(57)【要約】      （修正有）【課題】被検出対象の特定が困難な場合であっても、システムの負荷を軽減しつつ、最適な検出処理が可能な対象検出システムを提供する。【解決手段】対象検出システムにおいてサーバー３０は、被検出対象に装着され、被検出対象の識別情報を発信する識別情報発信手段２０と、識別情報発信手段（タグ２０）から発信された信号を受信し、被検出対象を検知する検知手段４０と、撮影手段５０と、撮影手段５０により撮影された画像に対して画像処理を行い、少なくとも被検出対象の位置を推定する画像解析手段３２と、被検出対象が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合と、検知されない場合とで、画像解析手段３２が異なる処理を実行するように制御する制御手段と、を備える。【選択図】図２
2019091437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出対象に装着され、該被検出対象の識別情報を発信する識別情報発信手段と、
前記識別情報発信手段から発信された信号を受信し、前記被検出対象を検知する検知手段と、
撮影手段と、
該撮影手段により撮影された画像に対して画像処理を行い、少なくとも前記被検出対象の位置を推定する画像解析手段と、
前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合と、検知されない場合とで、前記画像解析手段が異なる処理を実行するように制御する制御手段と、を備えることを特徴とする対象検出システム。
【請求項２】
前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合は前記画像解析手段が前記被検出対象の画像処理を実行し、検知されない場合は前記画像解析手段が前記被検出対象の画像処理を実行しないことを特徴とする請求項１に記載の対象検出システム。
【請求項３】
前記画像解析手段により推定された前記被検出対象の位置の情報と、当該被検出対象の識別情報とが関連づけられることを特徴とする請求項１または２に記載の対象検出システム。
【請求項４】
前記撮影手段の撮影領域内において検知された前記被検出対象が、前記撮影領域内であって前記検知手段により検知されない位置に移動したときは、前記画像解析手段による位置の推定が継続されることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の対象検出システム。
【請求項５】
前記撮影手段の撮影領域内において検知された前記被検出対象が、前記撮影領域外または撮影不能位置に移動したときは、前記検知手段の受信した情報により位置の推定が行われることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の対象検出システム。
【請求項６】
前記検知手段の受信した情報による前記被検出対象の位置の推定は、該検知手段の位置、及び前記識別情報発信手段から受信した信号強度に基づいて行われることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の対象検出システム。
【請求項７】
前記被検出対象が人物であり、
前記検知手段の受信した情報および／または前記撮影手段により撮影された画像から、前記被検出対象の位置の推定とともに姿勢が推定されることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の対象検出システム。
【請求項８】
被検出対象に装着された識別情報発信手段が、該被検出対象の識別情報を発信するステップと、
検知手段が、前記識別情報発信手段から発信された信号を受信し、前記被検出対象を検知するステップと
撮影手段により前記被検出対象が撮影されるステップと、
前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合と、検知されない場合とで、前記画像解析手段が異なる処理を実行し、
前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合は前記画像解析手段が前記被検出対象の画像処理を実行するステップと、
前記被検出対象の位置を推定するステップと、を備えることを特徴とする対象検出方法。
【請求項９】
被検出対象に装着され、該被検出対象の識別情報を発信する識別情報発信手段と、
前記識別情報発信手段から発信された信号を受信し、前記被検出対象を検知する検知手段と、
撮影手段と、
該撮影手段により撮影された画像に対して画像処理を行い、少なくとも前記被検出対象の位置を推定する画像解析手段と、
制御手段と、を備える対象検出システムにおいて、
前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合と、検知されない場合とで、前記画像解析手段が異なる処理を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象検出システム、対象検出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムとして、Bluetooth（登録商標）通信方式に基づいた電波を送信するＢＬＥ（Bluetooth  Low  Energy）装置や、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Wireless  Fidelity）通信方式の装置を用いる技術が知られている。このような通信システムにおいて、電波を発信する機器（以下、「タグ」ともいう）を所持した被検出対象（例えば、人物等）について、受信手段が電波を受信することにより対象を検知し、受信した電波強度等からそのエリアを推定する技術が知られている。また、被検出対象が所持するタグが備える各種センサの値（例えば、加速度、角速度、気圧、地磁気などの値）に基づき、当該被検出対象の活動量や行動内容、姿勢などを推定する技術も提案されている。
【０００３】
しかしながら、無線通信を利用した解析においては、原理的に実際の位置に対して１〜３ｍの誤差が生じてしまうという課題がある。また、被検出対象のタグの装着部位等の条件によって、得られる情報が限定されてしまうという課題もある。
【０００４】
一方、従来よりこのような被検出対象の検知や位置や姿勢の推定方法として、定点設置された監視カメラ等の画像を用いた解析技術が知られている。
【０００５】
しかしながら、撮影手段によって撮影された画像を利用する解析方法においては、被検出対象が撮影手段の画角外にある場合や、障害物の存在等により死角が生じる場合には解析を行うことができないという課題がある。
【０００６】
このような課題に対し、未撮影領域における対象の行動を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１には、行動推定モデルを用いて、対象の人物の行動を死角であっても認識できる構成が開示されている。
【０００７】
また、被検出対象が人物の場合、画像からの特定が困難な場合等、個人の誤認識が生じることもある。これに対し、監視対象を識別する識別情報を用いる技術も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
被検出対象を検出するシステムにおいては、撮影手段の死角や撮影領域外にある被検出対象の検知や位置の推定を、他の検出手段によって確実に補完すること、そして被検出対象の誤認識を防ぐために被検出対象を特定する情報と位置情報との関連付けを確実に行うことが要求される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
被検出対象の検知や位置の推定を確実に補完し、被検出対象を特定する情報と位置情報との関連付けを確実に行うためには、画像解析手段を用いた画像処理を行うことが好ましい。
しかしながら、画像解析手段を用いて被検出対象である人物やその行動を認識するための処理を行う場合、被検出対象の特定が困難な場合は、処理時間や処理電力を含めたシステムの負荷が大きくなるという課題がある。
【００１０】
そこで本発明は、上記課題に鑑み、被検出対象の特定が困難な場合であっても、システムの負荷を軽減しつつ、最適な検出処理が可能な対象検出システ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】
【００１１】
かかる目的を達成するため、本発明に係る対象検出システムは、被検出対象に装着され、該被検出対象の識別情報を発信する識別情報発信手段と、前記識別情報発信手段から発信された信号を受信し、前記被検出対象を検知する検知手段と、撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像に対して画像処理を行い、少なくとも前記被検出対象の位置を推定する画像解析手段と、前記被検出対象が前記撮影手段の撮影領域内において前記検知手段により検知された場合と、検知されない場合とで、前記画像解析手段が異なる処理を実行するように制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、被検出対象の特定が困難な場合であっても、システムの負荷を軽減しつつ、最適な検出処理が可能な対象検出システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】対象検出システムの概略構成の一例を示す図である。
【図２】対象検出システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【図３】識別情報発信手段（タグ）の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】受信機器である検知手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】サーバーの構成の一例を示すブロック図である。
【図６】撮影手段と検知手段の検知範囲の対応の一例を示すもので、図６（ａ）は対応表、図６（ｂ）は領域を模式的に示した図である。
【図７】サーバーにおいて行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】被検出対象の位置の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【図９】被検出対象の位置の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【図１０】被検出対象の位置の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【図１１】被検出対象の位置の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【図１２】被検出対象の姿勢の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【図１３】被検出対象の位置の推定を行う態様の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明に係る対象検出システム、対象検出方法及びプログラムについて、図面を参照して説明する。なお、本発明は以下に示す実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、修正、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【００１５】
図１は、対象検出システムの概略構成の一例を示す図である。
図１に示すように、対象検出システム１は、被検出対象１０に装着され、被検出対象１０の識別情報を発信する識別情報発信手段（以下、「タグ」ともいう）２０と、識別情報発信手段２０から発信された識別情報の信号を受信し、被検出対象１０を検知する受信機器である検知手段４０と、撮影手段（カメラ）５０と、サーバー３０と、を備える。
サーバー３０は、検知手段４０及び撮影手段５０と通信可能にネットワークで接続されている。
検知手段４０は複数設けられることが好ましく、撮影手段５０とともに所望の場所に配設される。
【００１６】
図２は、対象検出システムの構成の一例を示すブロック図である。
サーバー３０は、検知手段４０から受信した識別情報に含まれる各種データを分析する識別情報分析部３１、撮影手段５０から受信した画像データを分析する画像解析手段である画像解析部３２、それぞれの分析結果に基づく情報を関連づけて統合する統合部３３、統合された情報が登録・保存されるデータベース（ＤＢ）３４、及びユーザからの要求に応じてデータベース３４からデータを抽出して表示するＵＩ表示部３５を備える。
【００１７】
図３は、識別情報発信手段（タグ）２０の構成の一例を示すブロック図である。
タグ２０には、加速度センサ２２、角速度センサ２３、気圧センサ２４、及び地磁気センサ２５が搭載されている。それぞれのセンサからの出力値は、各センサのデータとして、無線送信部２１からＢＬＥ（Bluetooth  Low  Energy）などを利用して送信される。
【００１８】
図４は、受信機器である検知手段４０の構成の一例を示すブロック図である。
検知手段４０は、タグ２０から発信された識別情報（各センサのデータを含んでいても良い）を受信する情報受信部４１、受信した識別情報や各センサのデータを処理する情報処理部４２、処理されたデータをサーバー３０へ送信する情報送信部４３を備える。
【００１９】
図５は、サーバー３０の構成の一例を示すブロック図である。
サーバー３０は、検知手段４０からデータを受信する受信部３６、検知手段４０から受信したデータを分析する識別情報分析部３１、撮影手段５０から画像データを受信する受信部３７、撮影手段５０から受信した画像データを分析する画像解析手段である画像解析部３２、それぞれの分析結果に基づく情報を関連づけて統合する統合部３３、統合された情報が登録、保存されるデータベース（ＤＢ）３４、及びユーザからの要求に応じてデータベース３４からデータを抽出して表示するＵＩ表示部３５を備える。
【００２０】
統合部３３で統合される情報は、例えば、画像解析部３２の解析により推定された被検出対象１０の情報と、タグ２０から発信され、識別情報分析部３１により分析された被検出対象１０の情報である。
すなわち、統合部３３において、画像解析手段である画像解析部３２により推定された被検出対象１０の位置情報等と、当該被検出対象１０の識別情報（タグＩＤ及び位置情報等）とが関連づけられ、統合された情報としてデータベース３４へ登録される。
【００２１】
サーバー３０は制御手段を備え、該制御手段は、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合と、検知されない場合とで、画像解析部３２が異なる処理を実行するように制御する。
なお、当該撮影手段５０の撮影領域外にある他の検知手段４０が被検出対象１０を検知したときは、統合部３３において状態変更を行い、当該他の検知手段４０を撮影領域内に含む他の撮影手段５０の画像を解析対象とする処理が行われる。
【００２２】
被検出対象１０の位置の推定のための処理は、検知手段４０の受信したデータに対する識別情報分析部３１による処理よりも、画像データに対する画像解析部３２による処理の方が、圧倒的に高い演算能力を要する。すなわち、画像処理を伴わない解析は、処理対象のデータ量と演算量が少ないので演算処理が軽いが、画像処理を伴う解析は、処理対象のデータ量と演算量が多くなり、演算処理が重くなる。
そのため、常に画像解析部３２による画像処理を実行するよりも、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内で検知された場合のみ画像解析部３２による画像処理が実行されるように制御することは、処理の高速化や計算コストの低減がおこなえるため計算機リソースの用意が少なくて済むため好ましい。
被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合は画像解析部３２が被検出対象１０の画像処理を実行し、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知されない場合は画像解析部３２が被検出対象１０の画像処理を実行しないように制御される。
被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域外で検知された場合は、検知手段４０により位置の推定が行われる。
【００２３】
上述の構成を備える本実施形態の対象検出システムによる対象検出方法は、被検出対象１０に装着された識別情報発信手段（タグ）２０が、被検出対象１０の識別情報を発信するステップと、検知手段４０が、識別情報発信手段２０から発信された信号を受信し、被検出対象１０を検知するステップと、撮影手段５０により被検出対象１０が撮影されるステップと、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合と、検知されない場合とで、画像解析手段である画像解析部３２が異なる処理を実行し、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合は画像解析部３２が被検出対象１０の画像処理を実行するステップと、被検出対象１０の位置を推定するステップと、を備える。
すなわち、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内で検知された場合のみ、画像解析部３２による画像処理の実行ステップを経て被検出対象１０の位置を推定するステップが行われ、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域外で検知された場合は、画像処理のステップは行われず、検知手段４０による位置の推定ステップが行われる。
【００２４】
なお、本実施形態の対象検出システムにおいて、撮影手段５０の撮影領域内において検知された被検出対象１０が、その後、前記撮影領域内であって検知手段４０により検知されない位置に移動したときは、画像解析手段（画像解析部３２）による位置の推定が継続される。
この処理については、後述の図７のフローチャートにおけるステップＳ０１２、及び図１３にて具体的に説明する。
【００２５】
また、撮影手段５０の撮影領域内において検知された被検出対象１０が、その後、前記撮影領域外または撮影不能位置に移動したときは、検知手段４０の受信した情報により位置の推定が行われる。
被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域外において検知された場合の処理については、後述の図７のフローチャートにおけるステップＳ００４及び図９にて具体的に説明する。
【００２６】
検知手段４０の受信した情報による被検出対象１０の位置の推定は、検知手段４０の位置情報、及び識別情報発信手段２０から受信した信号強度に基づいて行われる。
検知手段４０の位置情報による被検出対象１０の位置の推定は、後述の図７のフローチャートのステップＳ００２及び図６にて具体的に説明する。
検知手段４０の位置情報とともに、識別情報発信手段２０からの信号強度により、例えば、検知手段４０に対する遠近を判断することができる。
【００２７】
被検出対象１０は、例えば人物である。
本実施形態の対象検出システムは、検知手段４０の受信した情報および／または撮影手段５０により撮影された画像から、被検出対象１０の位置の推定とともに姿勢が推定される態様とすることができる。
【００２８】
被検出対象１０の位置情報と識別情報に加え、姿勢の情報も関連付けることにより、例えば、物流倉庫の作業者のピッキングにおける行動の解析等に利用することがでる。得られたデータは倉庫内のレイアウト改善等に活用することができる。
【００２９】
また、被検出対象１０の姿勢の推定処理についても位置の推定処理と同様、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内で検知された場合のみ画像解析部３２において画像処理を行い、推定を行うように制御することにより、処理の高速化や計算コストの低減による計算機リソースの用意が少なくて済むことに寄与する。
また、撮影手段５０により被検出対象１０が認識できない場合や認識が困難な場合等には、検知手段４０の情報に基づく姿勢の推定を行うことができる。
【００３０】
検知手段４０の情報に基づく姿勢の推定方法の例を以下に説明する。
まず、タグ２０が備える加速度センサ２２が検出した加速度と地磁気センサ２５が検出した磁北に基づきタグ２０の傾きを算出する。
例えば、被検出対象の人物１０が腰曲げすると、タグ２０の傾きが所定範囲の値を取るため、その値が検出された場合、人物１０が腰曲げしたと推定される。また、人物１０が反り姿勢を取ると、腰曲げとは逆方向の傾きがある所定範囲の値を取るため、その値が検出された場合、人物１０が反り姿勢をしたと推定される。
【００３１】
一方、被検出対象の人物１０がしゃがむと、気圧センサ２４が検出する気圧が変化する。下方ほど気圧が高く、上方ほど気圧が低いので、時間的に後の気圧から前の気圧を引くと、しゃがんだ時の気圧差は正値になる。逆に、人物１０が立ち上がると、気圧差は負値になる。そこで、しゃがみ込みの際の気圧ピーク(正値)としゃがみ込みからの立ち上がりの行動の際のピーク(負値)のペアを検出することで、しゃがみ込みという姿勢を推定する。しゃがみ込みが認識されるのは、立ち上がりが終了した後であるが、しゃがみ込みから立ち上がりまでが事後的にしゃがみ込みの姿勢であると推定される。
【００３２】
この他の姿勢は以下のように推定される。
・歩行：加速度センサ２２が検出する加速度、及び、角速度センサ２３が検出する角速度から歩行という姿勢を推定する。例えば、所定以上の上下方向の加速度が検出され、人間の歩行に生じる左右の揺れ（ロール）が検出されると歩行と推定される。
・階段昇降：人物１０が階段を昇降する際は歩行と同様の加速度及び角速度が検出される。階段昇降の場合、更に、気圧が変化し、また、歩行では生じない上下方向の加速度が生じる。したがって、歩行と同様の左右の揺れ、歩行よりも強い上下方向の加速度、及び、気圧の変化が検出されると階段の昇降という姿勢が推定される。なお、気圧が小さくなれば階段登りであり、気圧が大きくなれば階段降りである。
・着座：人物１０が着座する場合、下方向に加速度が検出されたあと安定し、また、着座した後はタグ２０の傾きが基準値と異なる値で安定する。したがって、下方向に加速度が検出された後、安定し、傾きが基準値と異なる値で安定すると着座であると推定される。
【００３３】
図６は撮影手段５０の撮影領域と検知手段４０の検知範囲の対応の一例を示すもので、図６（ａ）は対応表であり、図６（ｂ）は各領域を上から見た状態を模式的に示した図である。
図６（ｂ）では、撮影手段５０として２台のカメラが設置された例を示しているが、設置台数や設置位置はこれに限定されない。
撮影手段５０ａの撮影領域６０ａをＣａｍ１、撮影手段５０ｂの撮影領域６０ｂをＣａｍ２として表している。
【００３４】
図６（ａ）及び図６（ｂ）に示すように、カメラ５０ａの撮影領域６０ａ内（Ｃａｍ１で表される撮影可能範囲）には、当該撮影領域内において被検出対象１０を検知可能に配置された２つの検知手段Ａ（４０ａ）及び検知手段Ｂ（４０ｂ）が設置されている。検知手段Ａ（４０ａ）による信号受信可能領域をＲａ、検知手段Ｂ（４０ｂ）による信号受信可能領域をＲｂで示している。さらに、撮影領域６０ａ（Ｃａｍ１）外には検知手段Ｃ（４０ｃ）が設置されている。検知手段Ｃ（４０ｃ）による信号受信可能領域をＲｃで示している。
【００３５】
これらの対応を示したものが図６（ａ）の対応表である。
この対応表は、本実施形態の対象検出システムにおいて、サーバー３０における情報の統合処理において参照される。
また、本実施形態においては、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合にのみ画像解析手段である画像解析部３２が画像処理を実行するように制御されるため、撮影手段５０の撮影領域内において被検出対象１０を検知可能に配置された検知手段４０が被検出対象１０を検知したときのみ、画像解析部３２が画像処理を実行するように制御するために参照される。
【００３６】
図７は、サーバー３０において行われる処理の一例を示すフローチャートである。これらの処理は、制御手段によって制御される。
まず、受信部３６が検知手段４０から受信した情報が識別情報分析部３１へ出力され、識別情報分析部３１にてタグ情報の分析が行われる。
統合部３３への情報入力のステップとして、タグ情報の分析結果が識別情報分析部３１から取得される（Ｓ００１）。
取得される情報としては、データが取得できなかった（取得不能）という情報も含まれる。
【００３７】
次に、図６（ａ）に示したものと同様の対応表に基づき、検知手段４０の受信領域と撮影手段５０の撮影領域との対応を参照する（Ｓ００２）。具体的には、検知手段４０の受信領域（タグ２０の情報から推定される領域情報）と、撮影された画像から推定される位置情報について、それぞれの対応関係と座標の比較を行う。
位置情報の推定は、例えば、前の時点におけるフレーム（前フレーム）の画像から推定することもでき、またカメラの設置位置とカメラの設定（レンズの焦点距離など）から推定することもできる。
【００３８】
検知手段４０の受信領域と、撮影手段５０の撮影領域とを前記対応表に基づき比較し（Ｓ００２）、検知手段４０の受信領域が撮影手段５０の撮影領域内であるか否かを判断する（Ｓ００３）。
検知手段４０の受信領域が撮影領域内にない場合であって、当該検知手段４０の受信領域内にタグ２０が存在する場合には、撮影手段５０の撮影領域外にタグ２０が存在すると判断される。この場合、位置情報として撮影領域外である検知手段４０の受信領域と、タグの情報（以下、「タグＩＤ」ともいう）とを統合する（Ｓ００４）。
【００３９】
撮影手段５０の撮影領域内に検知手段４０の受信領域がある場合は、撮影画像の解析を行うために、受信部３７によりデータの受信を行い、受信した画像データを画像解析部３２へ出力し、実際の解析処理を実行する（Ｓ００５）。
なお、画像の解析処理は負荷が大きいため、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内で検知され、ＩＤ統合処理へ進む場合にのみ行われる。
画像解析部３２から、撮影された画像の分析結果を取得し（Ｓ００６）、画像に基づく推定位置（座標）が取得可能であるか否かを判断する（Ｓ００７）。
【００４０】
画像に基づく推定位置（座標）が取得可能である場合は、撮影された画像に基づく推定位置（座標）が、タグ情報から推定される検知手段４０の受信領域内に存在するか否かを判断する（Ｓ００８）。
撮影された画像に基づく推定位置（座標）が、タグ情報から推定される検知手段４０の受信領域内に存在する場合は、その推定位置（座標）が前回データベースに登録されたものと同じか否かを判断する（Ｓ００９）。
前回登録された推定位置（座標）と異なる場合は、画像に基づく推定位置（座標）とタグＩＤとを統合する（Ｓ０１０）。一方、前回登録された推定位置（座標）と同じ場合は、前回の推定位置とタグＩＤを統合する（Ｓ０１１）。
【００４１】
一方、撮影された画像に基づく推定位置（座標）が、タグ情報から推定される検知手段４０の受信領域内に存在しない場合は、同一タグＩＤの過去の位置情報の有無を判断する（Ｓ０１２）。
同一タグＩＤの過去の位置情報が存在する場合は、前回の推定位置とタグＩＤを統合する（Ｓ０１１）。これは、例えば、撮影手段５０の撮影領域内において検知された被検出対象１０が、その後、撮影領域内であって検知手段４０により検知されない位置に移動した場合が挙げられる。本実施形態においては、そのような場合であっても、画像解析手段による位置の推定が継続されることを意味する。
【００４２】
これに対し、同一タグＩＤの過去の位置情報を確認できない場合は、位置情報（座標）とタグＩＤとの対応付けができない。また、画像から得られた推定位置（座標）に受信領域を有する検知手段４０によってはタグ２０が認識されない場合も、位置情報（座標）とタグＩＤとの対応付けができない。後者の場合、被検出対象１０がタグ２０を所持していない可能性も想定される。
これらの場合、被検出対象１０が不明者であるとして、推定位置（座標）と不明者情報とを統合する（Ｓ０１３）。
【００４３】
ステップＳ００７において、画像に基づく推定位置（座標）が取得可能でないと判断される場合、すなわち撮影手段５０の撮影領域内に検知手段４０の受信領域があるにもかかわらず、画像に基づく推定位置（座標）が取得できない場合としては、例えば、撮影手段５０の死角にタグ２０を所持した被検出対象１０が存在するケースが想定される。この場合、タグ情報に基づく推定位置（領域）を、タグＩＤと統合する。
【００４４】
タグ情報に基づく推定位置（領域）は、その推定位置（領域）が前回データベースに登録されたものと同じか否かを判断する（Ｓ０１４）。
前回登録された推定位置（領域）と異なる場合は、タグ情報に基づく推定位置（領域）とタグＩＤとを統合する（Ｓ０１５）。一方、前回登録された推定位置（領域）と同じ場合は、前回の推定位置とタグＩＤを統合する（Ｓ０１６）。
なお、ステップＳ０１４において、タグ情報に基づく推定位置（領域）は、検知手段４０の位置情報及び識別情報発信手段２０から受信した信号強度に基づいた判断を行うようにすることができる。
例えば、識別情報発信手段２０からの信号強度が高ければ検知手段４０に近く、信号強度が低ければ遠い等の判断をすることができる。また、信号強度を所定の閾値と比較し、その結果に応じてステップＳ０１６及びステップＳ０１５のいずれかへ進むように判断をすることもできる。
【００４５】
上述のステップＳ０１０、Ｓ０１１、Ｓ０１３、Ｓ０１５、及びＳ０１６で統合された情報は、データベース３４へ登録される（Ｓ０１７）。
すべての取得された検出結果についての判断が終了したか否かを判断し（Ｓ０１８）、終了していなければ再度ステップＳ００２の対応表に基づく比較に戻って処理を続行する。
【００４６】
そして、取得された検出結果についての判断が終了した場合、検出を終了するか否かを判断し（Ｓ０１９）、終了しない場合は再度タグ情報の分析結果を取得（Ｓ００１）し、次のフレームまたは所定時間経過後の被検出対象の検出及び判断の処理を繰り返す。
なお、上記の処理は原則、長時間継続して行われ、検出の終了は、システム上の機能のスリープや保守・点検の実施時に限られる。
【００４７】
以下、被検出対象１０の位置の推定を行う態様について、図８〜図１３に基づき説明する。図８〜図１３は、図６（ｂ）と同様、各領域を上から見た状態を模式的に示した図である。
なお、図８〜図１３の模式図は、各領域面積と人物の位置関係を模式的に示したものであり、大きさの関係を表すものではない。また、検知手段４０の設置数も図示した例に限定されない。
それぞれの処理は図２に示したようなサーバー３０で行われ、サーバー３０の統合部３３には、図６（ａ）に示したような対応表が格納されている。
【００４８】
（例１）
図８には、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０を備えた被検出対象１０（人物）１名が示されている。
【００４９】
本実施形態において、当該対応表は、撮影領域６０と、各検知手段４０の受信領域Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃの対応が示されたものである。
本実施形態では、検知手段４０ａによりタグ２０が検出されている。また、撮影領域６０内に人物１０が検出されている。
【００５０】
前記対応表に従い、撮影手段５０が撮影した画像から検出される人物１０がタグ２０を所持している人物であることが特定される。
この結果に基づき、データベース３４には、人物１０のタグ情報と位置情報とが統合されて登録される。
【００５１】
（例２）
図９には、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０を備えた被検出対象１０（人物）１名が示されている。
【００５２】
本実施態様において、検知手段４０ｃによりタグ２０が検出されている。一方、撮影領域６０内において、人物１０は検出されていない。
【００５３】
前記対応表に従い、撮影手段５０が撮影した画像から人物１０が検出されていないことから、タグ２０を所持している人物１０が、撮影領域６０外の検知手段４０ｃの受信領域Ｒｃ内にいることが特定される。
この結果に基づき、データベース３４には、人物１０のタグ情報と位置情報とが統合されて登録される。
【００５４】
（例３）
図１０には、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０ａを備えた被検出対象１０ａ（人物）とタグ２０ｂを備えた被検出対象１０ｂ（人物）の２名が示されている。
【００５５】
本実施形態において、検知手段４０ａによりタグ２０ａが検出され、検知手段４０ｂによりタグ２０ｂが検出されている。撮影領域６０において、人物２名（１０ａ、１０ｂ）が検出されている。
【００５６】
前記対応表に従い、撮影手段５０により近い位置にいる人物１０ａがセンサ４０ａにより検出されていることから、タグ２０ａを所持している人物であると特定される。同様に、撮影手段５０から遠い位置にいる人物１０ｂがセンサ４０ｂにより検出されていることから、タグ２０ｂを所持している人物であると特定される。
この結果に基づき、データベース３４には、人物１０ａ及び人物１０ｂについて、それぞれのタグ情報と位置情報とが統合されて登録される。
【００５７】
（例４）
図１１には、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０ａを備えた被検出対象１０ａ（人物）とタグを備えていない被検出対象１０ｂ（人物）の２名が示されている。
【００５８】
本実施形態において、検知手段４０ａによりタグ２０ａが検出されている。検知手段４０ｂの受信領域Ｒｂ内に人物１０ｂがいるが、タグを所持していないために検知手段４０ｂに検出されていない。
一方、撮影手段５０により、人物１０ａ及び人物１０ｂの２名が検出されている。
【００５９】
前記対応表に従い、撮影手段５０により近い位置にいる人物１０ａがセンサ４０ａにより検出されていることから、タグ２０ａを所持している人物であると特定される。これに対し、撮影手段５０から遠い位置にいる人物１０ｂは、センサ４０ｂにより検出されていないため、不明者とされる。
この結果に基づき、データベース３４には、人物１０ａのタグ情報と位置情報とが統合されて登録される。一方、不明者とされた人物１０ｂはデータベースには登録されないが、その推定位置については、不明者情報と統合されて登録されてもよい。
【００６０】
（例５）
図１３には、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０を備えた被検出対象１０（人物）１名が示されている。
図１３は、例えば図８に示す態様においてデータベース３４にタグ情報と位置情報とが統合されて登録された人物１０が、その後、撮影領域６０内であって検知手段４０（４０ａ、４０ｂ）により検知されない位置に移動した状態を示している。
【００６１】
本実施態様において、人物１０は撮影領域６０内で検出されているが、検知手段４０ａまたは４０ｂによりタグ２０は検出されてない。
この場合、同一タグの過去の位置情報の有無が判断され、位置情報が存在した場合は、前回の画像に基づく位置情報とタグ情報とが統合されて登録される。
【００６２】
本実施形態の対象検出システムは、撮影領域６０内において検知された人物１０が、その後、撮影領域６０内であって検知手段４０（４０ａ、４０ｂ）により検知されない位置に移動したときは、画像解析手段である画像解析部３２による位置の推定が継続される。
すなわち、人物１０が受信機器で受信可能なエリアから外に出た場合においても、撮影手段５０で検出され続けている限りにおいて、タグ付けを継続可能である
【００６３】
（例６）
本実施形態の対象検出システムは、検知手段４０の受信した情報および／または撮影手段５０により撮影された画像から、被検出対象１０の位置の推定とともに姿勢の推定を行うことができる。
【００６４】
姿勢の推定において、例えば、人物の腰の位置に装着されたタグ２０からは、歩行状態やしゃがんだ姿勢などが検知可能であるが、タグが装着されていない手の動きなどは検知できない。
一方、撮影手段５０による画像からの推定を行う場合、学習させることにより、多様な姿勢・動作を認識させることが可能となる。
【００６５】
図１２は、図８と同様の構成であり、撮影手段５０、該撮影手段５０の撮影領域６０、３つの検知手段４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ）、各検知手段４０の受信領域Ｒ（Ｒａ、Ｒｂ、Ｒｃ）、タグ２０を備えた被検出対象１０（人物）１名が示されている。
図８と同様、人物１０は画像及びタグ情報の双方で特定が可能であるため、姿勢や動作を高い精度で推定することができると考えられる。
【００６６】
この結果に基づき、データベース３４には、人物１０のタグ情報、位置情報及び姿勢情報が統合されて登録される。
【００６７】
なお、図９に示した構成の例では、撮影手段５０による画像からの姿勢の推定ができないため、検知手段４０の情報に基づく姿勢の推定が行われる。得られた結果に基づき、データベース３４には、タグ情報、位置情報及び姿勢情報が統合されて登録される。
【００６８】
上述のとおり、本実施形態の対象検出システムによれば、タグ２０により得られる情報と、撮影手段５０によって撮影された画像から得られる情報とを相補的に統合処理し、被検出対象１０の位置情報等を欠損なく高精度に推定することができる。
そして、被検出対象の特定が困難な場合であっても、システムの負荷を軽減しつつ、最適な検出処理を行うことができる。
【００６９】
＜プログラム＞
本実施形態の対象検出システムにおいて実行されるプログラムは以下のとおりである。
被検出対象１０に装着され、該被検出対象１０の識別情報を発信する識別情報発信手段２０と、識別情報発信手段２０から発信された信号を受信し、被検出対象１０を検知する検知手段４０と、撮影手段５０と、該撮影手段５０により撮影された画像に対して画像処理を行い、少なくとも被検出対象１０の位置を推定する画像解析手段である画像解析部３２と、制御手段と、を備える対象検出システムにおいて、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合と、検知されない場合とで、画像解析部３２が異なる処理を実行させるプログラムである。
すなわち、本実施形態のプログラムによれば、被検出対象１０が撮影手段５０の撮影領域内において検知手段４０により検知された場合は画像解析部３２が被検出対象１０の画像処理を経て被検出対象１０の位置を推定が行われ、検知されない場合は画像解析部３２が被検出対象１０の画像処理は行われず、検知手段４０による位置の推定が行われる。
【００７０】
本実施形態の対象検出システムにおいて実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよいし、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。また、各種プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１０      被検出対象（人物）
２０      識別情報発信手段（タグ）
３０      サーバー
３１      識別情報分析部
３２      画像解析手段（画像解析部）
３３      統合部
３４      データベース
３５      ＵＩ表示部
４０      検知手段
５０      撮影手段
６０      撮影領域
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７２】
【特許文献１】特開２０１１−９０４０８号公報
【特許文献２】特許第５３７０９２７号公報
【図１】
2019091437.tif 000003
【図２】
2019091437.tif 000004
【図３】
2019091437.tif 000005
【図４】
2019091437.tif 000006
【図５】
2019091437.tif 000007
【図６】
2019091437.tif 000008
【図７】
2019091437.tif 000009
【図８】
2019091437.tif 000010
【図９】
2019091437.tif 000011
【図１０】
2019091437.tif 000012
【図１１】
2019091437.tif 000013
【図１２】
2019091437.tif 000014
【図１３】
2019091437.tif 000015