(57)【要約】【課題】正確に物体の行動を分類する。【解決手段】レーザ光を検出媒体とし、物体を検出する検出手段と、上記検出手段の検出結果に基づいて対象物を認識する認識手段と、上記検出手段により検出される上記対象物を含む所定時間分の計測データを積算する積算手段と、上記積算手段により積算された計測データに基づいて行動パターン画像を生成する行動パターン画像生成手段と、上記行動パターン画像から対象物の行動を分類する行動分類手段と有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ光を検出媒体とし、物体を検出する検出手段と、
前記検出手段の検出結果に基づいて対象物を認識する認識手段と、
前記検出手段により検出される前記対象物を含む所定時間分の計測データを積算する積算手段と、
前記積算手段により積算された計測データに基づいて行動パターン画像を生成する行動パターン画像生成手段と、
前記行動パターン画像から前記対象物の行動を分類する行動分類手段と
を有することを特徴とする物体検知装置。
【請求項２】
前記行動パターン画像生成手段は、前記対象物が転倒したか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の物体検知装置。
【請求項３】
前記行動パターン画像生成手段は、地面または床面と垂直かつ前記対象物の移動方向と平行な２次元平面上に、前記対象物を投影した画像を前記行動パターン画像として生成することを特徴とする請求項１または２記載の物体検知装置。
【請求項４】
前記行動分類手段は、予め機械学習により取得した学習データを有し、前記学習データに基づいて行動を分類することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の物体検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検知装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、人間の転倒を検知する転倒検知装置が開示されている。このような転倒検知装置においては、検知領域内の温度を検知するサーモパイルを備えている。そして、転倒検知装置は、検知領域内の人間の体温から形状を取得し、人間の高さ方向における重心の変化に基づいて、転倒を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１８５９２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、特許文献１においては、人間の高さ方向における変化に基づいて、転倒を検知している。しかしながら、人間や、動物、移動体等の物体は、個々の高さにバラツキがあるため、物体の行動を検出する際に高さを基準とすると、誤判定を招く可能性がある。
【０００５】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、正確に物体の行動を分類することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するための第１の手段として、レーザ光を検出媒体とし、物体を検出する検出手段と、上記検出手段の検出結果に基づいて対象物を認識する認識手段と、上記検出手段により検出される上記対象物を含む所定時間分の計測データを積算する積算手段と、上記積算手段により積算された計測データに基づいて行動パターン画像を生成する行動パターン画像生成手段と、上記行動パターン画像から対象物の行動を分類する行動分類手段と有する、という構成を採用する。
【０００７】
第２の手段として、上記第１の手段において、上記行動パターン画像生成手段は、上記対象物が転倒したか否かを判定する、という構成を採用する。
【０００８】
第３の手段として、上記第１または第２の手段において、上記行動パターン画像生成手段は、地面または床面と垂直かつ上記対象物の移動方向と平行な２次元平面上に、上記対象物を投影した画像を上記行動パターン画像として生成する、という構成を採用する。
【０００９】
第４の手段として、上記第１〜３のいずれかの手段において、上記行動分類手段は、予め機械学習により取得した学習データを有し、上記学習データに基づいて行動を分類する、という構成を採用する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、物体検知装置は、所定時間分の計測点データを積算して行動パターン画像を生成している。これにより、対象物の所定時間における動作の推移に基づいて、対象物の行動を分類することができる。したがって、正確に対象物の行動を分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る物体検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態における行動パターン画像生成部により生成された行動パターン画像の例である。
【図３】本発明の一実施形態に係る物体検知装置の動作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】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明に係る物体検知装置の一実施形態について説明する。
【００１３】
本実施形態に係る物体検知装置１は、図１に示すように、レーザレーダ２（検出手段）と、信号処理部３とを備えた踏切内の障害物を検知する装置である。また、物体検知装置１は、外部の管制センタ１００と無線あるいは有線により通信接続されている。このような物体検知装置１は、検知対象物として、例えば人間や、動物、自転車、車椅子、ベビーカー等の移動体を想定している。
【００１４】
レーザレーダ２は、測定範囲に対してレーザ光を照射し、該レーザ光の反射光から当該測定範囲内における複数の計測点の三次元座標値を電気信号として取得する装置とされている。レーザレーダ２は、踏切装置の近傍に設置され、線路と遮断棒とを含む範囲にレーザ光を照射し、該範囲の三次元座標値を取得する。すなわち、レーザレーダ２は、レーザ光を検出媒体としている。本実施形態におけるレーザレーダ２は、１秒間に複数回検出を行い、信号処理部３へとデータを送信している。
【００１５】
信号処理部３は、演算処理を行うためのＣＰＵ（Central Processing Unit）、データやソフトウェアを記憶するメモリ等を有するコンピュータによって具現化されている。また、信号処理部３は、レーザレーダ２と別体として設けられてもよい。信号処理部３は、物体認識部３ａ（認識手段）と、物体追跡部３ｂと、移動積算部３ｃ（積算手段）と、行動パターン画像生成部３ｄ（行動パターン画像生成手段）と、行動パターン分類部３ｅ（行動分類手段）とを有している。なお、信号処理部３は、レーザレーダ２と別体として、外部施設に設けられてもよい。
【００１６】
物体認識部３ａは、レーザレーダ２から取得した三次元座標値（検出結果）より物体を対象物として認識する。物体認識部３ａは、レーザレーダ２から取得した複数の計測点のうち、計測点間の距離が互いに近い計測点を同一のグループとしてグループ化する。具体的には、物体認識部３ａは、レーザレーダ２が計測した複数の計測点同士の距離を算出し、計測点間の距離が予め定められた距離範囲内である計測点の集合を同一のグループ（対象物）として識別する。
【００１７】
物体追跡部３ｂは、物体認識部３ａによって認識された対象物の行動を追跡し、対象物の移動方向を判定すると共に移動軌跡を記録する。
【００１８】
移動積算部３ｃは、物体追跡部３ｂにより生成された対象物を含む連続した複数のフレーム（本実施形態においては４フレーム）の計測点データ（計測データ）を積算する。すなわち、移動積算部３ｃは、レーザレーダ２による数秒間分の対象物を含む計測点データに基づいて、積算を行う。なお、本実施形態において、１回の計測において取得された計測点データを１フレームとして定義する。
【００１９】
行動パターン画像生成部３ｄは、移動積算部３ｃにより算出された積算結果を、物体の移動方向と平行かつ地面と垂直な２次元平面に投影し、行動パターン画像を生成する。具体的には、行動パターン画像生成部３ｄは、図２に示すように、複数のフレームにおいて重複する計測点を明るい色のドットとなるように、膨張アルゴリズムを用いて処理を行い、対象物の積算された全ての計測点を含む１枚の画像を生成する。
【００２０】
行動パターン分類部３ｅは、深層学習（ディープラーニング）によりニューラルネットワークを用いて学習された複数の行動パターン画像と対象物の行動内容とが紐付けられた学習データＡを予め有しており、該学習データＡに基づいて行動パターン画像から対象物の行動を分類する。例えば、本実施形態において行動パターン分類部３ｅは、対象物の行動として、転倒、歩行、転倒からの回復等を判定する。また、行動パターン分類部３ｅは、対象物の行動が転倒に該当する場合に、管制センタ１００に異常を通報する。学習データＡには、例えば、図２に示すような行動パターン画像と、行動パターンとが紐付けられて記録されている。例えば、図２の左上は転倒状態を示し、左中央は１人が転倒状態、１人が歩行状態（すなわち、１画像に２人が入り込んだ状態）を示し、左下は立ち止まり状態を示している。また、図２の右上は車いすからの転倒状態（すなわち、車いす及び転倒状態の人が１画像に示される）を示し、右中央は１人が転倒状態であり、転倒状態の人を援助する援助者がいる状態を示し、右下が通常の歩行状態を示している。なお、図２におけるドットは、重ね合わせられた計測点を示している。該ドットは、複数画像において同一の位置にある場合、重ね合わせられることで色が明るく表示されている。つまり、明るい色のドットは、複数フレームにおいて静止状態で記録されている物体を示している。
【００２１】
管制センタ１００は、踏切装置及び鉄道運行を制御する設備である。管制センタ１００は、行動パターン分類部３ｅからの異常通報に基づいて、当該踏切装置近傍の信号を変更する。
【００２２】
このような本実施形態の物体検知装置１による対象物の行動パターンの分類動作について、図３を参照して説明する。
まず、レーザレーダ２及び信号処理部３の物体認識部３ａが、物体検出を行う（ステップＳ１）。ステップＳ１では、まず、レーザレーダ２がレーザ光を照射し、該レーザ光の反射光から当該測定範囲内における複数の計測点の三次元座標値を電気信号として取得する。そして、物体認識部３ａが、レーザレーダ２が計測した複数の計測点同士の距離を算出し、計測点間の距離が予め定められた距離範囲内である計測点の集合を同一のグループ（対象物）として識別する。
【００２３】
次に、物体追跡部３ｂが、物体追跡を行う（ステップＳ２）。ステップＳ２では、物体認識部３ａによって認識された対象物の行動を追跡し、対象物の移動方向を判定すると共に移動軌跡を記録する。
【００２４】
次に、移動積算部３ｃが、計測点の積算を行う（ステップＳ３）。ステップＳ３では、物体追跡部３ｂにより生成された対象物を含む連続した４フレーム分の計測点を積算する。
【００２５】
そして、行動パターン画像生成部３ｄが、２次元平面上に積算結果を投影する（ステップＳ４）。さらに、行動パターン画像生成部３ｄが、行動パターン画像を生成する（ステップＳ５）。ステップＳ４、Ｓ５では、行動パターン画像生成部３ｄは、移動積算部３ｃにより算出された積算結果を、物体の移動方向と平行かつ地面と垂直な２次元平面に投影し、行動パターン画像を生成する。具体的には、行動パターン画像生成部３ｄは、図２に示すように、複数のフレームにおいて重複する計測点を明るい色のドットとなるように、対象物の積算された全ての計測点を含む１枚の画像を生成する。
【００２６】
次に、行動パターン分類部３ｅが、行動パターンの分類を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６において、行動パターン分類部３ｅは、学習データＡに基づいて行動パターン画像から対象物の行動を分類する。さらに、行動パターン分類部３ｅが、対象物が転倒したか否かを判定する（ステップＳ７）。なお、本実施形態において、行動パターン分類部３ｅは、歩行者の転倒、自転車の転倒、車椅子・ベビーカー等からの転落等を転倒として判定する。
【００２７】
行動パターン分類部３ｅにより対象物が転倒していないと判断された場合、ステップＳ７における判定がＮＯの場合、フローを終了する。また、行動パターン分類部３ｅにより対象物が転倒したと判断された場合、ステップＳ７における判定がＹＥＳの場合、行動パターン分類部３ｅは、管制センタ１００に異常を通報する（ステップＳ８）。
【００２８】
このような本実施形態に係る物体検知装置１によれば、複数フレーム分（所定時間分）の計測点データを積算して行動パターン画像を生成している。これにより、対象物の所定時間における動作の推移に基づいて、対象物の行動を分類することができる。したがって、正確に対象物の行動を分類することができる。
【００２９】
また、本実施形態に係る物体検知装置１によれば、行動パターン分類部３ｅは、転倒したか否かを判定する。これにより、踏切内において、対象物が転倒した際に、列車の停止等の安全措置を行うことができる。
【００３０】
また、本実施形態に係る物体検知装置１によれば、行動パターン画像生成部３ｄは、地面または床面と垂直かつ対象物の移動方向と平行な２次元平面上に積算結果を投影する。これにより、対象物の移動姿勢が明確となり、対象物の行動の判定が容易となる。
【００３１】
また、本実施形態に係る物体検知装置１によれば、行動パターン分類部３ｅは、予め深層学習により学習した学習データＡを有している。これにより、行動パターン分類部３ｅは、膨大な行動パターン画像を学習した状態で、正確に対象物の行動を分類することができる。
【００３２】
以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。上述した実施形態において示した各構成部材の諸形状や組み合わせ等は一例であって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲において設計要求等に基づき種々変更可能である。
【００３３】
また、上記実施形態においては、行動パターン分類部３ｅは、転倒と判定すると管制センタ１００に異常を通報するものとしたが、本発明はこれに限定されない。行動パターン分類部３ｅは、転倒と判定すると、列車の信号を変更してもよい。また、物体検知装置１が警報ランプ等を備え、行動パターン分類部３ｅが転倒と判定すると、警報ランプにより警告を行うものとしてもよい。
【００３４】
また、行動パターン分類部３ｅは、対象物の転倒からの回復（立ち上がり、退避等）を判定するものとしてもよい。この場合、行動パターン分類部３ｅは、対象物の転倒状態が一定時間内に回復した際には、異常通報を行わないことも可能であり、列車の運行への影響を必要最低限とすることが可能である。
【００３５】
上記実施形態においては、レーザレーダ２が踏切装置に設けられるものとしたが、本発明はこれに限定されない。物体検知装置１は、例えば、室内に設置され、室内の物体または人の転倒を検知するものとしてもよい。この場合、レーザレーダ２を用いることにより、監視カメラ等を用いることなくプライバシーに配慮しつつ転倒を検知することができる。
【００３６】
また、上記実施形態においては、行動パターン分類部３ｅは、深層学習による学習データＡに基づいて行動を分類するものとしたが、本発明はこれに限定されない。例えば、行動パターン分類部３ｅは、ニューラルネットワークを用いない一般的な機械学習による学習データを有し、該学習データに基づいて行動を分類するものとしてもよい。また、行動パターン分類部３ｅは、他の手法により、行動パターン画像から行動を分類するものとしてもよい。
【００３７】
また、上記実施形態においては、移動積算部３ｃは、４フレーム分の計測点を積算するものとしたが、本発明はこれに限定されない。移動積算部３ｃが積算するフレームの数は限定されるものではない。なお、積算するフレーム数を増加させることにより、より正確に対象物の行動を分類することが可能となる。
【符号の説明】
【００３８】
１  物体検知装置
２  レーザレーダ
３  信号処理部
３ａ  物体認識部
３ｂ  物体追跡部
３ｃ  移動積算部
３ｄ  行動パターン画像生成部
３ｅ  行動パターン分類部
１００  管制センタ
Ａ  学習データ
【図１】
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【図２】
2019128184.tif 000004
【図３】
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