(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラを有する移動体を予め既定の経路に沿って移動させたときの前記カメラの画像をモデル画像として保存するモデル画像保存部と、
前記経路に沿って移動する前記移動体の前記カメラからリアルタイム画像を取得して保存するリアルタイム画像取得部と、
前記モデル画像の明度を検出する明度検出部と、
前記明度が予め設定された閾値以上の範囲を含む除外範囲を前記モデル画像及び前記リアルタイム画像に設定する除外範囲設定部と、
前記除外範囲を除く前記モデル画像と前記除外範囲を除く前記リアルタイム画像との一致率を算出する画像比較部と、
前記一致率に基づいて前記経路における前記移動体の位置を検知する位置検知部と、
を備えることを特徴とする移動体の監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラを有する移動体を監視する移動体監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、予め記憶された目標軌道に沿って移動空間を移動する移動体の自己位置認識システムが知られている（下記特許文献１を参照）。特許文献１に記載された移動体の自己位置認識システムは、移動空間の３次元モデルを作成する手段と、所定時間における移動体の位置及び方向からカメラ画像を取得する手段と、所定時間における目標軌道上の目標位置及び方向を算出する手段と、を備える。
【０００３】
この移動体の自己位置認識システムは、さらに、３次元モデルから目標位置及び方向の所定範囲内における複数の位置及び方向のモデル画像を形成する手段と、この複数のモデル画像とカメラ画像との色情報の一致度を算出する手段と、この各一致度に基づいて、移動体の位置及び方向を認識する手段とを備える。
【０００４】
前記特許文献１には、上記移動体の自己位置認識システムに係る発明の効果として、モデル画像とカメラ画像とを輪郭形状に基づく画素位置情報でなく色情報の一致度に基づいて識別するので、推定される位置及び方向の信頼性が非常に高いことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０―６６９３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記のようなカメラを有する移動体の移動経路における位置を検知する移動体監視システムにおいては、例えば日光を透過させる窓やその周囲など、カメラの視野に含まれる景観の一部の明度が、日照条件や時刻によって局所的に変化する場合がある。しかし、前記特許文献１に記載された移動体の自己位置認識システムでは、カメラの視野に含まれる景観の一部の明度が経時的に変化すると、カメラ画像とモデル画像との一致度が変化し、移動体の位置の検知に支障を来す虞がある。
【０００７】
本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、カメラを有する移動体の移動経路における位置を検知する移動体監視システムにおいて、カメラの視野に含まれる景観の一部の明度が経時的に変化しても、移動体の位置を正確に検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成すべく、本発明の移動体監視システムは、カメラを有する移動体を予め既定の経路に沿って移動させたときの前記カメラの画像をモデル画像として保存するモデル画像保存部と、前記経路に沿って移動する前記移動体の前記カメラからリアルタイム画像を取得して保存するリアルタイム画像取得部と、前記モデル画像の明度を検出する明度検出部と、前記明度が予め設定された閾値以上の範囲を含む除外範囲を前記モデル画像及び前記リアルタイム画像に設定する除外範囲設定部と、前記除外範囲を除く前記モデル画像と前記除外範囲を除く前記リアルタイム画像との一致率を算出する画像比較部と、前記一致率に基づいて前記経路における前記移動体の位置を検知する位置検知部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の移動体監視システムは、例えば、カメラを有する移動体の移動経路における位置を検知するためのシステムである。本発明の移動体システムの各部は、例えば、メモリ等の記憶装置やＣＰＵ等の演算装置を含むコンピュータ等のハードウェアと、記憶装置に記憶されて演算装置によって実行されるプログラム等のソフトウェアとによって構成することができる。移動体監視システムは、その一部に移動体を含んでもよく、その一部が移動体に搭載されていてもよい。移動体と移動体監視システムの各部との間の画像データの通信方法は、特に限定されず、有線でも無線でもよい。
【００１０】
移動体としては、特に限定されないが、工場の組立ラインの間の通路や倉庫の棚の間の通路を走行し、部品や、複数の部品を組み立てたアッセンブリーや、組立後の完成品等を搬送する構内搬送車を例示することができる。移動体に備えられるカメラは、例えば移動体の進行方向の前方や側方を撮影する。移動体に設けられたカメラは、前記モデル画像の撮影と前記リアルタイム画像の撮影に使用される。
【００１１】
モデル画像は、移動体が既定の経路のどの位置に存在するのかを特定するための基準となる参照用の画像であり、カメラを有する移動体を予め既定の経路に沿って移動させることによって撮影される。すなわち、モデル画像は、移動体監視システムによる移動体の監視を開始する前に、事前に規定の経路のすべての位置をカバーするように移動体を移動させて撮影され、移動体の経路の位置情報と対応付けられる。
【００１２】
モデル画像保存部は、上記のようにカメラを有する移動体を予め既定の経路に沿って移動させたときのカメラの画像をモデル画像として保存する。このとき、モデル画像保存部には、モデル画像とともに、モデル画像に対応付けられた既定の経路の位置情報を保存することができる。
【００１３】
リアルタイム画像取得部は、移動体監視システムによる移動体の監視が開始され、移動体が既定の経路に沿って移動するときに、移動体のカメラから移動体の前方や側方を撮影したリアルタイム画像を取得する。
【００１４】
明度検出部は、モデル画像保存部に保存されたモデル画像の明度を検出する。ここで、明度としては、例えば、色相、彩度、明度の３つの成分からなる色空間であるＨＳＶモデルの明度を用いることができる。
【００１５】
除外範囲設定部は、明度が予め設定された閾値以上の範囲を含む除外範囲をモデル画像及びリアルタイム画像に設定する。明度の閾値は、例えば９０％程度に設定することができる。除外範囲として設定される経路上の景観の一部の一例としては、例えば採光用の窓や、窓からの光が当たる屋根裏や壁面の一部など、その他の部分と比較して時刻や気象条件による明度差が格段に大きくなる部分を例示することができる。
【００１６】
画像比較部は、除外範囲を除くモデル画像と除外範囲を除くリアルタイム画像との一致率を算出する。より具体的には、画像比較部は、モデル画像保存部に保存されたモデル画像から特徴点を抽出するモデル画像特徴点抽出部と、リアルタイム画像取得部によって取得されたリアルタイム画像の特徴点を抽出するリアルタイム画像特徴点抽出部とを有することができる。
【００１７】
この場合、画像比較部は、例えば、モデル画像特徴点抽出部によって抽出された除外範囲を除いたモデル画像の複数の特徴点と、リアルタイム画像特徴点抽出部によって抽出された除外範囲を除いたリアルタイム画像の複数の特徴点とをそれぞれ数値化する。そして、モデル画像の各特徴点の数値とリアルタイム画像の各特徴点の数値とを比較することで、モデル画像とリアルタイム画像の一致率を算出することができる。各特徴点の数値化は、例えば、各特徴点の明度や色度に応じて行うことができる。
【００１８】
位置検知部は、画像比較部によって算出された除外範囲を除いたモデル画像と除外範囲を除いたリアルタイム画像との一致率に基づいて、既定の経路における移動体の位置を検知する。より詳細には、位置検知部は、例えばモデル画像とリアルタイム画像の一致率が予め設定された閾値以上である場合に、モデル画像に対応付けられてモデル画像保存部に保存された既定の経路の位置情報を、移動体の位置として検出する。位置検知部は、検出した移動体の位置をモニタ等の表示装置やその他の装置に出力するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１９】
以上の説明から理解できるように、本発明の移動体監視システムによれば、カメラの視野に含まれ、経時的に明度が大きく変化することで位置検知の精度を低下させる虞がある経路上の景観の一部の明度を、明度検出部によって検出することができる。そして、明度変化が大きい当該景観の一部の画像に対応するモデル画像の一部とリアルタイム画像の一部を、除外範囲設定部によってそれぞれ除外範囲に設定することができる。
【００２０】
さらに、除外範囲を除いたモデル画像と除外範囲を除いたリアルタイム画像との一致率を画像比較部によって算出し、その一致率に基づき、移動体の経路における位置を、位置検知部によって検知することができる。したがって、本発明の移動体監視システムによれば、カメラの視野に含まれる景観の一部の明度が経時的に変化しても、移動体の位置を正確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る移動体監視システムの概略構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す除外範囲設定部によって除外範囲が設定される画像の一例。
【図３】図１に示す除外範囲設定部によって除外範囲が設定される画像の別の例。
【図４】図１に示す移動体のカメラによって撮影した画像の模式図。
【図５】図１に示すカメラから被写体までの距離とカメラの画像を示す模式図。
【図６】図１に示す除外範囲設定部による除外範囲の設定の一例を示す模式図。
【図７】図１に示す画像比較部、除外範囲設定部等の処理の一例を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照して本発明の移動体監視システムの一実施形態を説明する。
【００２３】
図１は、本発明の一実施形態に係る移動体監視システム１の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の移動体監視システム１は、例えば、カメラＣを有する移動体Ｍの移動経路における位置を検知するためのシステムである。
【００２４】
本実施形態の移動体監視システム１の監視対象である移動体Ｍとしては、工場の組立ラインの間の通路や倉庫の棚の間の通路を走行し、部品や、複数の部品を組み立てたアッセンブリーや、組立後の完成品等を搬送する構内搬送車を例示することができる。移動体Ｍに備えられるカメラＣは、例えば移動体Ｍの進行方向の前方や側方を撮影する。移動体Ｍに設けられたカメラＣは、後述するモデル画像の撮影とリアルタイム画像の撮影に使用される。
【００２５】
本実施形態の移動体監視システム１は、主に、モデル画像保存部１０と、リアルタイム画像取得部２０と、明度検出部３０と、除外範囲設定部４０と、画像比較部５０と、位置検知部６０と、を備える。移動体監視システム１の各部は、例えば、メモリ等の記憶装置やＣＰＵ等の演算装置を含むコンピュータ等のハードウェアと、記憶装置に記憶されて演算装置によって実行されるプログラム等のソフトウェアとによって構成することができる。
【００２６】
移動体監視システム１は、その一部に移動体Ｍ及びカメラＣを含んでもよく、その一部が移動体Ｍに搭載されていてもよい。移動体Ｍと移動体監視システム１の各部との間の画像データ等の通信方法は、特に限定されず、有線でも無線でもよい。
【００２７】
モデル画像保存部１０は、カメラＣを有する移動体Ｍを予め既定の経路に沿って移動させたときのカメラＣの画像をモデル画像として保存する。モデル画像は、移動体Ｍが既定の経路のどの位置に存在するのかを特定するための基準となる参照用の画像であり、カメラＣを有する移動体Ｍを予め既定の経路に沿って移動させることによって撮影される。すなわち、モデル画像は、移動体監視システム１による移動体Ｍの監視を開始する前に、事前に規定の経路のすべての位置をカバーするように移動体Ｍを移動させて撮影され、移動体Ｍの経路の位置情報と対応付けられる。
【００２８】
モデル画像保存部１０は、例えば、以下の各部による処理を経て、カメラＣの画像をモデル画像として保存する。モデル画像の撮影時に、既定の経路に沿って移動体Ｍを移動させると、移動体Ｍに設けられたカメラＣの画像は、画像データを取り込むモデル画像取込部１１によって取り込まれる。モデル画像取込部１１によって取り込まれた画像データは、モデル画像保存部１０に保存される。このとき、モデル画像保存部１０には、モデル画像とともに、モデル画像に対応付けられた既定の経路の位置情報を保存することができる。
【００２９】
リアルタイム画像取得部２０は、モデル画像保存部１０にモデル画像が保存された後、移動体監視システム１による移動体Ｍの監視が開始され、既定の経路に沿って移動する移動体Ｍの前方や側方を撮影したカメラＣのリアルタイム画像を取得する。リアルタイム画像取得部２０によって取り込まれた画像データは、例えば、リアルタイム画像保存部２１によって保存することができる。
【００３０】
明度検出部３０は、モデル画像保存部１０に保存されたモデル画像の明度を検出する。ここで、明度としては、例えば、色相、彩度、明度の３つの成分からなる色空間であるＨＳＶモデルの明度を用いることができる。
【００３１】
除外範囲設定部４０は、明度が予め設定された閾値以上の範囲を含む除外範囲をモデル画像及びリアルタイム画像に設定する。明度の閾値は、例えば９０％程度に設定することができる。除外範囲として設定される経路上の景観の一部の一例としては、例えば採光用の窓や、窓からの光が当たる屋根裏や壁面の一部など、その他の部分と比較して時刻や気象条件による明度差が格段に大きくなる部分を例示することができる。
【００３２】
本実施形態において、移動体監視システム１の除外範囲設定部４０は、明度検出部３０と一体に設けられ、モデル画像に除外範囲を設定するモデル画像用の除外範囲設定部４０Ａと、リアルタイム画像に除外範囲を設定するリアルタイム画像用の除外範囲設定部４０Ｂとを備えている。
【００３３】
モデル画像用の除外範囲設定部４０Ａは、例えば、明度検出部３０によって検出されたモデル画像の明度に基づいて、モデル画像の明度が閾値以上の範囲を除外範囲に設定する。リアルタイム画像用の除外範囲設定部４０Ｂは、例えば、モデル画像用の除外範囲設定部４０Ａによって除外範囲が設定されたモデル画像に対応するリアルタイム画像に、モデル画像と同一の除外範囲を設定する。
【００３４】
画像比較部５０は、除外範囲を除くモデル画像と除外範囲を除くリアルタイム画像との一致率を算出する。より具体的には、画像比較部５０は、モデル画像特徴点抽出部５１と、リアルタイム画像特徴点抽出部５２と、モデル画像特徴点保存部５３と、リアルタイム画像特徴点保存部５４とを有することができる。
【００３５】
モデル画像特徴点抽出部５１は、除外範囲設定部４０Ａによって除外範囲が設定されたモデル画像から、除外範囲を除いた部分の特徴点を抽出する。リアルタイム画像特徴点抽出部５２は、除外範囲設定部４０Ｂによって除外範囲が設定されたリアルタイム画像から、除外範囲を除いた部分の特徴点を抽出する。
【００３６】
モデル画像特徴点保存部５３は、モデル画像特徴点抽出部５１によって抽出された、除外移範囲を除くモデル画像の特徴点のデータを保存する。リアルタイム画像特徴点保存部５４は、リアルタイム画像特徴点抽出部５２によって抽出された、除外範囲を除くリアルタイム画像の特徴点のデータを保存する。
【００３７】
画像比較部５０は、モデル画像特徴点保存部５３に保存された除外範囲を除くモデル画像の特徴点と、リアルタイム画像特徴点保存部５４の保存された除外範囲を除くリアルタイム画像の特徴点との一致率を算出する。
【００３８】
画像比較部５０は、例えば、除外範囲を除いたモデル画像の複数の特徴点と、除外範囲を除いたリアルタイム画像の複数の特徴点とをそれぞれ数値化する。そして、モデル画像の各特徴点の数値とリアルタイム画像の各特徴点の数値とを比較することで、モデル画像とリアルタイム画像の一致率を算出することができる。各特徴点の数値化は、例えば、各特徴点の明度や色度に応じて行うことができる。
【００３９】
位置検知部６０は、画像比較部５０によって算出された除外範囲を除いたモデル画像と除外範囲を除いたアルタイム画像との一致率に基づいて、既定の経路における移動体Ｍの位置を検知する。より詳細には、位置検知部６０は、例えばモデル画像の特徴点とリアルタイム画像の特徴点の一致率が予め設定された閾値以上である場合に、モデル画像に対応付けられた既定の経路の位置情報を、移動体Ｍの位置として検出する。位置検知部６０は、検出した移動体Ｍの位置をモニタ等の表示装置やその他の装置に出力する位置出力部６１を有してもよい。
【００４０】
また、移動体監視システム１は、移動体Ｍがその速度を測定するための速度センサＳを備える場合に、速度センサＳによって得られた移動体Ｍの速度データを保存する速度データ保存部７０を有してもよい。また、移動体監視システム１は、モデル画像特徴点保存部５３に保存された、除外範囲が除外されたモデル画像の特徴点を登録する登録部８０を有してもよい。
【００４１】
以下、本実施形態の移動体監視システム１の作用について説明する。
【００４２】
本実施形態の移動体監視システム１は、例えば、工場の組立ラインや倉庫の棚の間の通路を走行する構内搬送車としての移動体Ｍの監視を開始する前に、移動体Ｍを予め既定の経路に沿って移動させたときのカメラＣの画像を、モデル画像取込部１１によって取り込む。モデル画像取込部１１によって取り込まれたカメラＣの画像は、例えば速度センサＳの速度データから算出された移動体Ｍの位置情報と関連付けられたモデル画像として、モデル画像保存部１０に保存される。
【００４３】
明度検出部３０は、モデル画像保存部１０に保存されたモデル画像の明度を検出する。モデル画像用の除外範囲設定部４０Ａは、明度検出部３０によって検出されたモデル画像の明度に基づき、予め設定された閾値以上の明度を有する範囲を含む除外範囲をモデル画像に設定する。
【００４４】
図２は、除外範囲設定部４０によって除外範囲ＥＲが設定される画像Ｇの一例である。図２に示す（ａ）の画像は、晴天時の昼間に撮影されたモデル画像ＭＧの一例である。図２に示す（ｂ）の画像は、（ａ）のモデル画像ＭＧが撮影された移動体Ｍの位置に対応する位置で夜間に撮影されたリアルタイム画像ＲＧの一例である。
【００４５】
図２（ａ）に示すように、工場や倉庫の屋根ＲＦには、採光用の窓が設けられている場合があり、昼間に窓から入った光に照らされた屋根裏Ｒの明度が閾値よりも高くなることがある。しかし、図２（ｂ）に示すように、移動体Ｍの概ね同一の位置で撮影された夜間のリアルタイム画像ＲＧでは、屋根裏Ｒの明度は昼間と比較して格段に低下している。
【００４６】
このような場合、モデル画像用の除外範囲設定部４０Ａは、明度検出部３０によって検出されたモデル画像ＭＧの明度に基づき、予め設定された閾値以上の明度を有する範囲を含む除外範囲ＥＲをモデル画像ＭＧに設定する。窓から入る光量の経時的な変化による屋根裏Ｒの明度の変化が大きい場合には、屋根裏Ｒ全体を除外範囲ＥＲに設定してもよい。
【００４７】
図３は、除外範囲設定部４０によって除外範囲ＥＲが設定される画像Ｇの別の例である。図３に示す画像Ｇの例では、屋根裏Ｒが除外範囲ＥＲに設定されるだけでなく、窓から入った光が直接当たって明度が閾値よりも高くなった部分が、除外範囲ＥＲに設定されている。より詳細には、Ａ部の拡大図に示すように、明度が閾値以上である直線によって囲まれた部分を切り出し、さらに画像比較部５０による特徴点の判定において影響のある距離分を縁取りした破線によって囲まれた部分を、除外範囲ＥＲに設定することができる。
【００４８】
以下、経時的な明度の変化が大きい屋根裏Ｒを除外範囲ＥＲに設定する場合に用いられる手法の一例について説明する。
【００４９】
図４は、カメラＣによって撮影した画像ＧのオプティカルフローＯＦを説明する模式図である。図５は、カメラＣから被写体までの距離の関係とカメラＣの画像Ｇを示す模式図である。
【００５０】
図４に示すように、カメラＣを備えた移動体Ｍが矢印ａに示す方向に移動すると、図５の（ａ）に示すカメラＣの視野ＥＳに含まれる被写体の特徴点Ｐは、カメラＣの画像Ｇ内において、移動体Ｍの移動方向と逆方向に移動する。ここで、比較的にカメラＣから遠い位置にある屋根裏Ｒの特徴点ＰのベクトルであるオプティカルフローＯＦは、屋根裏Ｒの特徴点Ｐよりも近い位置にある棚ＳＨや柱ＣＬの特徴点ＰのベクトルであるオプティカルフローＯＦよりも小さくなる。
【００５１】
このように、被写体までの距離に応じてオプティカルフローＯＦの大きさが変化することを利用して、カメラＣから画像Ｇの各領域における特徴点Ｐまでの距離Ｌを、以下の式（１）に基づいて算出する。
【００５２】
Ｌ＝ｎＶ／Ｘ      …（１）
【００５３】
なお、式（１）において、Ｖは、移動体Ｍの移動速度であり、例えば図１に示す速度センサＳによって測定され、速度データ保存部７０に保存される。また、Ｘは、単位時間当たりの特徴点Ｐの移動量であり、カメラＣの画像Ｇの経時的変化から求めることができる。また、ｎは、カメラＣの画像Ｇ内の特徴点Ｐの移動量と被写体の移動量との補正係数である画角補正係数である。
【００５４】
このように、カメラＣから画像Ｇの各領域における特徴点Ｐに対応する被写体までの距離Ｌを、前記式（１）に基づいて算出することで、カメラＣから被写体の各領域までの距離Ｌを推定することができる。ここで、カメラＣの被写体である屋根ＲＦは、図４に示す画像Ｇ内の高さが画像Ｇ内の床面ＦＳの水平高さの閾値Ｈ１よりも高く、カメラＣからの距離Ｌが図５の（ａ）に示すカメラＣから屋根裏Ｒまでの最短距離Ｌ１よりも遠い。
【００５５】
そのため、除外範囲設定部４０は、カメラＣからの距離Ｌが最短距離Ｌ１よりも遠く、かつ画像Ｇ内の特徴点Ｐの高さ位置Ｈが閾値Ｈ１よりも高い領域を、屋根裏Ｒの領域又は特徴点Ｐの抽出に適さない遠方Ｆの領域であると判定する。さらに、除外範囲設定部４０は、図５の（ｂ）に示すように、これら屋根裏Ｒの領域や遠方Ｆの領域を除外範囲ＥＲに設定することができる。
【００５６】
図６は、除外範囲設定部４０による除外範囲ＥＲの設定の一例を示す模式図である。図６において、（ａ）は、除外範囲ＥＲが設定されない画像Ｇ１の一例を示す模式図であり、（ｂ）は、除外範囲ＥＲが設定される画像Ｇ２の一例を示す模式図である。
【００５７】
図６（ａ）に示すように、画像Ｇ１の概ね全体に棚ＳＨが写り、画像Ｇ１に明度が閾値を超える部分がない場合には、除外範囲設定部４０は、画像Ｇ１の全体に特徴点Ｐを抽出する対象範囲ＴＲ１を設定する。この場合、対象範囲ＴＲ１からは、所定の数、例えば１００箇所程度の特徴点Ｐが抽出される。
【００５８】
一方、図６（ｂ）に示す例では、画像Ｇ２の下方側の領域に明度が閾値よりも低い棚ＳＨと床面ＦＳが写り、画像Ｇ２の上方側の領域に明度が閾値よりも高い屋根裏Ｒが写っている。この場合、除外範囲設定部４０は、明度が閾値よりも低い画像Ｇ２の下方側の領域に特徴点Ｐを抽出するための対象範囲ＴＲ２を設定し、明度が閾値以上の画像Ｇ２の上方側の領域に特徴点Ｐを抽出しない除外範囲ＥＲ２を設定する。
【００５９】
この場合、画像Ｇ２の下方側の対象範囲ＴＲ２からは、画像Ｇ２に除外範囲ＥＲ２を設定しない場合と同様の数、例えば１００箇所程度の特徴点Ｐを抽出することができる。したがって、画像Ｇ２における単位面積当たりの特徴点Ｐの数は、画像Ｇ１における単位面積当たりの特徴点Ｐの数よりも多くすることができる。より詳細には、移動体監視システム１は、以下の処理を行うことができる。
【００６０】
本実施形態の移動体監視システム１は、図１に示すように、カメラＣからリアルタイム画像取得部２０によって取得したリアルタイム画像をリアルタイム画像保存部２１に保存する。さらに、リアルタイム画像保存部２１に保存されたリアルタイム画像は、リアルタイム画像用の特徴点抽出部５２によって、リアルタイム画像全体の特徴点Ｐが抽出され、リアルタイム画像特徴点保存部５４に保存される。
【００６１】
さらに、画像比較部５０は、上述のようにモデル画像特徴点保存部５３に保存された、除外範囲ＥＲ２を除くモデル画像の対象範囲ＴＲ２の特徴点Ｐと、リアルタイム画像特徴点保存部５４に保存されたリアルタイム画像全体の対象範囲ＴＲの特徴点Ｐとを比較することができる。
【００６２】
図７は、画像比較部５０における処理の一例を示す模式図である。
【００６３】
画像比較部５０は、移動体Ｍの異なる位置に対応する複数のモデル画像ＭＧ１，ＭＧ２，ＭＧ３の特徴点Ｐと、リアルタイム画像ＲＧの特徴点Ｐとを比較し、最も一致率が高いモデル画像ＭＧ２を選択する。ここで、選択したモデル画像ＭＧ２に除外範囲ＥＲ２が設定されている場合に、除外範囲ＥＲ２を除くモデル画像ＭＧ２の対象範囲ＴＲ２から、例えば１００箇所の特徴点Ｐが抽出されたとする。また、リアルタイム画像ＲＧの全体の１００箇所の特徴点のうち、モデル画像ＭＧ２の対象範囲ＴＲ２に対応する範囲から、例えば５０箇所の特徴点が抽出されたとする。
【００６４】
この場合、リアルタイム画像ＲＧでは、モデル画像ＭＧ２に設定された除外範囲ＥＲ２に対応する範囲ｅｒにおいても、５０箇所の特徴点が設定されているため、モデル画像ＭＧ２とリアルタイム画像ＲＧとの一致率は、例えば５０％になる。そこで、画像比較部５０は、一致率が閾値である例えば８０％を下回った場合に、以下の処理を実行することができる。
【００６５】
画像比較部５０は、図１に示すように、リアルタイム画像用の除外範囲設定部４０Ｂにより、モデル画像ＭＧ２に設定された除外範囲ＥＲ２に対応するリアルタイム画像ＲＧの範囲ｅｒに除外範囲ＥＲを設定する。そして、リアルタイム画像用の特徴点抽出部５２により、リアルタイム画像ＲＧの除外範囲ＥＲを除く対象範囲ＴＲから、例えば１００箇所の特徴点Ｐを抽出し、リアルタイム画像特徴点保存部５４に保存する。
【００６６】
その後、新たに保存されたリアルタイム画像ＲＧの対象範囲ＴＲの１００箇所の特徴点Ｐと、モデル画像特徴点保存部５３に保存されたモデル画像ＭＧ２の対象範囲ＴＲ２の１００箇所の特徴点Ｐとを比較する。これにより、モデル画像ＭＧ２とリアルタイム画像ＲＧとの一致率を例えば１００％にすることができる。
【００６７】
以上のように、本実施形態の移動体監視システム１によれば、カメラＣの視野ＥＳに含まれ、経時的に明度が大きく変化することで位置検知の精度を低下させる虞がある経路上の景観の一部の明度を、明度検出部３０によって検出することができる。そして、明度変化が大きい当該景観の一部の画像に対応するモデル画像ＭＧの一部とリアルタイム画像ＲＧの一部を、除外範囲設定部４０によってそれぞれ除外範囲ＥＲに設定することができる。
【００６８】
さらに、除外範囲ＥＲを除いたモデル画像ＭＧと除外範囲ＥＲを除いたリアルタイム画像ＲＧとの一致率を画像比較部５０によって算出し、その一致率に基づき、移動体Ｍの経路における位置を、位置検知部６０によって検知することができる。したがって、本実施形態の移動体監視システム１によれば、カメラＣの視野ＥＳに含まれる景観の一部の明度が経時的に変化しても、移動体Ｍの位置を正確に検知することができる。
【００６９】
以上、図面を用いて本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲における設計変更等があっても、それらは本発明に含まれるものである。
【００７０】
例えば、前述の実施形態では、明度の閾値を予め設定し、除外範囲設定部によって、明度が予め設定された閾値以上の範囲を含む除外範囲をモデル画像及びリアルタイム画像に設定する例について説明した。しかし、除外範囲を設定する方法は、この例に限定されない。
【００７１】
例えば、晴天の昼間のモデル画像と夜間のモデル画像をモデル画像保存部に保存し、除外範囲設定部によって晴天の昼間と夜間とでモデル画像の明度の差が大きくなる部分を、除外範囲設定部によって除外範囲に設定することもできる。
【符号の説明】
【００７２】
１  移動体監視システム、１０  モデル画像保存部、２０  リアルタイム画像取得部、
３０  明度検出部、４０  除外範囲設定部、５０  画像比較部、６０  位置検知部、
Ｃ  カメラ、ＥＲ，ＥＲ１，ＥＲ２  除外範囲、Ｇ，Ｇ１，Ｇ２  画像、Ｍ  移動体、
ＭＧ，ＭＧ１，ＭＧ２，ＭＧ３  モデル画像、ＲＧ  リアルタイム画像
【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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