投光レーザ光
Ｈ１〜Ｈ６  歩行者（物体：移動体）
【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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