(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知範囲内の温度分布を表す取得情報を取得する取得部と、前記検知範囲に対象物が存在しないときの前記検知範囲内の温度分布を表す背景情報を記憶する記憶部と、前記背景情報に対する前記取得情報の変化に基づいて前記検知範囲における前記対象物の有無を検出する検出部と、前記記憶部に記憶されている前記背景情報を繰り返し更新する更新部とを備え、
前記更新部は、前記背景情報を、前記検出部で前記対象物が検出された領域を含む検出領域と、当該検出領域以外の領域からなる不検出領域とに分け、
前記不検出領域については、前記取得情報に基づいて前記背景情報を更新する第１の背景更新処理を実行し、前記検出領域については、前記不検出領域の少なくとも一部からなる抽出領域の前記第１の背景更新処理による温度の変化量から求まる補正値を用いて、前記背景情報を更新する第２の背景更新処理を実行することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記更新部は、前記不検出領域のうち前記検出領域に接している一部の領域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求めることを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記更新部は、前記背景情報の前記不検出領域の一部の領域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求める第１モードと、前記背景情報の前記不検出領域の全域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求める第２モードとを、前記第１の背景更新処理による前記不検出領域の温度の変化量のばらつき度合いに応じて切り替えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱画像を用いて、現在の熱画像と背景画像との差分を求めることによって対象物を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、センサ装置から検知範囲の熱画像を取得し、熱画像から対象物である人などの熱源を検出する物体検出装置が提供されている。物体検出装置による物体の検出方法としては、検知範囲に対象物が存在しない時点での検知範囲の熱画像を背景画像として予め記録しておき、センサ装置より取得された現在の熱画像と背景画像との差分を検出する背景差分法が知られている。背景差分法は、演算が簡単であり、安定した環境下では検出精度もよいという利点がある。
【０００３】
ところで、背景差分法を用いた物体検出装置は、一度取得した背景画像をそのまま使用し続けると、対象物に依らない検知範囲内の温度（以下、「環境温度」という）が変化したときに誤検出を生じるおそれがあるので、背景画像を更新していく必要がある。
【０００４】
そこで、被検知物体が検出されなかった場合に、参照画像（背景画像）を原画像（取得画像）にて更新させる機能を持った装置が提案されている（たとえば特許文献１参照）。また、前回の基準画像（背景画像）を取り込んだ時刻より所定時間隔てた時刻での入力画像を取り込み、この入力画像と基準画像との加算平均値を求めて、次回の基準画像として更新する機能を持った装置も提案されている（たとえば特許文献２参照）。ただし、特許文献２に記載の装置においては、入力画像から対象物が検出された場合、加算平均処理は実行されない。
【０００５】
さらにまた、画像から人体を識別する装置として、背景画像と現在の画像との差分演算を行い所定の閾値で２値化し、閾値以下の画素については現在の画像で背景画像を書き換える機能を有する装置も提案されている（たとえば特許文献３参照）。特許文献３に記載の装置には、閾値以上の画素（つまり２値化により検出された画素）であっても、人体でないと判断された画素については、現在の画像で背景画像を書き換える機能も備わっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開昭６２−２４０８２３号公報
【特許文献２】特開平１０−３０８９３９号公報
【特許文献３】特開平５−１１８９１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１，２に記載の構成では、対象物が検出されている画像では背景画像の更新が行われないため、検知範囲に対象物が存在し続けている間は背景画像の更新が行わず、環境温度が変化した場合に対応できずに誤検出を生じる可能性がある。
【０００８】
また、特許文献３に記載の装置のように、対象物が検出された画像のうち対象物（人）が検出されない領域については背景画像の更新を行う場合でも、対象物が検出された領域は背景画像の更新が行われないため、環境温度の変化に対応できずに誤検出を生じ得る。すなわち、たとえば同じ位置に人が居続けている状態で環境温度が低下した場合、人の体温も環境温度に応じて低下するが、人が居る領域の背景画像は、環境温度が高い状態のまま更新されない。この場合、いずれは人の体温と背景画像との差分値が閾値を下回ってしまい、物体検出装置は人が居ないと誤検出（失報）する可能性がある。反対に、同じ位置に人が居続けている状態で環境温度が上昇した場合、人が居る領域の背景画像が実際の環境温度よりも低いままとなり、人がその領域を去っても、物体検出装置はその領域に人が居ると誤検出する可能性がある。
【０００９】
本発明は上記事由に鑑みて為されており、環境温度の変化に対応することにより誤検出を生じにくくした物体検出装置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】
【００１０】
本発明の物体検出装置は、検知範囲内の温度分布を表す取得情報を取得する取得部と、前記検知範囲に対象物が存在しないときの前記検知範囲内の温度分布を表す背景情報を記憶する記憶部と、前記背景情報に対する前記取得情報の変化に基づいて前記検知範囲における前記対象物の有無を検出する検出部と、前記記憶部に記憶されている前記背景情報を繰り返し更新する更新部とを備え、前記更新部は、前記背景情報を、前記検出部で前記対象物が検出された領域を含む検出領域と、当該検出領域以外の領域からなる不検出領域とに分け、前記不検出領域については、前記取得情報に基づいて前記背景情報を更新する第１の背景更新処理を実行し、前記検出領域については、前記不検出領域の少なくとも一部からなる抽出領域の前記第１の背景更新処理による温度の変化量から求まる補正値を用いて、前記背景情報を更新する第２の背景更新処理を実行することを特徴とする。
【００１１】
この物体検出装置において、前記更新部は、前記不検出領域のうち前記検出領域に接している一部の領域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求めることが望ましい。
【００１２】
この物体検出装置において、前記更新部は、前記背景情報の前記不検出領域の一部の領域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求める第１モードと、前記背景情報の前記不検出領域の全域を前記抽出領域として、当該抽出領域の温度の変化量から前記補正値を求める第２モードとを、前記第１の背景更新処理による前記不検出領域の温度の変化量のばらつき度合いに応じて切り替えることがより望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、検出領域については、更新部が、不検出領域の少なくとも一部からなる抽出領域の温度の変化量から求まる補正値を用いて、背景情報を更新する第２の背景更新処理を実行するので、環境温度の変化に対応することにより誤検出を生じにくくなる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態１に係る物体検出装置の構成を示す概略図である。
【図２】実施形態１に係る物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施形態１に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図４】実施形態１に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図５】実施形態１に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図６】実施形態１の他の構成に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図７】実施形態１の他の構成に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図８】実施形態１の他の構成に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【図９】実施形態２に係る物体検出装置の動作を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本実施形態の物体検出装置１は、図１に示すように、センサ装置２から情報を取得する取得部１１と、情報を記憶する記憶部１２と、背景差分などの演算を行い対象物３の有無を検出する検出部１３と、検出結果を出力する出力部１４とを備えている。ここでは人を対象物３とするが、人に限らず、たとえば走行中の自動車など熱源となる対象物であれば本実施形態の物体検出装置１は検出することができる。
【００１６】
センサ装置２は、赤外線に感度を持つたとえばサーモパイル素子等のセンサ素子（図示せず）がマトリクス状に２次元配置されて成り、検知範囲（センシング範囲）内の温度分布を表す情報を二次元の熱画像（温度分布画像）として継続的に出力する。各センサ素子は熱画像の各画素に対応しており、以下では各センサ素子が検出した領域の摂氏温度を、熱画像にて対応する各画素の画素値として説明する。なお、図１の例では物体検知装置１はセンサ装置２と別体であるが、この構成に限らず、物体検知装置１にセンサ装置２が一体に備わっていてもよい。
【００１７】
本実施形態の物体検出装置１はコンピュータからなり、コンピュータに所定のプログラムを実行させることにより、取得部１１、検出部１３、さらに後述の更新部１５としての各機能をコンピュータにて実現する。出力部１４は、モニタ装置やプリンタ装置など、検出部１３の検出結果をユーザに提示する機能を有する装置からなる。
【００１８】
物体検出装置１は、検知範囲内の温度分布を表す取得情報を取得部１１にてセンサ装置２から取得し、検出部１３にて、記憶部１２に記憶された背景情報に対する取得情報の変化に基づいて、検知範囲における対象物３の有無を検出する。すなわち、物体検出装置１は、検知範囲に対象物３が存在しない時点での検知範囲の温度分布を表す熱画像を背景画像（背景情報）として予め記憶部１２に記録している。この物体検出装置１は、センサ装置２から現在の検知範囲の温度分布を表す熱画像である取得画像（取得情報）を定期的に取得し、取得画像と背景画像との差分を検出する背景差分法により、検出部１３にて対象物３を検出する。
【００１９】
ただし、もし一度取得した背景画像をそのまま使用し続けると、物体検出装置１は、時間帯の変化や冷暖房等により、対象物３に依らない検知範囲内の温度（以下、「環境温度」という）が変化したときに誤検出を生じる可能性がある。
【００２０】
そこで、本実施形態の物体検出装置１は、記憶部１２に記憶されている背景画像を繰り返し更新する更新部１５を備えている。ここでは、更新部１５は、取得画像と背景画像との対比による対象物３の検出処理が検出部１３にて為される度に背景画像を更新するが、この構成に限らず、たとえば複数回の検出処理ごとに１度の周期で背景画像を更新してもよい。また、更新部１５は、たとえばある決められた時刻になると背景画像を更新してもよい。
【００２１】
以下に、物体検出装置１の動作について、検出部１３による対象物３の検出処理、および更新部１５による背景画像の更新処理を中心に、図２のフローチャートを参照して説明する。また、図３〜５は、５×５画素の熱画像を例として、物体検出装置１の処理を例示している。なお、以下では、画像における各画素の画素値を、画像における各画素の座標位置（ｘ，ｙ）および時刻ｔにて特定する。
【００２２】
物体検出装置１は、まず、対象物３が存在しない状態でセンサ装置２から出力される熱画像を取得部１１にて取得し、この熱画像の各画素値を、背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の初期値として記憶部１２に予め記憶する（Ｓ１）。背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）は、背景画像Ｔｂを構成する各画素の画素値である。
【００２３】
物体検出装置１は、現在の温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）をセンサ装置２から取得部１１にて取得し、この温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）を記憶部１２に記憶する（Ｓ２）。温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）は、取得画像Ｔを構成する各画素の画素値である。
【００２４】
検出部１３は、図３に例示するように、記憶部１２に記憶されている背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）と温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）との差分を、差分データＴｄ（ｘ，ｙ，ｔ）として算出する（Ｓ３）。つまり、差分データＴｄ（ｘ，ｙ，ｔ）は数１にて表される。差分データＴｄ（ｘ，ｙ，ｔ）は差分画像Ｔｄを構成する各画素の画素値である。検出部１３は数１で表される演算を画素ごとに取得画像Ｔの全画素について行う。
【００２５】
【数１】
0005799219.tif 000002
それから、検出部１３は、差分データＴｄ（ｘ，ｙ，ｔ）を所定の閾値によって２値化する（Ｓ４）。このとき、検出部１３は、図３に例示するように、差分値が閾値以上の画素を対象物３が検出された「検出画素」とし（Ｓ５）、差分値が閾値より小さな画素を対象物３が検出されなかった「不検出画素」とする（Ｓ６）ように２値化し、検出画像Ｉを生成する。図３〜５の例では、斜線部が検出画素の集合からなる領域、つまり対象物３が検出された領域である検出領域Ｄ１を表し、それ以外の領域が不検出領域の集合からなる領域、つまり対象物３が検出されなかった領域である不検出領域Ｄ０を表している。検出画像Ｉを構成する各画素の画素値Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）は閾値Ｃを用いて数２にて表される。
【００２６】
【数２】
0005799219.tif 000003
つまり、Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）＝１となる画素（ｘ，ｙ）が検出画素であり、Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）＝０となる画素（ｘ，ｙ）が不検出画素である。検出画像Ｉは、検出部１３の検出結果として出力部１４から出力される。
【００２７】
次に、物体検出装置１は、不検出画素の集合からなる不検出領域Ｄ０について背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を更新する第１の背景更新処理を、更新部１５にて行う（Ｓ７）。更新部１５は、不検出領域Ｄ０の全画素について、最新の温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）に基づいて記憶部１２に記憶されている背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を補正することにより、第１の背景更新処理を行う。具体的には、更新部１５は、図４に例示するように、記憶部１２に記憶されている背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）と、現在の温度分布データＴ（ｘ，ｙ，ｔ）との重み付き平均（加重平均）値を算出することによって、第１の背景更新処理を行う。つまり、不検出領域Ｄ０の新たな背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ＋１）は、重み付き平均のパラメータαを用いて数３にて表される。図４の例では、パラメータα＝０．１としている。更新部１５は、数３で表される演算を画素ごとに不検出領域Ｄ０の全画素について行う。
【００２８】
【数３】
0005799219.tif 000004
更新部１５は、第１の背景更新処理で得られた不検出領域Ｄ０の新たな背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ＋１）を用いて、後述の第２の背景更新処理で用いられる補正値を求める。補正値は、背景画像Ｔｂのうち不検出領域Ｄ０の少なくとも一部からなる抽出領域において、第１の背景更新処理で更新された温度の変化量から求められる。本実施形態では、不検出領域Ｄ０の全域を抽出領域とする。ここでは、更新部１５は、まず数４で表される更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を、図５（ａ）に例示するように、画素ごとに不検出領域Ｄ０の全画素について求める（Ｓ８）。更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）は、背景画像Ｔｂにおいて第１の背景更新処理によって更新された画素値の変化量を表す値である。
【００２９】
【数４】
0005799219.tif 000005
続いて、更新部１５は、抽出領域である不検出領域Ｄ０の全画素における更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の代表値を、補正値として求める（Ｓ９）。本実施形態では、補正値となる更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の代表値は数５にて表される平均値ΔＴａｖとする。ただし、代表値は平均値に限らず、中央値や最頻値などであってもよい。なお、数５では、不検出領域Ｄ０に属する要素数（画素数）を｜Ｄ０｜として表している。
【００３０】
【数５】
0005799219.tif 000006
図５の例では、１９画素からなる不検出領域Ｄ０中に、更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）＝０．１の画素が１２画素存在するので、平均値ΔＴａｖは１．２／１９≒０．０６となる。
【００３１】
それから、物体検出装置１は、検出画素の集合からなる検出領域Ｄ１について背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を更新する第２の背景更新処理を、更新部１５にて行う（Ｓ１０）。更新部１５は、検出領域Ｄ１の全画素について、処理Ｓ８，Ｓ９にて求めた補正値（平均値ΔＴａｖ）を用いて記憶部１２に記憶されている背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）を補正することにより、第２の背景更新処理を行う。具体的には、更新部１５は、図５（ｂ）に例示するように、記憶部１２に記憶されている現在の背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）に、補正値を加算することによって、第２の背景更新処理を行う。つまり、検出領域Ｄ１の新たな背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ＋１）は数６にて表される。更新部１５は、数６で表される演算を画素ごとに検出領域Ｄ１の全画素について行う。
【００３２】
【数６】
0005799219.tif 000007
要するに、更新部１５は、背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）のうち、不検出領域Ｄ０については数３による第１の背景更新処理を行い、検出領域Ｄ１については数６による第２の背景更新処理を行う。更新部１５は、このようにして得られる新たな背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ＋１）によって、記憶部１２内の背景画像Ｔｂを随時書き換える。その結果、記憶部１２には、全画素（不検出領域Ｄ０および検出領域Ｄ１の両方の全画素）について値が更新された新たな背景データＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ＋１）からなる背景画像Ｔｂ（ｔ＋１）が、背景画像Ｔｂとして記憶されることになる。なお、センサ装置２の検知範囲内に対象物３が存在しなければ、差分画像Ｔｄは検出領域Ｄ１を含まず、全域が不検出領域Ｄ０になるので、第１の背景更新処理のみで背景画像Ｔｂの全域が更新される。
【００３３】
その後、物体検出装置１は、Ｓ２の処理に戻って、更新後の背景画像Ｔｂを用いてＳ２〜Ｓ１０の処理を繰り返し実行する。
【００３４】
以上説明した本実施形態の物体検出装置１によれば、対象物３が同一箇所に存在し続けている間に環境温度が変化した場合でも、更新部１５は、対象物３が検出された検出領域Ｄ１について、環境温度の変化に追従して背景画像Ｔｂを更新することができる。したがって、対象物３が同一箇所に長時間存在し続けた場合でも、背景画像Ｔｂは環境温度の変化に対応して正しく更新され、物体検出装置１は、更新後の背景画像Ｔｂを用いることにより、その後の対象物３の検出処理を正しく行うことができる。
【００３５】
要するに、更新部１５は、対象物３が検出されなかった不検出領域Ｄ０だけでなく、対象物３が検出された検出領域Ｄ１についても、背景画像Ｔｂを更新するので、背景画像Ｔｂの全域を環境温度の変化に対応させることができる。たとえば、同じ位置に人が居続けている状態で環境温度が低下した場合でも、人が居る領域の背景画像Ｔｂも環境温度の変化に応じて更新されるため、物体検出装置１は人が居ないと誤検出（失報）してしまうことを回避できる。また、同じ位置に人が居続けている状態で環境温度が上昇した場合には、物体検出装置１は、人がその領域を去ったときに、その領域に人が居ると誤検出してしまうことを回避できる。
【００３６】
結果的に、本実施形態の物体検出装置１は、背景画像Ｔｂのうち検出領域Ｄ１の更新を行わない構成に比べて、環境温度の変化に対応することにより誤検出を生じにくいという利点がある。
【００３７】
ところで、上記実施形態においては、検出領域Ｄ１は、差分データが閾値以上の画素（検出画素）の集合そのものであるが、この例に限らず、検出領域Ｄ１は、適切に拡大されることが望ましい。つまり、検出領域Ｄ１は、少なくとも検出部１３で対象物３が検出された領域全体を含んでいればよく、対象物３が検出された領域そのものに限らない。同様に、不検出領域Ｄ０は、検出領域Ｄ１以外の領域であって、対象物３が検出されなかった領域そのものに限らない。検出領域Ｄ１が拡大されることにより、以下のような問題を解消することができる。
【００３８】
すなわち、センサ装置２の画素分解能が粗い場合などで、同一画素中に対象物３が存在する部分と存在しない部分とが混在する画素については、平均化された低い画素値（温度）が出力され、差分データが閾値以上とならずに不検出領域Ｄ０に含まれることがある。この画素においては実際には対象物３が存在するため、画素値は閾値未満とはいえ本来の環境温度より高い。したがって、上記実施形態の物体検出装置１によれば、背景データは更新部１５によって本来の環境温度よりも高い温度に更新されることとなり、誤検出の原因となる。
【００３９】
これに対して、検出領域Ｄ１が拡大された場合、同一画素中に対象物３が存在する部分と存在しない部分とが混在する画素についても、検出領域Ｄ１に含まれることになるので、この画素の画素値によって背景データが更新されることを回避できる。したがって、背景データが更新部１５によって本来の環境温度よりも高い温度に更新されることを回避できる。
【００４０】
検出領域Ｄ１の拡大の処理は、具体的には、上記処理Ｓ４〜Ｓ６によって生成された検出画像Ｉのうち画素値Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）＝１である画素について為される膨張処理（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）である。これにより、差分画像Ｔｄの検出領域Ｄ１は、図６に例示すように差分データＴｄ（ｘ，ｙ，ｔ）が閾値以上の画素（検出画素）の集合だけでなく、その周辺にまで拡大される。ここでいう膨張処理は、画像処理技術として一般的な手法であり、値が同一であり互いに連結された画素の塊の境界線を外側に１画素分拡大する処理である。この膨張処理を行うことによって、同一画素中に対象物３が存在する部分と存在しない部分とが混在する画素を検出領域Ｄ１に含むことができる。
【００４１】
物体検出装置１は、検出領域Ｄ１の拡大処理を行った後、図７および図８に例示するように、検出領域Ｄ１以外の領域を不検出領域Ｄ０として、第１の背景更新処理および第２の背景更新処理を実行する（上記処理Ｓ７〜Ｓ１０）。なお、図６〜８の例では、斜線部が検出領域Ｄ１を表し、それ以外の領域が不検出領域Ｄ０を表している。
【００４２】
（実施形態２）
本実施形態の物体検出装置１は、第２の背景更新処理用の補正値を求める際に用いる抽出領域の設定が実施形態１の物体検出装置１と相違する。以下では、実施形態１と同様の構成については同一の符号を付して説明を適宜省略する。
【００４３】
実施形態１に係る物体検出装置１では、不検出領域Ｄ０の全域を抽出領域としており、更新部１５は不検出領域Ｄ０の全画素の更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の代表値を第２の背景更新処理用の補正値とする。そのため、センサ装置２の検知範囲が広く、検知範囲内で環境温度の変化に偏りがある場合に、以下のような不具合が生じ得る。たとえばストーブのような対象物３以外の熱源が対象物（人）３から離れた位置に存在する場合、検出領域Ｄ１の本来の環境温度とは関係のない熱源周辺の温度が、第２の背景更新処理用の補正値に影響することがある。これにより、検出領域Ｄ１の背景データが、本来の環境温度よりも高い温度に更新されることがある。
【００４４】
これに対して、本実施形態では、更新部１５は、不検出領域Ｄ０のうち検出領域Ｄ１に接している一部の領域のみを抽出領域とする。すなわち、更新部１５は、不検出領域Ｄ０のうち検出領域Ｄ１に隣接する周辺画素における更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の代表値（たとえば平均値ΔＴａｖ）を補正値として算出し、この補正値を用いて第２の背景更新処理を行う。具体的には、更新部１５は、検出画像Ｉに対してｎ回（ｎ＝１，２，・・・）の膨張処理を実行し、膨張された領域と膨張前の検出領域Ｄ１との差分領域を抽出領域とし、抽出領域内の画素のみを対象として、更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の代表値（補正値）を求める。ここで、ｎは抽出領域の広さ（幅）を決めるパラメータであって、センサ装置２の検知範囲および画素分解能に応じて設定されていればよい。
【００４５】
以上説明した本実施形態の物体検出装置１によれば、不検出領域Ｄ０のうち検出領域Ｄ１に接している一部の領域のみが抽出領域となるので、検知範囲内で環境温度の変化に偏りがある場合でも、第２の背景更新処理用の補正値として適切な値が算出される。つまり、補正値を用いた第２の背景更新処理により、対象物３が検出された検出領域Ｄ１の背景データは、対象物３の近傍の環境温度の変化を用いて更新されるので、より確からしい値に補正されることになる。したがって、検知範囲内で環境温度の変化に偏りがある場合でも、第２の背景更新処理において、検出領域Ｄ１の背景データが本来の環境温度よりも高い温度に更新されることを回避できる。この構成は、センサ装置２の検知範囲が広い場合など、検知範囲内で環境温度の変化に偏りが生じやすい場合に特に有用である。
【００４６】
また、図９に例示するように、互いに連結された検出画素の塊が複数存在する場合、更新部１５は、塊ごとに、各塊のみが存在する検出画像Ｉｍ（ｍ＝１，２，・・・）を一時的に生成し、各検出画像Ｉｍについて個別に抽出領域を設定してもよい。つまり、更新部１５は、検出画素の塊の数だけ検出画像Ｉｍを生成し、各検出画像Ｉｍについて個別に膨張処理をｎ回（図９では２回）実行し、膨張後の領域と膨張前の検出領域Ｄ１１，Ｄ１２との差分領域を抽出領域Ｄ１３，Ｄ１４とする。なお、図９では、検出画素の塊である検出領域Ｄ１１，Ｄ１２と、補正値の算出対象となる抽出領域Ｄ１３，Ｄ１４とを斜線の向きで区別している。
【００４７】
この場合に、更新部１５は、抽出領域Ｄ１３，Ｄ１４ごとに補正値を算出し、各補正値を用いて各検出領域Ｄ１１，Ｄ１２の背景データを更新する。すなわち、図９の例では、検出画像Ｉ１の抽出領域Ｄ１３から算出される補正値は、検出画像Ｉ１の検出領域Ｄ１１の背景データ更新に用いられ、検出画像Ｉ２の抽出領域Ｄ１４から算出される補正値は、検出画像Ｉ２の検出領域Ｄ１２の背景データ更新に用いられる。
【００４８】
なお、本実施形態では、抽出領域の決め方として単純に画像処理技術における膨張処理を採用しているが、センサ装置２の配置によっては、検出画素に隣接する画素が実空間では対象物３の近傍ではないこともあり得る。センサ装置２の配置がこのような配置であることが予め分かっている場合、たとえばセンサ装置２が斜め下方に向けて配置されているような場合、更新部１５は、検出画素のうち対象物３と床面との接点になる足元領域の周辺画素のみを抽出領域としてもよい。
【００４９】
その他の構成および機能は実施形態１と同様である。
【００５０】
（実施形態３）
本実施形態の物体検出装置１は、第２の背景更新処理用の補正値を求める際に用いる抽出領域の設定が実施形態２の物体検出装置１と相違する。以下では、実施形態２と同様の構成については同一の符号を付して説明を適宜省略する。
【００５１】
本実施形態では、更新部１５は、不検出領域Ｄ０のうち検出領域Ｄ１に接している一部の領域のみを抽出領域とする第１モードと、不検出領域Ｄ０の全域を抽出領域とする第２モードとの２つの動作モードを切替可能である。更新部１５は、これら第１モードと第２モードとを、第１の背景更新処理による不検出領域Ｄ０の温度の変化量のばらつき度合いに応じて切り替える。
【００５２】
具体的には、更新部１５は、第１の背景更新処理に伴い算出された更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の値が、不検出領域Ｄ０の全画素について概ね均一か否かを判断し、均一でないと判断すれば第１モードで動作し、均一であると判断すれば第２モードで動作する。ここで、更新部１５は、たとえば不検出領域Ｄ０における更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の最大値と最小値との差分値を所定の閾値と比較し、差分値が閾値より小さければ概ね均一であり、閾値以上であれば均一でないと判断する。この構成に限らず、更新部１５は、たとえば更新値ΔＴｂ（ｘ，ｙ，ｔ）の標準偏差を求め、この値が所定の閾値の範囲内か否かによって、概ね均一か否かを判断してもよい。
【００５３】
以上説明した本実施形態の物体検出装置１によれば、不検出領域Ｄ０の温度の変化量のばらつき度合いに応じて補正値の算出対象である抽出領域が変わるので、更新部１５は最適な方法で補正値を算出することができる。
【００５４】
すなわち、検出領域Ｄ１に接している一部の領域を抽出領域とする第１モードは、検知範囲内で環境温度の変化に偏りがある場合に有効であるが、算出対象となる画素数の減少による補正値のばらつきや、膨張処理に伴う演算負荷の増大を生じる可能性がある。一方、不検出領域Ｄ０の全域を抽出領域とする第２モードは、検知範囲内で環境温度の変化に偏りがある場合には適さないが、算出対象となる画素数の減少による補正値のばらつきや、膨張処理に伴う演算負荷の増大を生じないという利点がある。本実施形態の更新部１５は、これらの第１モードと第２モードとを、不検出領域Ｄ０における温度の変化量のばらつき度合いに応じて切り替えるので、常に最適な方法で補正値を算出できる。
【００５５】
なお、更新部１４が第１モードにおいて抽出領域とする領域は、不検出領域Ｄ０のうち検出領域Ｄ１に接している一部の領域に限らず、不検出領域Ｄ０の一部の領域であればよい。
【００５６】
その他の構成および機能は実施形態２と同様である。
【符号の説明】
【００５７】
１  物体検出装置
２  センサ装置
３  対象物
１１  取得部
１２  記憶部
１３  検出部
１５  更新部
【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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