(57)【要約】【課題】検出対象の一部しかセンサから見えていない状況下であっても、検出対象の移動を適切に監視し、精度よく検出対象を検出できる物体検知センサを提供する。【解決手段】  警戒領域を監視して該警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサであって、前記警戒領域の監視情報を取得する取得手段と、前記監視情報から前記警戒領域の変化領域を検出する検出手段と、前記変化領域の移動量を算出する距離算出手段と、少なくとも前記移動量が所定量となることを条件として前記検出対象が前記警戒領域に存在すると判定する判定手段と、前記移動量を算出した期間における前記変化領域の大きさの変化量を算出する変化量算出手段と、前記変化量が大きいほど前記移動量を大きく補正する補正手段と、を備える。【選択図】  図１０
2015141635.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
警戒領域を監視して該警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサであって、
前記警戒領域の監視情報を取得する取得手段と、
前記監視情報から前記警戒領域の変化領域を検出する検出手段と、
前記変化領域の移動量を算出する距離算出手段と、
少なくとも前記移動量が所定量となることを条件として前記検出対象が前記警戒領域に存在すると判定する判定手段と、
前記移動量を算出した期間における前記変化領域の大きさの変化量を算出する変化量算出手段と、
前記変化量が大きいほど前記移動量を大きく補正する補正手段と、
を備えることを特徴とした物体検出センサ。
【請求項２】
前記変化領域から、前記検出対象らしさを示す検出対象特徴量、または、非検出対象らしさを示す非検出対象特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、
前記補正手段は、前記変化量に応じて前記移動量を大きく補正する場合に、前記検出対象特徴量が低いほど、または、前記非検出対象特徴量が高いほど、前記補正する度合いが低くなるように補正する請求項１に記載の物体検出センサ。
【請求項３】
警戒領域の監視情報を取得する取得手段を備え、前記監視情報に基づき前記警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサで実行されるプログラムであって、
前記プログラムは、コンピュータに、
前記監視情報から前記警戒領域の変化領域を検出する処理と、
前記変化領域の移動量を算出する処理と、
少なくとも前記移動量が所定量となることを条件として前記検出対象が前記警戒領域に存在すると判定する処理と、
前記移動量を算出した期間における前記変化領域の大きさの変化量を算出する処理と、
前記変化量が大きいほど前記移動量を大きく補正する処理と、
を実行させることを特徴としたプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、警戒領域の監視情報を取得して警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、屋外などの広域な警戒領域を監視するために、この警戒領域の監視情報を取得して領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサが知られている。例えば、レーザ光線や可視光線、超音波、赤外線などの各種探査信号を監視範囲内に照射して、対象物からの反射回帰信号を監視情報として受信することで監視範囲における物体を検出する物体検知センサが知られている。
【０００３】
特許文献１には、所定角度範囲を回転走査しながらレーザ光を投光し、反射光の受光時に算出される距離値により侵入者の存在を判定するレーザセンサを用いた警備システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−２４１０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のレーザセンサは、任意に設定された２次元の監視エリアにおいてレーザセンサにて取得される距離データに変化があった場合に、この距離データの変化領域を侵入物として検出し、この侵入物の移動量に基づき侵入者か否かの判定を行っている。このように、特許文献１のレーザセンサは、侵入者を検出するに際して変化領域の移動量を判定条件に加えることで植栽や設置物などによる誤判定を防止している。
【０００６】
ここで、変化領域の移動量を算出する場合、監視範囲における変化領域の位置を代表する代表点（例えば重心点など）を設定し、この代表点の移動量を変化領域の移動量として算出することが一般的に行われている。そのような場合、検出対象が、センサから見て壁などの障害物の向こう側から出現して移動した場合に、移動量が実際の検出対象の移動量に比べて少なめに算出されるという問題が生じる。
【０００７】
この問題の一例を図１２を参照しながら具体的に説明する。図１２は、レーザセンサが、レーザ光の走査面を略水平面とするように警戒領域を監視している様子を鉛直下方向に見た場合の模式図である。この図は、車両が壁の向こう側から（図中左側から右方向に）現れてきた場合の変化の様子を表すもので、（ａ）は壁の向こう側から車両が現れた初期の時点を示し、（ｂ）は（ａ）の時点から車両がさらに移動した時点を示している。
図中、黒丸点はその時点の走査において距離値が変化した測定点であって、変化領域（一点鎖線で示す）の検出に用いられた測定点を示している。この図においては変化領域を、変化した複数の測定点に外接する矩形として検出しているものであり、実際には図に示した２つの変化した測定点の他、この２つの測定点の間に車両の側面に沿うように複数の変化した測定点が得られているが簡略にためこれを省略している。
図中の白丸点は変化領域から設定される代表点を示し、ひし形点は壁が存在せず車両全体について測定点を得られた場合に設定される代表点を示している。この図においては代表点を重心点としている。
【０００８】
まず、壁の向こう側から車両が現れた初期の時点では、（ａ）で示すように、変化領域として車両の先端部分しか検出できないため、設定される重心点も車両の先端寄りとなる。そして、（ａ）の時点からさらに車両が右方向に移動すると、（ｂ）で示すように、壁の端から車両が徐々に現れるので、検出される変化領域も右方向に大きくなり、この結果、設定される代表点も右方向に移動する。そうすると、（ａ）時点から（ｂ）時点までの変化領域の移動量は（ｂ）で示した２つの白丸点を結ぶ実線矢印で示した移動量が算出されることになる。
しかしながら、実際に車両が移動した移動量は、壁が存在せず車両全体について測定点を得られた場合に設定される代表点、つまり、ひし形点に基づいて算出する方が正確であり、その場合の移動量は、（ｂ）に示した２つのひし形点を結ぶ一点鎖線矢印で示した移動量となる。
そうすると、変化領域の代表点に基づいて算出される移動量（実線矢印）は、図から明らかなように、実際の車両の移動量（一点鎖線矢印）よりも少なめに算出されてしまうことになる。
【０００９】
このため、検出対象の一部しかセンサから見えていない状況下で、検出対象全体の監視情報を取得できない場合には、実際には判定条件を満たす程度に検出対象が移動しているにもかかわらず、その時点では検出対象を検出することができず、その後しばらくして検出することになるため、検出対象の検出時点が遅れてしまう。
【００１０】
そこで、本発明では、検出対象の一部しかセンサから見えていない状況下であっても、検出対象の移動を適切に監視し、精度よく検出対象を検出できる物体検知センサの提案を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の目的を達成するために本発明による物体検出センサは、警戒領域を監視して該警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサであって、前記警戒領域の監視情報を取得する取得手段と、前記監視情報から前記警戒領域の変化領域を検出する検出手段と、前記変化領域の移動量を算出する距離算出手段と、少なくとも前記移動量が所定量となることを条件として前記検出対象が前記警戒領域に存在すると判定する判定手段と、前記移動量を算出した期間における前記変化領域の大きさの変化量を算出する変化量算出手段と、前記変化量が大きいほど前記移動量を大きく補正する補正手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
かかる構成において、物体検出センサは、変化領域の移動量に対して変化領域の大きさの変化量に応じた補正を加え、この補正された移動量に基づいて検出対象を判定するように作用する。
【００１３】
かかる構成によれば、物体の一部しかセンサから見えていない状況下などで変化領域の移動量が少なめに算出されていたしても、検出対象を早期に検出できる。
【００１４】
また、本発明による物体検出センサは、前記変化領域から、前記検出対象らしさを示す検出対象特徴量、または、非検出対象らしさを示す非検出対象特徴量を算出する特徴量算出手段を備え、前記補正手段は、前記変化量に応じて前記移動量を大きく補正する場合に、前記検出対象特徴量が低いほど、または、前記非検出対象特徴量が高いほど、前記補正する度合いが低くなるように補正してもよい。
【００１５】
かかる構成において、物体検出センサは、変化領域の検出対象らしさに関する特徴量を算出し、この特徴量に応じて移動量を補正する度合いを変えるように作用する。
【００１６】
かかる構成によれば、変化領域が検出対象らしくない場合には、移動量を大きく補正することを抑制でき、検出対象でない変化領域を検出対象と誤って判定してしまうことを防止できる。
【００１７】
上記の目的を達成するために本発明によるプログラムは、警戒領域の監視情報を取得する取得手段を備え、前記監視情報に基づき前記警戒領域に存在する検出対象を検出する物体検出センサで実行されるプログラムであって、前記プログラムは、コンピュータに、前記監視情報から前記警戒領域の変化領域を検出する処理と、前記変化領域の移動量を算出する処理と、少なくとも前記移動量が所定量となることを条件として前記検出対象が前記警戒領域に存在すると判定する処理と、前記移動量を算出した期間における前記変化領域の大きさの変化量を算出する処理と、前記変化量が大きいほど前記移動量を大きく補正する処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、物体の一部しかセンサから見えていない状況下などで変化領域の移動量が少なめに算出されていたしても、検出対象を早期に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る物体検出センサを用いた警備システムの全体構成を示す概略図である。
【図２】本発明に係る物体検出センサの構成を示すブロック図である。
【図３】警備システムにおける警備装置の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明に係る物体検出センサによる検出対象の検出方法の概要を示す図である。
【図５】本発明に係る物体検出センサによる変化領域の検出処理の概念を示す図である。
【図６】本発明に係る物体検出センサによる移動量の算出処理の概念を示す図である。
【図７】本発明に係る物体検出センサによるサイズ変化量の算出処理の概念を示す図である。
【図８】本発明に係る物体検出センサによる車存在度の算出処理の概念を示す図である。
【図９】本発明に係る物体検出センサの監視動作を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係る物体検出センサの検出対象判定処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に係る物体検出センサの移動量の補正処理における車存在度と補正度との関係を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の課題を説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。
本実施形態では、監視建物において物体検出センサを用いて屋外監視する警備システムを例示するが、本発明の範囲はこれに限定されるものではない。
【００２１】
図１は、本発明の物体検出センサ２を用いた警備システム１を示す構成図である。
図１は、監視建物３の屋外壁面に設置される物体検出センサ２と、この物体検出センサ２の警戒領域４と、監視建物３内に設置される警備装置５との関係を模式的に平面図上に示している。図１の例では、監視建物３の周囲に３つの物体検出センサ２が設置されている。物体検出センサ２は、それぞれ警備装置５と通信線にて接続されており、警備装置５は、遠隔の監視センタ６と通信回線網７を介して接続されている。なお、特に図示はしていないが、監視建物３の内部にも熱線センサや開閉センサなどの警備センサが設置されており、警備装置５に接続されている。
【００２２】
物体検出センサ２は、予め設定された警戒領域４内にレーザ光を照射しながら所定の測定周期で空間走査を行い、光路上にある物体にて反射した反射光を受光することで、領域内に存在する被測定物としての物体の位置を監視情報として取得する。このようにして、物体検出センサ２は、警戒領域４内に出現する物体を監視し、この物体が検出対象であると判定すると自己のアドレス情報を含む検出信号を警備装置５に出力する。
【００２３】
警備装置５は、監視区域となる監視建物３の内外を監視している。そして、警備装置５は、物体検出センサ２の検出信号などに基づき監視区域の異常を確定し、監視センタ６に異常信号を出力する。
【００２４】
監視センタ６は、警備会社などが運営するセンタ装置６１を備えた施設である。センタ装置６１は、１又は複数のコンピュータで構成されており、本発明に関連する監視センタ６の機能を実現する。監視センタ６では、センタ装置６１により各種機器が制御され、警備装置５から受信した異常信号を記録するとともに、異常の情報をディスプレイ６２に表示し、監視員が監視対象となる複数の監視区域を監視している。
【００２５】
＜物体検出センサ＞
次に、図２を用いて物体検出センサ２の構成について説明する。図２は、物体検出センサ２の構成を示すブロック図である。
物体検出センサ２は、警戒領域４における検出対象にレーザ光が照射されるように、監視建物３の屋外壁面に水平または一定の俯角を設定されて設置される。本実施形態における物体検出センサ２は、人物及び車両を検出対象としていることから、壁面における設置高さは警戒領域４に侵入した人物及び車両にレーザ光が照射される高さに設置される。また、物体検出センサ２は、警備装置５より電源供給を受けて作動する。
【００２６】
物体検出センサ２は、警備装置５と接続され通信を行う通信部２１と、レーザ光を照射及び受光する検知部２２と、ＨＤＤやメモリなどで構成され各種設定情報やプログラムなどを記憶する記憶部２３と、ＭＰＵやマイコンなどで構成され各部の制御を行う制御部２４とを有して概略構成される。
【００２７】
通信部２１は、警備装置５と接続され、警備装置５から出力される警備開始信号および警備解除信号を受信して制御部２４に当該信号を出力する。また、通信部２１は、制御部２４にて警戒領域４における検出対象の存在が判定されると、自己のアドレス情報を含む検出信号を警備装置５に送信する。
【００２８】
検知部２２は、レーザ光により警戒領域４を走査して、レーザ光を反射した被測定物としての物体の位置を検出する。検知部２２は、例えば波長８９０ｎｍ程度の近赤外線を発射するレーザ発振部２２１と、レーザ光を反射して物体検出センサ２より照射させる走査鏡２２２と、走査鏡２２２を等速に回転駆動させる走査制御部２２３と、受光素子を備えてレーザ発振部２２１の近傍に設けられる反射光検出部２２４と、レーザ光の照射結果として測距データを生成する測距データ生成部２２５とを備えている。
【００２９】
レーザ発振部２２１より発射されるレーザ光は、走査鏡２２２と走査制御部２２３とにより照射方向を制御されて、少なくとも警戒領域４の全体を走査する。この走査は、物体検出センサ２の設置角に応じて水平な平面について行うか、あるいは、俯角を以て遠距離となるほど地面に近づくような平面について行うことができる。走査は、所定の測定周期（例えば３０ｍｓｅｃ）で行われ、例えば、同方向について繰り返し行ってもよく、また、往方向の走査を行った後に復方向の走査を行ってもよい。
【００３０】
測距データ生成部２２５は、レーザ光の照射から反射光の検出までに要する時間から算出される物体検出センサ２とレーザ光を反射した被測定物（測定点）との距離と、走査制御部２２３により回転駆動される走査鏡２２２の角度（警戒領域４における方向）とにより、レーザ光を反射した物体、即ちレーザ光を反射した測定点の相対位置を算出する。相対位置は、物体検出センサ２を基準とした測定点の位置であり、具体的には物体においてレーザ光を反射した面の位置である。また、測距データ生成部２２５は、所定時間内に反射光が返ってこない場合には、レーザ光の照射可能な距離内に物体がないと判断して、所定の擬似データを相対位置として記録する。擬似データは所定の値でよく、例えば物体検出センサ２が監視すべき警戒領域４の外周となる距離値や、レーザ光による有効測定距離以上の適当な値でよい。
【００３１】
測距データ生成部２２５により得られる監視情報としての測定データを本実施形態では測距データと呼ぶ。測距データは、具体的には検知部２２による１回の走査で警戒領域４を所定の角度間隔（例えば０．２５°）で測定した結果である。例えば、１８０°の範囲について０．２５°間隔で測距データを取得すると７２１個の距離値が得られる。これら７２１個の距離値のセットが一つの測距データになる。測距データは、角度（方向）と距離とを対応付けた複数の測定点データの集まりの情報（テーブル）として記憶される。
測距データ生成部２２５は、所定の周期間隔（例えば３０ｍｓｅｃ）にて検知部２２の１回の走査が終了する毎に測距データを生成して制御部２４に出力する。
【００３２】
記憶部２３は、ＲＯＭやＲＡＭ、又はＨＤＤにて構成され物体検出センサ２自身を特定するためのアドレス情報と各種プログラムなどを記憶しており、更に物体検出センサ２を動作させるための各種情報を記憶する。具体的に、記憶部２３は、設定された警戒領域４を示す警戒領域情報と、制御部２４にて生成された基準データと、検知部２２にて検出された物体のトラッキング情報と、現在の警戒領域４の状態を示す現状態情報とを記憶している。また、記憶部２３には、検知部２２から出力された過去所定周期分の測距データが記憶されている。
【００３３】
警戒領域情報は、例えば物体検出センサ２にて監視すべき範囲として警備会社などによる監視区域の警備プランニングに応じ設定される警戒領域４を示す情報である。
この警戒領域情報は、物体検出センサ２の設置時や監視区域の警備プランニング変更時などに、設定端末や図示しない操作部などから検知部２２による走査面上の範囲を指定されて入力される。そして、入力された警戒領域４の範囲は、検知部２２で走査を行う所定の角度間隔（例えば０．２５°）ごとに、検知部２２からの角度（方向）と距離値が対応付けられて角度（方向）と距離のテーブルとして記憶部２３に記憶される。本実施形態では、図１に示すように、物体検出センサ２を中心とした半円状に警戒領域４が設定される例について説明する。
なお、警戒領域情報は、これに限らず警戒領域４の範囲を示す情報と物体検出センサ２との位置関係が識別可能に記憶されていればよく、例えば、物体検出センサ２を原点として相対的な位置関係を示す二次元座標にて設定され記憶していてもよい。
【００３４】
基準データは、後述する検出対象判定処理にて現在の測距データと比較して警戒領域４に新規に出現した物体を抽出するために用いられる比較基準情報であり、検知部２２による走査開始後から現在までの何れかの過去時点で取得された測距データより生成される。基準データは、角度（方向）と距離のテーブルとして記憶されてよい。また、基準データは、何れの過去時点で生成されてもよく、また随時に取得される測距データを用いて更新されてもよい。本実施形態では、検知部２２による走査が開始された後初回の走査で取得される測距データから基準データが生成され記憶される例について説明する。
【００３５】
トラッキング情報は、後述する検出対象判定処理にて警戒領域４に新規に出現した物体を複数周期に渡り追跡するために用いられる情報である。トラッキング情報には、現在周期における物体の位置と大きさ及び検出対象と判定されたか否かと、当該物体が警戒領域４に始めて出現した位置と大きさ、現在までの各周期における位置と大きさが対応づけられて記憶されている。
また、トラッキング情報には、車存在度及びカウンタが対応づけられて記憶される。これらの情報の詳細については後述する。
【００３６】
現状態情報には、制御部２４による判定結果として現在の警戒領域４に検出対象が存在しているのか否かが記憶される。制御部２４によりかかる検出対象の存在が判定されると、検出有りの状態が記憶され、検出対象の存在が判定されないと検出無しの状態が記憶される。
【００３７】
制御部２４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータ及びその周辺回路で構成され、上述した各部を制御する。そのために、制御部２４は、このマイクロコンピュータ及びマイクロコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムによって実現される機能モジュールとして、検知部２２の駆動を制御する駆動制御部２４１と、検知部２２より取得された測距データから基準データを生成する基準データ生成部２４２と、検出対象の存在の有無を判定する検出対象判定部２４３と、を備えている。
【００３８】
駆動制御部２４１は、通信部２１を介して警備装置５から警備開始信号が入力されると検知部２２に駆動信号を出力し、検知部２２の駆動を開始させて、走査制御部２２３による走査鏡２２２の駆動およびレーザ発振部２２１によるレーザ光の照射などを開始させる。また、駆動制御部２４１は、警備装置５から警備解除信号が入力されると検知部２２に駆動停止信号を出力し、その時点の走査終了を以て検知部２２の駆動を停止させて、走査鏡２２２の駆動およびレーザ光の照射などを停止させる。
このように、警備装置５の警備開始にあわせて検知部２２を駆動させることで連続稼働による駆動部品の破損を防止することが可能となる。
【００３９】
基準データ生成部２４２は、検知部２２より取得される測距データを用いて基準データを生成する。上述したように、本実施形態では、検知部２２による走査が開始された後初回の走査で取得される測距データから基準データが生成され記憶される例について説明する。即ち、基準データ生成部２４２は、駆動制御部２４１より駆動信号が出力され検知部２２の走査が開始されると、この初回の走査で出力された測距データを基準データとして記憶部２３に記憶する。測距データにおける測定点の位置として或る角度に対応する距離値が警戒領域４内でない場合、当該角度に対応する警戒領域４の外周までの距離を基準データとして記憶する。この基準データには、当該走査による測定点までの距離が記憶されるため、この走査時点で警戒領域４に存在する植栽や外壁などの既設物が基準データとして取り込まれることになる。
なお、これに限らず、基準データ生成部２４２は、検知部２２による走査が開始された後、所定回数（例えば５分間の間に行われる走査）の測距データにおいて走査角度ごとに距離値の頻度を求め、最も頻度が高い距離値を当該走査角度の基準値として採用し、基準データを生成してもよい。
【００４０】
検出対象判定部２４３は、現在の測距データと基準データとを比較して警戒領域４に出現した物体を変化領域として検出し、この物体の特徴量と移動量とを算出する。そして、この特徴量と移動量とに基づき、物体が検出対象であるか否かを判定する。
屋外環境では屋内と比較して小動物などの移動物体が多く、また植栽などの揺れや風による飛来物などが存在し得るため、警戒領域４に新規な物体が出現しただけで即座に検出対象と判定することは誤判定を招きかねない。このため、本実施形態において、検出対象判定部２４３は、警戒領域４に出現した物体を検出すると、この物体を複数周期に渡り評価して検出対象であるか否かを判定する。
【００４１】
具体的には、検出対象判定部２４３は、測距データから得られる走査角度ごとの距離値と、基準データに記憶された角度ごとの距離値との差分を対応する角度ごとに算出して、基準データよりも近距離となった測定点、つまり距離値が変化した測定点を変化点として検出する。そして、検出対象判定部２４３は、同一の被測定物により距離値が変化した測定点を変化領域としてグループ化する。さらに、検出対象判定部２４３は、この変化領域について、トラッキング情報を参照して前回周期の検出結果に同一の被測定物によって生じた変化領域が存在するか否かを判定するトラッキング処理を行う。前回周期の検出結果との対応付けは、両周期で検出された物体間の距離と大きさなどにより行われる。即ち、両周期で検出された物体間の距離が閾値以内で大きさの変動が閾値以内である場合に、変化領域の対応付けが行われる。
なお、対応付けが行われた場合、トラッキング情報には現在周期で検出された変化領域の位置と大きさ及び検出対象と判定されたか否かが、現在までの各周期における位置と大きさと対応付けて記憶される。
【００４２】
検出対象判定部２４３は、変化領域の特徴量を算出する。本実施形態においては、検出対象らしさを示す検出対象特徴量として、車両らしい度合いの高さを示す車存在度を用いている。この特徴量は最小値０〜最大値１００の範囲で算出される。
【００４３】
また、検出対象判定部２４３は、前回周期の検出結果に対応する変化領域がある場合に、トラッキング情報を参照し、この変化領域が警戒領域４に初めて出現した測定周期から現在周期までの間における変化領域の大きさの変化量を示すサイズ変化量を算出する。また、この変化領域が警戒領域４に初めて出現した位置から現在位置までの移動量を算出する。ここで、検出対象判定部２４３は、サイズ変化量が大きいほど移動量が大きくなるように補正する。また、この補正は、上述の車存在度が低いほど、補正する度合いを低く移動量を補正するようにする。この補正した移動量が所定距離（例えば１ｍ）以上であれば当該変化領域を検出対象と判定する。
なお、検出対象と判定されると記憶部２３の現状態情報に検出有りが記憶され、検出対象と判定されないと現状態情報から当該検出有りの情報を削除し、検出無しの情報が記憶される。
【００４４】
図４から図８を用いて更に詳細に説明する。図４に検出対象判定部２４３による検出対象の検出方法を示した。図に示すように、ある走査角度において基準データに記憶された測定点（被測定物による反射点）までの距離ｄｂに対し、現在の測定点までの距離ｄｎが短い場合に被測定物Ｑが変化領域として検出され、現在周期で検出された被測定物Ｑによる変化領域と前回周期で検出された被測定物Ｑ´による変化領域とが対応付けされて、この変化領域が警戒領域に初めて出現した位置から現在位置までの移動量に基づき検出対象か否かが判定される。
【００４５】
図５は、検出対象判定部２４３にて行われる、測距データの比較による変化領域の検出処理の概念を示している。図５において横軸は角度であり、縦軸は角度成分に対応する距離値である。検出対象判定部２４３は、現在の測距データと基準データとにおいて各々の角度成分ごとに距離値の差分を算出し、現在の測距データが基準データよりも所定距離以上近くなっている変化点の有無を調べる。変化点は、図５下段の図において距離差が負の値であって−Δ以下の点（距離差が−側にΔ以上の点）である。検出対象判定部２４３は、変化点があればその連続する区間を調べ、連続する区間を変化領域としてグループ化する。
具体的には、２つの変化点間の距離を算出し、この距離が所定距離以内（例えば７０ｃｍ以内）であれば連続する区間とみなせると判断して、一つの変化領域を構成する変化点とする。
検出対象判定部２４３は、グループ化した変化領域の大きさが人物や車両の一部と判定できる所定サイズ（例えば１５ｃｍ）以上であれば当該変化領域に含まれる測定点の位置（角度と距離値）をトラッキング情報に現在周期の情報として記憶する。そして、検出対象判定部２４３は、この変化領域について前回周期の変化領域との対応付けを行う。
なお、連続する区間と判断できなかった変化点（孤立点）はノイズとして除去してよく、また膨張収縮処理による統合やノイズ除去を行ってもよい。
【００４６】
図６は、変化領域について移動量を算出する処理の概念を示す図である。図６は、物体検出センサ２が、レーザ光の走査面を略水平面とするように警戒領域４を監視している様子を鉛直下方向に見た場合に、車両が警戒領域４に侵入してきた状況を示している。
図中、一点鎖線は、車両が警戒領域４に現れた初期の段階で走査を行ったときの過去の走査時点における状況を示し、実線は、この過去の時点から少し経過した段階で走査を行ったときの現在の走査時点における状況を示している。
このような状況の場合、変化点が検出される走査範囲は過去時点と現在時点とで、図６の左下のように異なってくる（両端が矢印の曲線）。このため、両時点で検出される変化点も、図６右側の吹き出し枠内において丸点で示したように異なってくる。
【００４７】
まず、検出対象判定部２４３は、移動量を算出するにあたり、警戒領域４における変化領域の位置を代表する点を示す点を設定する。この代表点は、変化領域の境界を含み、変化領域内に設定される。
具体的には、検出対象判定部２４３は、一つの変化領域を構成する変化点の角度と距離値に基づき、物体検出センサ２を原点としてｘ軸とｙ軸を備えた直交座標の位置（ｘ，ｙ）に変化点を置き換える。
本実施形態においては、直交座標上の変化点に外接する矩形を変化領域として検出している（図６の吹き出し枠内の縦長矩形）。この外接矩形の頂点を図６に図示したようにＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、それぞれの座標を（ｘａ，ｙａ）、（ｘｂ，ｙｂ）、（ｘｃ，ｙｃ）、（ｘｄ，ｙｄ）とし、変化点として（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、…、（ｘｉ，ｙｉ）が検出されていたとすると、以下のようにして変化領域を特定することができる。
・Ａ（ｘａ，ｙａ）＝（ｍｉｎ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ），ｍｉｎ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ））
・Ｂ（ｘｂ，ｙｂ）＝（ｍａｘ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ），ｍｉｎ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ））
・Ｃ（ｘｃ，ｙｃ）＝（ｍａｘ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ），ｍａｘ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ））
・Ｄ（ｘｄ，ｙｄ）＝（ｍｉｎ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ），ｍａｘ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ））
そして、検出対象判定部２４３は、この外接矩形から重心点の座標を算出し、これを変化領域の代表点としている（図６の吹き出し枠内のひし形点）。
外接矩形の重心点を図６に示したようにＧとすると、その座標Ｇ（ｘｇ，ｙｇ）は、具体的には、以下のようにして求めることができる。
・ｘｇ＝｛ｍｉｎ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ）＋ｍａｘ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｉ）｝／２
・ｙｇ＝｛ｍｉｎ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ）＋ｍａｘ（ｙ１，ｙ２，…，ｙｉ）｝／２
検出対象判定部２４３は、この重心点に基づいて、移動量算出の対象となる２つの重心点間の移動量を算出する（図６の吹き出し枠内の白抜き矢印）。
なお、上述した変化領域としての外接矩形の頂点の座標、及び、代表点としての重心点の座標は、トラッキング情報として変化領域ごと、測定周期ごとに記憶される。
【００４８】
図７は、サイズ変化量を算出する処理の概念を示す図である。
図７では、過去時点（警戒領域４に初めて出現した時点）の変化領域の座標が、Ｐ（ｘｐ，ｙｐ）、Ｑ（ｘｑ，ｙｑ）、Ｒ（ｘｒ，ｙｒ）、Ｓ（ｘｓ，ｙｓ）として特定されている。また、この過去時点の変化領域について対応付けがされた変化領域の現在時点の座標が、Ａ（ｘａ，ｙａ）、Ｂ（ｘｂ，ｙｂ）、Ｃ（ｘｃ，ｙｃ）、Ｄ（ｘｄ，ｙｄ）として特定されている。
検出対象判定部２４３は、まず、これら２つの変化領域について位置合わせを行う。具体的には、図７を参照すると外接矩形の４つの頂点として左下、右下、右上、左上の４点があるが、これら何れかの点を原点に移動させた場合の他の３点を２つの変化領域それぞれで算出することで位置合わせを行うことができる。
例えば、過去時点の点Ｐ及び現在時点の点Ａを原点に移動させて位置合わせした場合、過去時点の各座標Ｐ´、Ｑ´、Ｒ´、Ｓ´は、Ｐ´（０，０）、Ｑ´（ｘｑ−ｘｐ，０）、Ｒ´（ｘｒ−ｘｐ，ｙｒ−ｙｐ）、Ｓ´（０，ｙｓ−ｙｐ）で求められる。また、現在時点の各座標Ａ´、Ｂ´、Ｃ´、Ｄ´は、Ａ´（０，０）、Ｂ´（ｘｂ−ｘａ，０）、Ｃ´（ｘｃ−ｘａ，ｙｃ−ｙａ）、Ｄ´（０，ｙｄ−ｙａ）で求められる。
そして、検出対象判定部２４３は、位置合わせ後の過去時点及び現在時点の座標からサイズ変化量を算出する。具体的には、原点に移動させた点（点Ｐ´及び点Ａ´）の対角となる点（点Ｒ´及び点Ｃ´）同士の距離をサイズ変化量として算出する。この距離は以下の式により求めることができる。
・√［｛（ｘｒ−ｘｐ）−（ｘｃ−ｘａ）｝２＋｛（ｙｒ−ｙｐ）−（ｙｃ−ｙａ）｝２］
なお、サイズ変化量は、変化領域の対応付けがなされるごとに算出され、算出されたサイズ変化量はトラッキング情報として変化領域ごとに更新されてゆく。
【００４９】
図８は、検出対象判定部２４３による車存在度の算出処理の概念を示す図である。この図では、車両の移動によって砂埃が発生した環境下で、物体検出センサ２の警戒領域４に車両が存在している状況を例として示している。図中、黒丸点は、変化した測定点であって、上述した変化領域を検出する処理によって、一つの変化領域としてグループ化されている測定点を示している。
この例では、センサから照射されたレーザ光が砂埃で反射したことから、一部の測定点が車両の側面の手前となってしまい、車両の外形が精度良く検出できていない状態を示している。このため、一つの変化領域としては検出されているものの、車両の側面によって反射した測定点は砂埃がない場合に比べて少なくなっている。
【００５０】
検出対象判定部２４３は、まず、変化領域としてグループ化された測定点のうち、線分として近似できる測定点から線分データを検出する処理を行う。
この線分近似する処理は、例えば、まず、グループ化された測定点のうち隣り合う測定点３点を選択する。そして、これら３点の測定点のうち隣り合う２点の測定点について測距データにおける距離値の差がともに近距離にあるとみなせる所定距離範囲内であり、かつ、これら３点の測定点のうち隣り合う２点を結んでできる２本の線分同士のなす角がほぼ直線とみなせる所定角度範囲内である場合に、１つの線分と判断する処理をグループ化された全ての測定点について行うことで実現できる。図６においては３本の線分を近似した例として示されている。
線分近似がされた場合、１本の線分に近似できる測定点のうち線分の両端の２つの測定点の位置（角度と距離値）を線分データとして特定する。
なお、線分近似する処理は、公知の手法を用いればよく、例えば、ハフ変換や最小二乗法などといった手法を用いてもよい。
【００５１】
次に、検出対象判定部２４３は、複数の線分データについて１つの線分データごとに評価し（図中の白抜き矢印）、車両形状らしさの度合いの高さを示す車形状度ｆ１を算出する処理を行う。この１つの線分データについての評価は、線分データから線分の長さを算出し、これが大きければ大きいほど高い評価を行い、車形状度ｆ１を高く算出する。
【００５２】
この１つの線分データの評価方法の例としては、例えば、以下のような方法が考えられる。
・線分の長さが第１の所定長さ未満の場合、車形状度ｆ１＝０とする。
・線分の長さが第１の所定長さ以上で第２の所定長さ以下の場合、第１の所定長さのときに車形状度ｆ１＝０で、第２の所定長さのときに車形状度ｆ１＝５０となるように略比例的に車形状度ｆ１を増加させる。
・線分の長さが第２の所定長さより大きい場合、車形状度ｆ１＝５０とする。
【００５３】
さらに、検出対象判定部２４３は、２つの線分データの全ての組合せについて、それぞれ評価し（図中の破線矢印）、車両形状らしさの度合いの高さを示す車形状度ｆ２を算出する処理を行う。この２つの線分データの組合せについての評価は、２つの線分データからそれぞれの線分の長さを算出し、この合計値が大きいほど高い評価を行う。また、２つの線分データから２つの線分のなす角を算出し、これが９０度に近いほど高い評価を行う。そして、これらの評価が高いほど、車形状度ｆ２を高く算出する。
【００５４】
この２つの線分データの組合せの評価方法の例としては、まず、２つの線分データの長さの合計値について、以下のように評価値を算出する。
・合計値０以上で第３の所定長さ以下の場合、合計値０のときに評価値０で、第３の所定長さのときに評価値２５となるように略比例的に評価値を増加させる。
・合計値が第３の所定長さより大きい場合、評価値２５とする。
そして、２つの線分データのなす角に応じて、これらの評価値に所定値を乗じて、車形状度ｆ２とする。例えば、以下のように評価値に所定値を乗じるようにする。
・なす角（劣角）と９０度との差の絶対値が０以上第１の所定差以下である場合、評価値に２を乗じる。
・なす角（劣角）と９０度との差の絶対値が第１の所定差より大きく第２の所定差以下である場合、評価値に１を乗じる。
・なす角（劣角）と９０度との差の絶対値が第２の所定差より大きい場合、評価値に０．５を乗じる。
【００５５】
検出対象判定部２４３は、算出した全ての車形状度ｆ１及び車形状度ｆ２を合計し、これを、変化領域の車両形状らしさの度合いの高さを示す車形状度Ｆとして算出する処理を行う。この車形状度Ｆは上述の車存在度の算出に用いられる。
【００５６】
次に、この車形状度Ｆを用いた車存在度の算出処理について説明する。車存在度の算出は、測定周期ごとに算出される車形状度Ｆが特定の状態にあるか否かを検出し、この状態が生じた回数に応じて算出する。
具体的には、検出対象判定部２４３は、車形状度Ｆが所定の閾値Ｍ（第１の閾値）よりも高い状態となった測定周期の回数を検出することで車存在度を算出する。この回数の検出及び車存在度の算出は、上述のトラッキング処理において、新規に検出した変化領域に対してトラッキング情報を記憶する際に、回数を検出するためのカウンタ及び車存在度（初期値はともに０）を設定することにより行われる。そして、車形状度Ｆが閾値Ｍよりも高ければカウンタに１を加算してゆく。
【００５７】
そして、車形状度Ｆが閾値Ｍよりも高くなった回数（カウンタ値）が多いほど、高く車存在度を算出する。このときに、カウンタの値が小さい値、つまり車形状度Ｆが閾値Ｍよりも高くなった回数がまだあまり多くはない初期の状態において、車存在度を高めてゆく度合いが、車存在度の最大値１００に対して最も高い割合となるようにする。
例えば、９００ｍｓｅｃ（測定周期が３０ｍｓｅｃであれば３０周期）で車存在度を最小値０から最大値１００となるようにする場合、前回の周期で記憶したトラッキング情報に含まれる車存在度に対し、カウンタ値が１〜１０の場合は５を加算、カウンタ値が１１〜２０の場合は４を加算、カウンタ値が２１〜３０の場合は１を加算する。
【００５８】
また、車存在度は、車形状度Ｆが閾値Ｌ（閾値Ｌ＜閾値Ｍ）よりも低い状態となった場合、所定の値を車存在度から減算する。
具体的には、検出対象判定部２４３は、車形状度Ｆが閾値Ｌよりも低い状態となった測定周期の回数が多くなるほど、低く車存在度を算出する。この低く車存在度を算出する処理も、上述のカウンタを用いて行われる。カウンタの値が大きい値、つまり車形状度Ｆが閾値Ｍよりも高い回数がまだ多い状態においては、車存在度を低めてゆく度合いが、車存在度の最大値１００に対して最も低い割合となるようにする。
例えば、９００ｍｓｅｃ（測定周期が３０ｍｓｅｃであれば３０周期）で車存在度を最大値１００から最小値０となるようにする場合、前回の周期で記憶したトラッキング情報に含まれる車存在度から、カウンタ値が２０〜２９の場合は１を減算、カウンタ値が１０〜１９の場合は４を減算、カウンタ値が０〜９の場合は５を減算する。
【００５９】
なお、車形状度Ｆが閾値Ｌ〜閾値Ｍの間である場合には値の加算・減算は行わずに現在の値を維持する。
【００６０】
さらに、検出対象判定部２４３は、車形状度Ｆが所定の閾値Ｈ（閾値Ｈ＞閾値Ｍ、第２の閾値）よりも高い場合、すなわち、車形状度Ｆが非常に高い場合、カウンタに応じて算出した上述の車存在度に所定の底上値（例えば５０）を加算する。
この底上値の加算は、車形状度Ｆが閾値Ｈよりも高い測定周期に限って加算されるもので、これを加算して次の測定周期に車形状度Ｆが閾値Ｈ以下となった場合は底上値を減算する。
【００６１】
＜警備装置＞
次に、図３を用いて警備装置５の構成について説明する。図３は、警備装置５の構成を示すブロック図である。警備装置５は、監視建物３内に設置されて監視区域を警戒監視し、異常の所在を遠隔の監視センタ６へと通報する。
【００６２】
警備装置５は、物体検出センサ２及びその他の警備センサ（不図示）と接続されるセンサＩ／Ｆ（インターフェース）５１と、通信網７を介して遠隔の監視センタ６と接続される通信部５２と、監視区域の利用者により操作される操作部５３と、ＨＤＤやメモリなどで構成される記憶部５４と、ＭＰＵやマイコンなどで構成され各部の制御を行う制御部５５とを有して概略構成される。制御部５５は、機能モジュールとして、監視区域の警備モードを設定／変更するモード設定部５５１と、監視区域に異常が発生したことを確定する異常処理部５５２とを備えている。また、記憶部５４には、警備モード情報や現状態情報などの管理情報や、各種の処理プログラムやパラメータや警備装置５の識別情報などが記憶されている。
【００６３】
モード設定部５５１は、利用者が警備モードを設定する際に操作部５３から入力する情報を照合し、照合ＯＫと判定できれば、操作部５３の入力に基づいて警備モードを警備セットモードまたは警備解除モードに設定する。モード設定部５５１にて設定された警備モードは、記憶部５４の警備モード情報に記憶される。
【００６４】
ここで、警備セットモードは、夜間や休日など、監視建物３を含む監視区域が無人となるときに設定され、各種センサが事象の変化を検知したときに通信部５２を介して遠隔の監視センタ６に異常通報を行うモードである。また、警備解除モードは、監視区域が有人のときに設定され、各種センサの検知による異常通報を行わないモードである。
モード設定部５５１は、警備セットモードに設定されるとセンサＩ／Ｆ５１を介して物体検出センサ２に警備開始信号を出力し、また、警備解除モードに設定されるとセンサＩ／Ｆ５１を介して物体検出センサ２に警備解除信号を出力する。
【００６５】
異常処理部５５２は、記憶部５４に記憶された現在の警備モードが警備セットモードであるときに各種センサから検出信号の入力を受けると、監視区域に異常が発生したと確定し、現状態情報に各種センサから入力された検出信号に対応する異常種別と検出したセンサの情報を記憶する。また、異常処理部５５２は、異常の発生を確定すると、異常種別と検知したセンサ及び警備装置５の識別情報を含む異常信号を、遠隔の監視センタ６に通信部５２を介して送信する。
【００６６】
＜動作の説明＞
以上のように構成された警備システム１について、図面を参照してその動作を説明する。ここでは、主として物体検出センサ２に関する動作について説明する。図９は、物体検出センサ２にて実行される監視プログラムの動作を示すフローチャートである。
【００６７】
駆動制御部２４１は、警備装置５から警備開始信号を受信すると（ステップＳＴ１−Ｙｅｓ）、検知部２２に駆動信号を出力し、検知部２２の駆動を開始させる（ステップＳＴ２）。駆動信号の入力を受け検知部２２が警戒領域４の走査を開始して測距データが出力されると（ステップＳＴ３−Ｙｅｓ）、基準データ生成部２４２は、この初回の走査による測距データに基づき基準データを生成して記憶部２３に記憶する（ステップＳＴ４）。
【００６８】
そして、基準データを生成した後に測距データが取得されると（ステップＳＴ５−Ｙｅｓ）、検出対象判定部２４３により現在の測距データと基準データとを比較して検出対象判定処理が行われる（ステップＳＴ６）。検出対象判定処理については後述する。そして、検出対象判定処理の結果に基づき記憶部２３の現状態情報に警備装置５に出力していない検出情報が記憶されていれば（ステップＳＴ７−Ｙｅｓ）、通信部２１よりかかる自己のアドレス情報を含む検出信号が警備装置５に送信される（ステップＳＴ８）。
【００６９】
物体検出センサ２は、警備装置５から警備解除信号を受信していなければ（ステップＳＴ９−Ｎｏ）、かかるステップＳＴ５からＳＴ８の処理を繰り返し警戒領域４の監視を行う。他方、警備装置５から警備解除信号を受信すると（ステップＳＴ９−Ｙｅｓ）、駆動制御部２４１が検知部２２に駆動停止信号を出力して検知部２２の駆動を停止させ（ステップＳＴ１０）、記憶部２３の現状態情報に記憶された検出有りの情報から検出無しの情報に変更し（ステップＳＴ１１）、一連の処理を終了する。なお、ステップＳＴ３及びＳＴ５において、走査周期（例えば３０ｍｓｅｃ）を所定以上越えても測距データが取得されなければ、機器の異常として処理を終了してよい。
【００７０】
以上に、物体検出センサ２の基本的な動作について説明した。
次に、図９のステップＳＴ６における検出対象判定処理について図１０を参照して説明する。図１０は検出対象判定処理のフローチャートである。
【００７１】
図１０において、検出対象判定部２４３は、現在周期にて取得された測距データと基準データを読み出し（ステップＳＴ３１）、角度成分（方向）ごとに、現在の測距データで検出された距離値ｄｎと基準データに記憶された距離値ｄｂとの差分計算を行う（ステップＳＴ３２）。
【００７２】
そして、検出対象判定部２４３は、現在の測距データと基準データとの差分結果から、現在の測距データが基準データよりも所定距離以上近くなっている変化点が存在するかを調べる（ステップＳＴ３３）。変化点は、図５下段の図において距離差が負の値であって−Δ以下の点（距離差が−側にΔ以上の点）である。検出対象判定部２４３は、変化点があれば（ステップＳＴ３３−Ｙｅｓ）、その連続区間を調べ、連続する変化点で距離が近いものをグループ化して変化領域として検出する（ステップＳＴ３４）。ここでは、検知部２２が走査する際の角度間隔が検出対象（人や車両）と比較して十分に密であるので、連続していない変化点（孤立点）や、変化領域の大きさが検出対象（人や車両）の一部と判定できる所定サイズ（例えば１５ｃｍ）に満たない物体をノイズとして除去してよい。
【００７３】
検出対象判定部２４３は、変化領域として変化点の位置（角度と距離値）を記憶部２３のトラッキング情報に現在周期の情報として記憶する。そして、トラッキング情報を参照して前回周期と現在周期の処理結果の比較を行い、変化領域ごとにトラッキング対象が存在するかどうかを判定するトラッキング処理を行う（ＳＴ３５）。トラッキング処理では、前回周期と現在周期の間で、所定の角度、距離範囲内にほぼ同一サイズの変化領域があるか否かでトラッキング対象の有無を判断する。該当変化領域があれば、その変化領域がトラッキング対象になる。なお、この判断で、トラッキング対象がなければ、現在周期のその変化領域は新規に出現した変化領域であることとなる。
なお、前回周期の変化領域のトラッキング情報であって、今回周期においてトラッキング対象と判断されなかったトラッキング情報は、この変化領域を生じさせた物体は警戒領域外に移動したと判断して消去する。
【００７４】
次に、検出対象判定部２４３は、変化領域ごとに上述した特徴量を算出する特徴量算出処理を行う（ＳＴ３６）。この特徴量算出処理において、車存在度を算出する処理である上述した車存在度算出処理が行われる。
【００７５】
検出対象判定部２４３は、特徴量の算出が完了すると、変化領域ごとに警戒領域４に新規に出現したときの変化領域の座標をトラッキング情報から読み出し、この新規に出現したときの変化領域の座標と、今回の測定周期で特定した変化領域の座標とを用いて、上述したサイズ変化量を算出する処理を行う（ＳＴ３７）。
【００７６】
そして、検出対象判定部２４３は、変化領域ごとに警戒領域４に新規に出現したときの変化領域の重心点をトラッキング情報から読み出し、この新規に出現したときの変化領域の重心点と、今回の測定周期で特定した変化領域の重心点とを用いて、警戒領域４に新規に出現した位置から現在位置までの変化領域の移動量を算出する処理を行う（ステップＳＴ３８）。
【００７７】
次に、検出対象判定部２４３は、ＳＴ３６で算出した車存在度、及びＳＴ３７で算出したサイズ変化量を用いて、ＳＴ３８で算出した移動量を補正する処理を変化領域ごとに行う（ＳＴ３９）。
ここで、サイズ変化量を用いた移動量の補正について図１１（ａ）を用いて説明する。
図１１（ａ）は、車存在度を横軸とし、ＳＴ３８で算出した移動量を補正する度合いを示す補正度Ｃ（％）を縦軸とし、両者の関係を示している。
ＳＴ３７で算出したサイズ変化量をＳとし、ＳＴ３８で算出した移動量をＤｇとし、補正後の移動量をＤｃとすると、以下の式により補正後の移動量Ｄｃを補正する。
・Ｄｃ＝Ｄｇ＋Ｓ×Ｃ／１００
ここで、補正度Ｃは、図１１（ａ）に示したように、車存在度が最小値０であれば０となり、車存在度が最大値１００であれば１００となるような比例関係としている。
このため、上記の式により算出される補正後の移動量Ｄｃは、車存在度が最小値０であれば補正度Ｃは０となるため、Ｄｃ＝ＤｇとなりＳＴ３８で算出した移動量そのものとなる。そして、車存在度が大きくなるに従って補正度Ｃも増大し、車存在度が最大値１００となると補正度Ｃは１００となるので、Ｄｃ＝Ｄｇ＋ＳとなりＳＴ３８で算出した移動量にサイズ変化量Ｓそのものを加算した値となる。
【００７８】
図１０のフローチャートに戻ると、検出対象判定部２４３は、ＳＴ３９にて補正された変化領域ごとの移動量全てが所定距離に満たなければ（ステップＳＴ４０−Ｎｏ）、検出対象判定処理を終了する。他方、移動量のいずれかが所定距離以上であれば（ステップＳＴ４０−Ｙｅｓ）、該当変化領域を検出対象と判定し、警戒領域４に検出対象が存在すると判定して記憶部２３の現状態情報に検出有りを記憶する（ステップＳＴ４１）。この結果、図９のステップＳＴ８において警備装置５に検出信号が出力され、警備装置５にて異常が確定されると遠隔の監視センタ６に異常通報がなされる。
【００７９】
以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。
【００８０】
例えば、本実施形態では、変化領域の大きさの変化量を算出するにあたり、変化領域として検出した２つの外接矩形を１つの頂点で位置合わせし、位置合わせをした頂点の対角にある頂点同士の距離を求めたが、その他の手法を用いてもよい。
その手法の例として、２つの外接矩形の面積から変化領域の大きさの変化量を算出してもよい。具体的には、図７右図を用いて説明すると、まず、外接矩形Ａ´Ｂ´Ｃ´Ｄ´の面積、及び外接矩形Ｐ´Ｑ´Ｒ´Ｓ´の面積を以下の式により算出する。
・外接矩形Ｐ´Ｑ´Ｒ´Ｓ´の面積＝｜ｘｒ−ｘｐ｜×｜ｙｒ−ｙｐ｜
・外接矩形Ａ´Ｂ´Ｃ´Ｄ´の面積＝｜ｘｃ−ｘａ｜×｜ｙｃ−ｙａ｜
そして、これらの面積の差の絶対値を変化領域の変化量として用いてもよい。
この場合に、移動量を補正する方法の例としては、変化量の値の範囲ごとに、移動量に加算する補正量をテーブル情報として予め記憶しておき、補正を行う際に、この情報を参照して補正を行うこととすればよい。
【００８１】
また、本実施形態では、移動量を補正する際に、特徴量としての車存在度に応じた補正度Ｃを求めてサイズ変化量に応じた補正を行ったが、補正度Ｃを求めずに補正を行ってもよい。例えば、移動量にサイズ変化量をそのまま加算する補正でもよい。
【００８２】
また、車存在度の算出方法としては、上述した手法以外を用いてもよい。例えば、上述した手法では、１つの線分データの評価、及び２つの線分データの組合せの評価の両方に基づいて車存在度を算出したが、２つの線分データの組合せのみに基づいて車存在度を算出してもよい。また、算出処理をさらに簡略化させて、２つの線分データのなす角の９０度にどの程度近い値なのかのみに基づいて車存在度を算出してもよい。
【００８３】
そして、本実施形態では、検出対象に車両を含んでいるため、車両らしさを示す車存在度を検出対象特徴量として用いたが、何を検出対象にするかに応じてその検出対象について公知の算出方法を用いて特徴量を算出し、これを検出対象特徴量としてよい。
【００８４】
さらに、本実施形態では、特徴量として検出対象らしさを示す検出対象特徴量を用いたが、これに加えて又はこれに替えて、検出対象ではない非検出対象らしさを示す非検出対象特徴量を算出し、移動量を補正する場合に、この非検出対象特徴量が高いほど、補正度を低くするようにしてもよい。
【００８５】
非検出対象特徴量としては、例えば、鳥らしい度合いの高さを示す鳥存在度、霧らしい度合いの高さを示す霧存在度を用いてもよい。
【００８６】
ここで、それぞれの特徴量について簡単に説明すると、鳥存在度は、鳥の飛行速度や飛行状態における動きの特性に着目した特徴量で、最小値を０、最大値１００とする。
具体的な算出処理は、トラッキング情報から変化領域の移動速度を算出し、この移動速度が速いほど鳥存在度を高く算出する。
また、鳥は飛行状態においては羽ばたいているため変化領域の大きさや形状も頻繁に変化している。これを考慮して、トラッキング情報を参照して、変化領域の大きさや形状が頻繁に変化しているほど、鳥存在度を高く算出する。
【００８７】
また、霧存在度は、霧の濃さの特性に着目した特徴量で、最小値を０、最大値１００とする。
具体的な算出処理は、変化領域に含まれる測定点について、隣り合う測定点同士の差分とって分散値を算出する。霧の濃度にはむらがあることから、この分散値が大きいほど霧存在度を高く算出する。
【００８８】
そして、補正の方法としては、図１１（ｂ）に示すような比例関係のように、鳥存在度又は霧存在度が０のときは補正度を１００とし、鳥存在度又は霧存在度が高くなればなるほど補正度を低くしてゆき、鳥存在度又は霧存在度が１００のときは補正度を０とするなどとすることができる。
この補正度を用いた移動量の補正処理については本実施形態と同様の処理とすることができるので説明を省略する。
【００８９】
さらに、本実施形態では、補正前に移動量を算出するにあたり、２つの変化領域の代表点としての重心点間の距離を求めたが、これに限るものではない。
例えば、２つの変化領域が直交座標上において重なっている場合には、変化領域は植栽の揺れなどの可能性があるとして、図１０のＳＴ３８で算出する移動量（補正前の移動量）を０とみなすようにしてもよい。
具体的には、図７左図を参照して説明すると、変化領域ＡＢＣＤの領域の範囲は、ｘａ≦ｘＡＢＣＤ≦ｘｂ及びｙａ≦ｙＡＢＣＤ≦ｙｄで特定でき、変化領域ＰＱＲＳの領域の範囲は、ｘｐ≦ｘＰＱＲＳ≦ｘｑ及びｙｐ≦ｙＰＱＲＳ≦ｙｓで特定できる。そして、ｘ軸方向とｙ軸方向についてそれぞれ領域の範囲が重複するかを調べ、重複する場合によって以下のように移動量を算出する。
・領域の範囲がともに重複する場合：
移動量を０とする。
・領域の範囲がいずれか一方の軸で重複する場合：
重複しない軸における各領域間の距離を移動量とする。
例えば、ｙ軸で領域の範囲が重複し、ｘ軸で領域の範囲が重複しておらず、ｘｂ＜ｘｐの場合は、それぞれの領域にお互いに近い端点であるｘｂ及びｘｐを代表点として用い、｜ｘｐ−ｘｂ｜を移動量として算出する。
・領域の範囲がともに重複しない場合：
それぞれの軸における各領域間の距離を求め、ぞれぞれの距離の二乗和の平方根を移動量とする。
例えば、ｘｂ＜ｘｐであり、ｙｄ＜ｙｐである場合は、それぞれの領域にお互いに近い端点であるｘｂ及びｘｐ、ｙｄ及びｙｐを代表点として用い、√（｜ｘｐ−ｘｂ｜２＋｜ｙｐ−ｙｄ｜２）を移動量として算出する。
【００９０】
本実施形態では、変化領域を、一つの変化領域とみなせる複数の変化点に外接する外接矩形として検出したが、その他の方法により検出してもよい。例えば、複数の変化点そのものを変化領域としてもよい。
【００９１】
また、本実施形態においては、検出対象を判定するための判定条件として移動量を用いているが、これに加えて他の判定条件を用いてもよい。
例えば、変動領域が警戒領域４に滞留している時間をトラッキング情報から算出し、この滞留時間が所定時間以上であることを判定条件として加えてもよい。
また、変化領域の移動した軌跡をトラッキング情報から検出し、この軌跡が検出対象に特有な軌跡であることを判定条件として加えてもよい。
【００９２】
さらに、本実施形態においては、監視情報として測距データを用いているが、これ以外の情報を監視情報として用いてもよい。
例えば、監視情報を取得する取得手段として、検知部２２に替えて、警戒領域４の画像データを撮像する撮像部を用い、この撮像部が出力する画像データを監視情報としてもよい。
この場合、警戒領域４に検出対象が存在しない正常な画像データを基準データとして記憶しておき、この基準データと撮像された画像データとの輝度値の差分をとり、所定の輝度差がある領域を変化領域として検出すればよい。また、移動量の算出処理、変化領域の大きさの変化量の算出処理、算出した変化量による補正処理などは、上述した実施形態及び変形例のいずれかの手法の考え方や、公知の画像処理の手法を用いて同様に行うことができる。
【００９３】
また、本実施形態では、それぞれ１周期前（現在周期に対する前回周期）および１周期後（前回周期に対する現在周期）の測距データとの間でトラッキング処理を行う例について説明したが、これに限らず、所定時間内の測距データ（例えば１秒間の間に取得されるデータ）との間でトラッキング処理を行う構成としてよい。この場合、上述したようにトラッキング処理において所定時間内に取得された測距データ全てについて対応付けの可否を判定し、対応する変化領域が存在すればトラッキング対象ありと判定する。これにより、瞬時的なノイズにより検出が欠落した場合であっても誤判定することなくトラッキング対象を検出することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１ 警備システム
２ 物体検出センサ
２１ 通信部
２２ 検知部
２２１レーザ発振部
２２２走査鏡
２２３走査制御部
２２４反射光検出部
２２５測距データ生成部
２３ 記憶部
２４ 制御部
２４１駆動制御部
２４２基準データ生成部
２４３検出対象判定部
３ 監視建物
４ 警戒領域
５ 警備装置
６ 監視センタ
７ 通信網
【図２】
2015141635.tif 000003
【図３】
2015141635.tif 000004
【図４】
2015141635.tif 000005
【図５】
2015141635.tif 000006
【図６】
2015141635.tif 000007
【図７】
2015141635.tif 000008
【図８】
2015141635.tif 000009
【図９】
2015141635.tif 000010
【図１０】
2015141635.tif 000011
【図１１】
2015141635.tif 000012
【図１２】
2015141635.tif 000013
【図１】
2015141635.tif 000014