(57)【要約】【課題】所定領域の物体を識別するにあたり、当該物体の識別率を向上させる。【解決手段】物体識別システム１は、所定領域を撮像するカメラ１４と、カメラ１４から所定領域までの距離を測定する測距センサ１３と、測距センサ１３で測定される距離に基づいて、所定領域のメッシュモデルを生成するモデル生成部２２と、所定領域のメッシュモデルにおいて、所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する対象物抽出部２３と、対象物抽出部２３で抽出された対象物のメッシュモデルと、データベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する対象物特定部２４と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域の物体を識別する物体識別システムであって、
前記所定領域を撮像する撮像部と、
前記撮像部から前記所定領域までの距離を測定する測距部と、
前記測距部で測定される距離に基づいて、前記所定領域のメッシュモデルを生成するモデル生成部と、
前記モデル生成部で生成された前記所定領域のメッシュモデルにおいて、前記所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する対象物抽出部と、
前記対象物抽出部で抽出された前記対象物のメッシュモデルと、データベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する対象物特定部と、を有することを特徴とする、物体識別システム。
【請求項２】
前記対象物抽出部は、前記撮像部で撮像された画像における前記所定領域のカラーコードをさらに用いて、前記対象物を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の物体識別システム。
【請求項３】
前記対象物特定部は、前記対象物抽出部で抽出された前記対象物のメッシュモデルに対し、当該対象物のメッシュモデルにおいて把握できない部分を補完して推定することを特徴とする、請求項１又は２に記載の物体識別システム。
【請求項４】
前記対象物特定部は、人工知能を備え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識別システム。
【請求項５】
前記対象物抽出部で抽出された前記対象物に属性を付与し、当該対象物の属性情報を前記データベースに格納するデータベース更新部をさらに有することを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体識別システム。
【請求項６】
所定領域の物体を識別する物体識別方法であって、
撮像部で前記所定領域を撮像すると共に、前記撮像部から前記所定領域までの距離を測距部で測定する第１の工程と、
前記第１の工程において前記測距部で測定される距離に基づいて、前記所定領域のメッシュモデルを生成する第２の工程と、
前記第２の工程で生成された前記所定領域のメッシュモデルにおいて、前記所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する第３の工程と、
前記第３の工程で抽出された前記対象物のメッシュモデルと、データベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する第４の工程と、を有することを特徴とする、物体識別方法。
【請求項７】
前記第３の工程において、前記撮像部で撮像された画像における前記所定領域のカラーコードをさらに用いて、前記対象物を抽出することを特徴とする、請求項６に記載の物体識別方法。
【請求項８】
前記第４の工程において、前記第３の工程で抽出された前記対象物のメッシュモデルに対し、当該対象物のメッシュモデルにおいて把握できない部分を補完して推定することを特徴とする、請求項６又は７に記載の物体識別方法。
【請求項９】
前記第４の工程において、人工知能を用いて前記対象物を特定することを特徴とする、請求項６〜８のいずれか一項に記載の物体識別方法。
【請求項１０】
前記第３の工程で抽出された前記対象物に属性を付与し、当該対象物の属性情報を前記データベースに格納する第５の工程をさらに有することを特徴とする、請求項６〜９のいずれか一項に記載の物体識別方法。
【請求項１１】
請求項６〜１０のいずれか一項に記載の物体識別方法を物体識別システムによって実行させるように、当該物体識別システムを制御する、コンピュータ上で動作するプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定領域の物体を識別する物体識別システム、当該物体識別システムを用いた物体識別方法、プログラム及びコンピュータ記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内の物体を識別することは、実世界を把握する上で重要な手掛かりになるため、様々なサービス分野でニーズがある。そこで従来より、物体の識別率を向上させるべく、物体を識別するための装置が多数開発されている。
【０００３】
画像から個々の物体を識別するためには、その前提処理として、背景から物体を抽出する必要がある。従来、例えばカラー画像のＲＧＢ（Ｒ：Ｒｅｄ、Ｇ：Ｇｒｅｅｎ、Ｂ：Ｂｌｕｅ）などのカラーコードを用いて、物体を抽出することが行われていた。しかしながら、実世界のすべての物体を区別し、そのカラーコードの特徴量を明確にすることは困難であり、すなわちカラーコードだけでは、物体を抽出することは困難である。
【０００４】
そこで、特許文献１に記載された物体識別装置では、撮像したカラーデジタル画像をＬａｂ色空間のＬ軸成分により表したＬ画像に変換し、Ｌ画像に基づきＣａｎｎｙエッジ画像を作成して、物体の輪郭抽出を行うことが提案されている。そして、かかる物体識別装置では、物体領域の判別を行って背景領域から切り出してマスク画像を出力し、切り出した物体領域に基づいて、予め登録した特徴量との対比で物体の種類等を識別する。この際、物体領域の判別は、Ｌａｂ色空間における色の距離の大小如何、色の分散の大小如何により行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１４５４４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載された物体識別装置では、カラーデジタル画像のみから物体の輪郭を抽出しており、色の変化率のみから物体を正確に抽出するのには限界がある。また、当該物体識別装置では、物体の形状や大きさ等も正確に把握することはできない。したがって、物体を識別するには改善の余地がある。
【０００７】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、所定領域の物体を識別するにあたり、当該物体の識別率を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記の目的を達成するため、本発明は、所定領域の物体を識別する物体識別システムであって、前記所定領域を撮像する撮像部と、前記撮像部から前記所定領域までの距離を測定する測距部と、前記測距部で測定される距離に基づいて、前記所定領域のメッシュモデルを生成するモデル生成部と、前記モデル生成部で生成された前記所定領域のメッシュモデルにおいて、前記所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する対象物抽出部と、前記対象物抽出部で抽出された前記対象物のメッシュモデルと、データベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する対象物特定部と、を有することを特徴としている。
【０００９】
本発明によれば、モデル生成部で生成される所定領域のメッシュモデルは、測距部で測定された撮像部から各メッシュまでの距離情報を含んでおり、すなわち各メッシュの水平方向と高さ方向の情報（三次元情報）を含んでいる。そうすると、対象物抽出部において、所定領域の背景のメッシュモデルから対象物のメッシュモデルを適切に抽出することができる。また、対象物のメッシュモデルも三次元情報を含んでおりその形状や大きさを把握できるため、対象物特定部において、対象物を適切に特定することができる。したがって、本発明によれば、所定領域の物体を適切に識別することができ、当該物体の識別率を向上させることができる。
【００１０】
前記対象物抽出部は、前記撮像部で撮像された画像における前記所定領域のカラーコードをさらに用いて、前記対象物を抽出してもよい。
【００１１】
前記対象物特定部は、前記対象物抽出部で抽出された前記対象物のメッシュモデルに対し、当該対象物のメッシュモデルにおいて把握できない部分を補完して推定してもよい。
【００１２】
前記対象物特定部は、人工知能を備えていてもよい。
【００１３】
前記物体識別システムは、前記対象物抽出部で抽出された前記対象物に属性を付与し、当該対象物の属性情報を前記データベースに格納するデータベース更新部をさらに有していてもよい。
【００１４】
別な観点による本発明は、所定領域の物体を識別する物体識別方法であって、撮像部で前記所定領域を撮像すると共に、前記撮像部から前記所定領域までの距離を測距部で測定する第１の工程と、前記第１の工程において前記測距部で測定される距離に基づいて、前記所定領域のメッシュモデルを生成する第２の工程と、前記第２の工程で生成された前記所定領域のメッシュモデルにおいて、前記所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する第３の工程と、前記第３の工程で抽出された前記対象物のメッシュモデルと、データベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する第４の工程と、を有することを特徴としている。
【００１５】
前記第３の工程において、前記撮像部で撮像された画像における前記所定領域のカラーコードをさらに用いて、前記対象物を抽出してもよい。
【００１６】
前記第４の工程において、前記第３の工程で抽出された前記対象物のメッシュモデルに対し、当該対象物のメッシュモデルにおいて把握できない部分を補完して推定してもよい。
【００１７】
前記第４の工程において、人工知能を用いて前記対象物を特定してもよい。
【００１８】
前記物体識別方法は、前記第３の工程で抽出された前記対象物に属性を付与し、当該対象物の属性情報を前記データベースに格納する第５の工程をさらに有していてもよい。
【００１９】
また別な観点による本発明によれば、前記物体識別方法を物体識別システムによって実行させるように、当該物体識別システムを制御する、コンピュータ上で動作するプログラムが提供される。
【００２０】
さらに別な観点による本発明によれば、前記プログラムを格納した読み取り可能なコンピュータ記憶媒体が提供される。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、所定領域の物体を識別するにあたり、当該物体の識別率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施の形態にかかる物体識別システムの構成の概略を示す説明図である。
【図２】本実施の形態にかかる物体識別方法を示すフローチャートである。
【図３】所定領域（机とコップ）を示す説明図である。
【図４】所定領域のメッシュモデルを生成する様子を示す説明図である。
【図５】所定領域のメッシュモデルを示す説明図である。
【図６】他の実施の形態にかかる物体識別システムの構成の概略を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２４】
＜１．物体識別システムの構成＞
図１は、本実施の形態にかかる物体識別システム１の構成の概略を示している。
【００２５】
物体識別システム１は、撮像装置１０と物体識別装置２０を有する。撮像装置１０と物体識別装置２０は、ネットワーク（図示せず）を介して接続される。このネットワークは、撮像装置１０と物体識別装置２０との間の通信を行うことができるものであれば特に限定されるものではないが、例えばインターネットや有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮなどにより構成される。
【００２６】
撮像装置１０では、所定領域を撮像すると共に、所定領域までの距離を測定する。また、物体識別装置２０では、所定領域について三次元のメッシュモデルを生成し、所定領域における対象物のメッシュモデルを抽出して、当該対象物を特定する。なお、これら撮像装置１０と物体識別装置２０の構成と動作については、以下において詳細に説明する。
【００２７】
＜２．撮像装置の構成＞
撮像装置１０は、筐体１１の下部に、透明又は半透明の略半球体状のドームカバー１２が設けられた構成を有する。ドームカバー１２の内部には、測距部としての測距センサ１３と、撮像部としてのカメラ１４と、カメラ１４を支持する支持部材１５とが設けられている。また、筐体１１の内部には、支持部材１５を介してカメラ１４の回動動作を制御する駆動機構１６と、撮像装置１０で取得されたデータを物体識別装置２０に送信するための通信部１７とが設けられている。なお、撮像装置１０の形状はこれに限定されるものではなく、任意に設計できる。
【００２８】
測距センサ１３は、例えば赤外線を照射する照射源１３ａと、赤外線の反射波を受光する受光素子１３ｂと備えている。照射源１３ａには、例えばＬＥＤが用いられる。受光素子１３ｂには、例えばＰＳＤやＣＭＯＳなどが用いられる。照射源１３ａと受光素子１３ｂの所定領域３０側には、それぞれ光を集束させるレンズ（図示せず）が設けられている。なお、照射源１３ａと受光素子１３ｂは、それぞれ複数設けられていてもよい。
【００２９】
測距センサ１３では、照射源１３ａから所定領域に赤外線を照射し、所定領域で反射した赤外線の反射波を受光素子１３ｂで受光することにより、当該所定領域までの距離が測定される。赤外線の反射波に基づいて所定領域までの距離を測定する方法としては、例えば赤外線が照射されてからその反射波が戻ってくるまでの時間や位相差、赤外線の反射波が受光される受光素子上の位置、赤外線の反射波の強度などから算出する方法があり、当業者は公知の方法の中から任意に選択できる。そして、測距センサ１３で測定された距離データは、通信部１７に出力される。
【００３０】
測距センサ１３は、カメラ１４に近接して固定して設けられている。したがって、測距センサ１３で測定された距離は、カメラ１４から所定領域までの距離と見做すことができる。
【００３１】
なお、本実施の形態の測距センサ１３は、測定対象までの距離を測定するために赤外線を用いたが、これに限定されず、例えば超音波やレーザなど、任意に選択できる。
【００３２】
カメラ１４には、例えばＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなどの任意のカメラが用いられる。カメラ１４は、支持部材１５に支持されている。またカメラ１４は、駆動機構１６によって、水平方向（Ｘ軸方向及びＹ軸方向、パン方向）と高さ方向（Ｚ軸方向、チルト方向）に回転することができ、またズーム動作が可能に構成されている。駆動機構１６には、例えばステッピングモータやダイレクトドライブモータが用いられる。そして、カメラ１４は、撮像窓となるドームカバー１２を介して所定領域を撮像し、当該所定領域のカラー画像を取得できる。また、カメラ１４で撮像された画像データは、通信部１７に出力される。
【００３３】
通信部１７は、ネットワークとの間の通信を媒介する通信インターフェースであり、後述する物体識別装置２０の入力部２１とデータ通信を行う。具体的に通信部１７は、測距センサ１３で測定された距離データと、カメラ１４で撮像された画像データとを物体識別装置２０に出力する。
【００３４】
＜３．物体識別装置の構成＞
物体識別装置２０は、例えばコンピュータによって構成され、例えば回路（ハードウェア）やＣＰＵなどの中央演算処理装置と、これらを機能させるためのプログラム（ソフトウェア）から構成される。物体識別装置２０は、入力部２１、モデル生成部２２、対象物抽出部２３、対象物特定部２４、出力部２５、制御部２６、及び記憶部２７を有する。
【００３５】
入力部２１は、ネットワークとの間の通信を媒介する通信インターフェースであり、撮像装置１０の通信部１７とデータ通信を行う。具体的に入力部２１には、上述した測距センサ１３で測定された距離データと、カメラ１４で撮像された画像データとが入力される。
【００３６】
モデル生成部２２は、入力部２１の距離データに基づいて所定領域のメッシュモデルを生成する。また、対象物抽出部２３は、モデル生成部２２で生成された所定領域のメッシュモデルにおいて、所定領域の背景のメッシュモデルから突出した対象物のメッシュモデルを抽出する。さらに、対象物特定部２４は、対象物抽出部２３で抽出された対象物のメッシュモデルと、記憶部２７のデータベースに格納された物体の情報とを照合し、当該対象物を特定する。これらモデル生成部２２、対象物抽出部２３及び対象物特定部２４の具体的な動作については後述する。
【００３７】
出力部２５は、対象物特定部２４の物体識別結果を出力する。物体識別結果の出力方法は特に限定されるものではなく、例えばディスプレイに表示するなど、任意の方法を選択できる。
【００３８】
制御部２６は、撮像装置１０における各動作を制御する。すなわち、制御部２６は、例えば測距センサ１３が距離を測定するタイミングと位置を制御し、またカメラ１４が撮像するタイミングと位置を制御する。
【００３９】
記憶部２７には、物体識別システム１で所定領域３０を監視するためのプログラムが格納されている。なお、上記プログラムは、このように記憶部２７に格納されていてもよいし、あるいはコンピュータ読み取り可能なハードディスク（ＨＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、マグネットオプティカルデスク（ＭＯ）、各種メモリなどのコンピュータに読み取り可能な記憶媒体に格納されていてもよい。また、上記プログラムは、インターネットなどの通信回線網を介してダウンロードすることにより、上記記憶媒体などに格納することもできる。
【００４０】
また、記憶部２７には、物体の情報が格納されたデータベースが記憶されている。データベースに格納される物体は、実世界のあらゆる物体が対象となる。また、物体の情報としては、当該物体の属性に加え、形状や大きさの三次元情報などが含まれる。
【００４１】
＜４．物体識別システムの動作＞
次に、以上のように構成された物体識別システム１で行われる所定領域の物体（対象物）の識別方法について説明する。図２は、かかる物体識別方法の主な工程の例を示すフローチャートである。
【００４２】
以下においては、図３に示す所定領域３０において、背景である机３１から対象物であるコップ３２を識別する場合を例にとって説明する。ここで背景には、所定領域における床、壁、天井に加え、対象物を支持する支持材（本実施の形態における机３１）や、所定領域において常設される常設物などが含まれる。また、対象物は、所定領域において背景以外の物体であって、当該所定領域に静止している物体に加えて、動く物体も含まれる。なお、背景と対象物は、本実施の形態の机３１とコップ３２に限定されるものではない。
【００４３】
先ず、撮像装置１０のカメラ１４を用いて所定領域３０を撮像すると共に、測距センサ１３を用いてカメラ１４と所定領域３０の間の距離を測定する（図２のステップＳ１）。カメラ１４で撮像された画像データは、通信部１７と入力部２１を介して、物体識別装置２０の対象物抽出部２３に出力される。測距センサ１３で測定された距離データは、通信部１７と入力部２１を介して、物体識別装置２０のモデル生成部２２に出力される。
【００４４】
モデル生成部２２では、測距センサ１３で測定された距離データに基づいて、所定領域３０のメッシュモデルを生成する（図２のステップＳ２）。具体的には、図４に示すように所定領域３０において撮像装置１０側からメッシュを積み上げていく。メッシュのサイズは任意に設定される。各メッシュの水平方向（Ｘ軸方向及びＹ軸方向）の位置は、積み上げられたメッシュの数で算出できる。また、各メッシュの高さ方向（Ｚ軸方向）の位置は、測距センサ１３で測定された距離データから算出できる。
【００４５】
このように水平方向と高さ方向の三次元の位置情報を備えたメッシュを積み上げていくと、図５に示すように所定領域３０について、机３１とコップ３２が反映された三次元のメッシュモデルが生成される。換言すれば、ステップＳ２では、測距センサ１３で測定された距離データに基づいて、所定領域３０が複数のメッシュで三次元に区画され、メッシュモデルが生成される。
【００４６】
対象物抽出部２３では、モデル生成部２２で生成された所定領域３０のメッシュモデルにおいて、机３１のメッシュモデルから突出したコップ３２のメッシュモデルを抽出する（図２のステップＳ３）。上述したように机３１のメッシュモデルとコップ３２のメッシュモデルは、それぞれ水平方向と高さ方向の三次元情報を備えたメッシュで構成されているため、これら机３１のメッシュモデルとコップ３２のメッシュモデルを区別することができる。
【００４７】
なお、ステップＳ３でコップ３２のメッシュモデルを抽出する際、対象物抽出部２３に入力されたカメラ１４の画像データのカラーコードを用いてもよい。カラーコードとしては、例えばＲＧＢやＨＳＶなど、種々の表色系が用いられる。かかる場合、机３１のカラーコードとコップ３２のカラーコードを区別することで、机３１のメッシュモデルからコップ３２のメッシュモデルを抽出できる。すなわち、画像データのカラーコードは、コップ３２のメッシュモデルの抽出を補完するものであり、これによりさらに適切にコップ３２のメッシュモデルを抽出することができる。
【００４８】
対象物特定部２４では、対象物抽出部２３で抽出されたコップ３２のメッシュモデルと、記憶部２７のデータベースに格納された物体の情報とを照合し、コップ３２を特定する（図２のステップＳ４）。上述したようにデータベースには、物体の属性に加え、形状や大きさの三次元情報などが含まれる。対象物特定部２４では、コップ３２のメッシュモデルから、当該コップ３２の形状や大きさの三次元情報を把握する。そして、データベースに格納された複数の物体の三次元情報のうち、コップ３２のメッシュモデルの三次元情報と適合するものを選択し、当該コップ３２のメッシュモデルに属性を付与してコップを特定する。
【００４９】
ここで、撮像装置１０はコップ３２の一方向に配置されるため、コップ３２のメッシュモデルからは、例えばコップ３２の底面など、形状や大きさを把握できない部分がある。しかしながら、対象物特定部２４では、コップ３２のメッシュモデルにおいて把握できる部分に基づいて、把握できない部分の形状や大きさを補完して推定することができる。こうして、コップ３２全体の形状や大きさを推定することができる。従来のようにＲＧＢなどのカラーコードのみを用いて物体を特定する場合、データベースには物体のあらゆる角度からのカラーコードが格納されている必要があるが、本実施の形態では上述のようにコップ３２の形状や大きさを推定することができるので、データベースにはコップ３２の一部の形状や大きさが格納されていればよい。
【００５０】
また、対象物特定部２４は人工知能を備えていてもよい。かかる場合、ステップＳ４において、例えばデータベースに格納された複数の物体の三次元情報のうち、コップ３２のメッシュモデルの三次元情報と完全に適合するものがなかったとしても、人工知能を用いて、当該三次元情報と近いものをデータベースから選択することができる。そして、コップ３２のメッシュモデルに属性を付与して、コップを特定することができる。
【００５１】
こうして、所定領域３０においてコップ３２を識別することができる。なお、対象物特定部２４の物体識別結果は、出力部２５に出力される。
【００５２】
本実施の形態によれば、ステップＳ２においてモデル生成部２２で生成された所定領域３０のメッシュモデルは、各メッシュの水平方向と高さ方向の情報（三次元情報）を含んでいる。そうするとステップＳ３において、対象物抽出部２３で机３１のメッシュモデルからコップ３２のメッシュモデルを適切に抽出することができ、さらにステップＳ４において、対象物特定部２４でコップ３２を適切に特定することができる。したがって、従来のようにカラーコードのみを用いて物体を識別する場合に比して、物体の識別率を向上させることができる。また、メッシュモデルの三次元情報に加えて、画像データのカラーコードを併用することで、物体の識別率をさらに向上させることができる。
【００５３】
＜５．他の実施の形態＞
次に、本発明の他の実施の形態について説明する。以下の説明において、上記実施の形態と重複する箇所は説明を省略する。
【００５４】
図６に示すように物体識別装置２０は、記憶部２７のデータベースを更新するデータベース更新部４０をさらに有していてもよい。データベース更新部４０は、例えば対象物抽出部２３で抽出された対象物のメッシュモデルについて、当該メッシュモデルの三次元情報が、データベースに格納された物体の三次元情報と適合しない場合、この対象物に属性を付与して、当該対象物の属性情報をデータベースに格納する。対象物に属性を付与する方法は任意であるが、例えばデータベース更新部４０が出力部２５を介して対象物の属性を問い合わせし、オペレータが対象物に属性を付与し、入力部２１を介してデータベース更新部４０にその属性を入力してもよい。
【００５５】
このように物体識別装置２０が学習して記憶部２７のデータベースを更新することで、物体の識別率を向上させることができる。
【００５６】
なお、以上の実施の形態において物体識別システム１が複数設けられている場合、物体の情報を格納するデータベースは、複数の物体識別システム１に共通のマスタデータベースであってもよい。かかる場合、複数の物体識別システム１を用いて、上述したようにデータベース更新部４０でマスタデータベースを更新することにより、当該マスタデータベースに格納される物体の情報が飛躍的に増え、さらに精緻なマスタデータベースを構築することが可能となる。したがって、このマスタデータベースを用いることで、物体の識別率をさらに向上させることができる。
【００５７】
以上の実施の形態の物体識別システム１は、様々なサービス分野に適用することができる。例えば物体識別システム１は、所定領域を監視する際に用いてもよい。かかる場合、所定領域の物体を適切に識別することで、当該所定領域を適切に監視することができる。
【００５８】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、所定領域の物体を識別する際に有用である。
【符号の説明】
【００６０】
１    物体識別システム
１０  撮像装置
１１  筐体
１２  ドームカバー
１３  測距センサ
１３ａ  照射源
１３ｂ  受光素子
１４  カメラ
１５  支持部材
１６  駆動機構
１７  通信部
２０  物体識別装置
２１  入力部
２２  モデル生成部
２３  対象物抽出部
２４  対象物特定部
２５  出力部
２６  制御部
２７  記憶部
３０  所定領域
３１  机
３２  コップ
４０  データベース更新部
【図１】
2019008337.tif 000003
【図２】
2019008337.tif 000004
【図３】
2019008337.tif 000005
【図４】
2019008337.tif 000006
【図５】
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【図６】
2019008337.tif 000008