(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの画像特徴を抽出する画像特徴抽出部と、
所定の空間範囲内の物体の存否を検出可能な非画像センサの所定時間にわたる出力波形を画像化した第１画像データを生成する画像化部と、
前記画像特徴抽出部が抽出する前記第１画像データの画像特徴と予め登録された照合用画像特徴との照合を行い、少なくとも該照合の結果に基づいて前記所定の空間範囲内の物体の存否を判定する物体存否判定部と、
を有する物体検出システム。
【請求項２】
前記画像特徴抽出部は、前記第１画像データの画像特徴を抽出し、且つ、前記所定の空間範囲を撮像する画像センサが出力する第２画像データの画像特徴を抽出し、
前記物体存否判定部は、前記第１画像データ及び前記第２画像データのそれぞれの画像特徴を統合した統合画像特徴と予め登録された照合用画像特徴との照合を行い、少なくとも該照合の結果に基づいて前記所定の空間範囲内の物体の存否を判定する、
請求項１に記載の物体検出システム。
【請求項３】
前記非画像センサ及び前記画像センサは、前記非画像センサの検出範囲と前記画像センサの撮像範囲とが重複するように配置されている、
請求項２に記載の物体検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出システム及びその物体検出システムを搭載する作業機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
焦電センサ等の画像センサでないセンサ（以下、「非画像センサ」とする。）の出力に基づいて所定の空間範囲内の物体の存否を判定するシステムが知られている（特許文献１参照。）。このシステムは、焦電センサの出力電圧が所定の閾値を上回った場合にその所定の空間範囲内に物体が存在すると判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１４２６０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、焦電センサの出力電圧の瞬間値、すなわち非画像センサが出力する一次元データに基づくだけではその所定の空間範囲内における物体の存否を高精度に判定できないおそれがある。情報量が少ないためである。
【０００５】
そのため、非画像センサの出力を利用しながらもより高精度に物体の存否を判定できる物体検出システム及びその物体検出システムを搭載する作業機械を提供することが求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例に係る物体検出システムは、画像データの画像特徴を抽出する画像特徴抽出部と、所定の空間範囲内の物体の存否を検出可能な非画像センサの所定時間にわたる出力波形を画像化した第１画像データを生成する画像化部と、前記画像特徴抽出部が抽出する前記第１画像データの画像特徴と予め登録された照合用画像特徴との照合を行い、少なくとも該照合の結果に基づいて前記所定の空間範囲内の物体の存否を判定する物体存否判定部とを有する。
【０００７】
また、本発明の実施例に係る作業機械は、上述の物体検出システムを搭載する。
【発明の効果】
【０００８】
上述の手段により、非画像センサの出力を利用しながらもより高精度に物体の存否を判定できる物体検出システム及びその物体検出システムを搭載する作業機械を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例に係る物体検出システムが搭載されるショベルの図である。
【図２】物体検出システムの構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】非画像センサの出力電圧波形から非画像センサ由来の画像データを生成する処理の一例を説明する図である。
【図４】画像センサが取得した画像データの図である。
【図５】人物存否判定処理の流れを示す概略図である。
【図６】人物存否判定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
図１は、本発明の実施例に係る物体検出システム１００が搭載される作業機械としてのショベルの図であり、図１（Ａ）がその側面図を示し、図１（Ｂ）がその上面図を示す。ショベルの下部走行体１には旋回機構２を介して上部旋回体３が搭載される。上部旋回体３にはブーム４が取り付けられる。ブーム４の先端にはアーム５が取り付けられ、アーム５の先端にはバケット６が取り付けられる。ブーム４、アーム５、及びバケット６は掘削アタッチメントを構成し、ブームシリンダ７、アームシリンダ８、及びバケットシリンダ９によりそれぞれ油圧駆動される。また、上部旋回体３にはキャビン１０が設けられ且つエンジン等の動力源が搭載される。また、キャビン１０内にはコントローラ３０及び出力装置５０が設置される。また、上部旋回体３の上部には画像センサ４０及び非画像センサ４１が取り付けられる。なお、破線領域Ｒ４０は画像センサ４０の撮像範囲を表し、一点鎖線領域Ｒ４１は非画像センサ４１の検出範囲を表す。
【００１１】
図２は、物体検出システム１００の構成例を示す機能ブロック図である。物体検出システム１００は、主に、コントローラ３０、画像センサ４０、非画像センサ４１、及び出力装置５０を含む。
【００１２】
コントローラ３０は、ショベルの駆動制御を行う制御装置である。本実施例では、コントローラ３０は、ＣＰＵ及び内部メモリを含む演算処理装置で構成され、内部メモリに格納されたプログラムをＣＰＵに実行させて各種機能を実現する。
【００１３】
また、コントローラ３０は、各種装置の出力に基づいてショベルの周辺に物体（本実施例では人物）が存在するかを判定し、その判定結果に応じて各種装置を制御する。本実施例では、コントローラ３０は、画像センサ４０及び非画像センサ４１の出力を受け、画像化部３１、画像特徴抽出部３２、及び物体存否判定部３３のそれぞれに対応するプログラムを実行する。そして、その実行結果に応じてショベルの駆動制御を実行し、或いは、出力装置５０から各種情報を出力させる。なお、コントローラ３０は、物体検出処理専用の制御装置であってもよい。
【００１４】
画像センサ４０は、監視空間としての所定の空間範囲を撮像して画像データを取得する装置であり、取得した画像データをコントローラ３０に対して出力する。本実施例では、画像センサ４０は、ＣＣＤ等の撮像素子を採用するカメラであり、ショベル後方の所定の空間範囲を撮像するようにショベルに取り付けられる。具体的には、光軸が斜め下方を向くように上部旋回体３の上部に取り付けられる。
【００１５】
非画像センサ４１は、監視空間としての所定の空間範囲内の物体を検出可能な、画像センサ以外のセンサである。また、非画像センサ４１は、所定の空間範囲内の物体の存否、及び、物体の状態（物体の位置、温度等）に応じて出力を変化させる。本実施例では、非画像センサ４１は焦電型（受動型）赤外線センサであり、その出力をコントローラ３０に供給する。なお、非画像センサ４１の監視空間は、画像センサ４０の監視空間と同じであってもよく、画像センサ４０の監視空間内に含まれてもよい。また、非画像センサ４１は、光電センサ、超音波センサ、レーザレンジファインダ等の能動型センサであってもよい。
【００１６】
出力装置５０は、各種情報を出力する装置であり、例えば、各種画像情報を表示する車載ディスプレイ、各種音声情報を音声出力する車載スピーカ等を含む。本実施例では、出力装置５０は、コントローラ３０からの制御指令に応じて各種情報を出力する。
【００１７】
画像化部３１は、非画像センサ４１の出力から画像データを生成する機能要素である。本実施例では、画像化部３１は、非画像センサ４１としての焦電センサが出力する一次元データ（電圧値）の時間的推移から非画像センサ由来の画像データを生成する。
【００１８】
ここで、図３を参照し、画像化部３１が非画像センサ４１の出力電圧波形から非画像センサ由来の画像データを生成する処理の一例について説明する。なお、図３（Ａ）は非画像センサ４１の出力電圧波形を示し、図３（Ｂ）は図３（Ａ）の出力電圧波形から生成された非画像センサ由来の画像データＧ１を示す。
【００１９】
画像化部３１は、非画像センサ４１が出力する電圧値を所定のサンプリング周期（例えば５０ミリ秒）毎に取得してＲＡＭに記憶する。そして、画像化部３１は、例えば、図３（Ａ）に示すように、縦軸を出力電圧とし横軸を時間とする波形図をＲＡＭ上で描画する。そして、所定の開始条件が満たされたときの時刻ｔ１と、所定の終了条件が満たされたときの時刻ｔ２との間の波形を注目波形として切り出して非画像センサ由来の画像データＧ１を生成してＲＡＭ上に記憶する。この場合、画像データＧ１は、縦Ｖ１ピクセル×横Ｈ１ピクセルのサイズを有する。なお、画像データＧ１のサイズ及び形状は任意である。
【００２０】
また、非画像センサ４１としてレーザレンジファインダが採用される場合、画像化部３１は、例えば、縦軸を距離とし横軸を走査角度とする棒グラフ又は折れ線グラフを描画して非画像センサ由来の画像データを生成してもよい。
【００２１】
また、画像化部３１は、非画像センサ４１の出力に基づいて生成される３次元以上のグラフを２次元で描画して非画像センサ由来の画像データを生成してもよい。また、画像化部３１は、非画像センサ４１の出力に基づいて散布図等の他の形式の図を描画して非画像センサ由来の画像データを生成してもよい。
【００２２】
画像特徴抽出部３２は、画像センサ４０が出力する画像データ及び非画像センサ４１の出力に由来する画像データの画像特徴を抽出する機能要素である。本実施例では、画像特徴抽出部３２は、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）アルゴリズムを用いて画像センサ４０が出力する画像データ及び非画像センサ４１の出力に由来する画像データ中の画像特徴点（２次元座標）を特定し、それぞれの画像特徴点の画像特徴量（１２８次元の特徴ベクトル）を画像特徴として抽出する。なお、画像特徴抽出部３２は、ＳＵＲＦ(Speeded-Up Robust Features)アルゴリズム、ＯＲＢ(ORiented BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features))アルゴリズム、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）アルゴリズム等の他のアルゴリズムを用いて画像特徴点及びその画像特徴量を抽出してもよい。本実施例では、画像特徴抽出部３２は、画像化部３１が生成する非画像センサ由来の画像データ、及び、画像センサ４０が出力する画像データのそれぞれの画像特徴点及びその画像特徴量を画像特徴として抽出する。
【００２３】
ここで、図４を参照し、画像特徴抽出部３２が画像センサ４０の画像データから画像特徴を抽出する処理の一例について説明する。なお、図４は、時刻ｔ２（図３（Ａ）参照。）において画像センサ４０が取得した画像データＧ２を示す。また、画像データＧ２は、縦Ｖ２ピクセル×横Ｈ２ピクセルのサイズを有する。なお、画像データＧ２のサイズ及び形状は任意であり、画像データＧ１と同じサイズであってもよく、画像データＧ１より大きくてもよく小さくてもよい。但し、画素値のビット深度は同じであることが望ましい。非画像センサ由来の画像データ及び画像センサ由来の画像データのそれぞれから画像特徴点及びその画像特徴量を抽出する際の画像処理を共通化するためである。そのため、本実施例では、画像データＧ１及び画像データＧ２の各画素は何れも０〜２５５の輝度値を有する。
【００２４】
具体的には、画像特徴抽出部３２は、時刻ｔ１（図３（Ａ）参照。）で撮像した撮像画像と時刻ｔ２（図３（Ａ）参照。）で撮像した撮像画像との間でオプティカルフローを算出する。そして、オプティカルフローの値が所定値以上となる画素を含む１又は複数の画像領域を取得する。画像領域は、その位置に対応付けて予め設定されたサイズを有する。なお、そのサイズは、例えば各画像領域に人物画像が存在する場合の人物画像の標準的な大きさに対応する。図４では、画像特徴抽出部３２は、２つの画像領域Ｒ１、Ｒ２を取得している。その後、画像特徴抽出部３２は、取得した１又は複数の画像領域から画像特徴点及びその画像特徴量を抽出する。この構成により、画像特徴抽出部３２は、動体（人物）が存在する可能性が高い画像領域のみから画像特徴点及びその画像特徴量を抽出することができる。また、画像データＧ２の全体から画像特徴点及びその画像特徴量を抽出する場合に比べて演算負荷を低減させることができ、処理の高速化を図ることができる。なお、画像特徴抽出部３２は、ガウス混合モデルを用いた背景差分法等のオプティカルフロー以外の手法を用いて動体（人物）が存在する可能性が高い画像領域を抽出してもよい。また、画像特徴抽出部３２は、動体（人物）が存在する可能性が高い画像領域を抽出することなく、画像データＧ２の全体から画像特徴点及びその画像特徴量を抽出してもよい。
【００２５】
また、画像特徴抽出部３２は、画像特徴量の次元数及び各次元のビット深度が同じになるように、非画像センサ由来の画像データＧ１及び画像センサ由来の画像データＧ２のそれぞれから画像特徴点及びその画像特徴量を抽出する。例えば、画像特徴抽出部３２は、画像データＧ１及び画像データＧ２のそれぞれにＳＩＦＴアルゴリズムを適用して同じ次元数（１２８次元）及び同じビット深度（２５６階調の輝度）の画像特徴量を抽出する。後述の画像特徴の統合を容易にして処理の高速化を図るためである。但し、各次元のビット深度は異なるものであってもよい。
【００２６】
物体存否判定部３３は、監視空間としての所定の空間範囲内の物体の存否を判定する機能要素である。本実施例では、物体存否判定部３３は、画像特徴抽出部３２が抽出した非画像センサ由来の画像データＧ１の画像特徴と画像データＧ２の画像特徴とを統合して統合画像特徴を取得する。具体的には、物体存否判定部３３は、画像データＧ１の画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））と画像データＧ２の画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））とを結合し、現在のショベル周辺の状況（以下、「シーン」とする。）を表す統合画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の和集合（群））を取得する。なお、物体存否判定部３３は、和集合演算ばかりでなく、ベクトル演算、集合演算等の他の演算処理を２つの画像特徴に施して統合画像特徴を取得してもよい。この統合により、物体存否判定部３３は、現在のシーンを表す情報を増やすことができる。
【００２７】
その後、物体存否判定部３３は、取得した統合画像特徴と予め登録された照合用画像特徴とを照合する。本実施例では、照合用画像特徴は、統合画像特徴を生成する手順と同じ手順を用いて事前に生成される画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））であり、ショベル周辺に人物が存在する場合の様々なシーンに対応する。具体的には、監視空間内に人物が存在する状態で画像センサ４０が取得した画像データの画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））と、同時期の非画像センサ４１の出力から生成される非画像センサ由来の画像データの画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））とを統合することで取得される画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の和集合（群））である。コントローラ３０は、多くの照合用画像特徴を生成して記憶し、監視空間に人物が存在する場合の統合画像特徴がどのようになるかを事前に学習する。
【００２８】
そして、物体存否判定部３３は、現在のシーンを表す統合画像特徴の組み合わせと照合用画像特徴の組み合わせのうちの１つとが一致すると判定できた場合、監視空間内に人物が存在すると判定する。なお、一致・不一致の判定は、任意の公知の方法を用いて行われる。
【００２９】
ここで、図５を参照し、コントローラ３０が画像センサ４０の出力と非画像センサ４１の出力とに基づいて監視空間内の人物の存否を判定する処理（以下、「人物存否判定処理」とする。）の概略について説明する。なお、図５は、人物存否判定処理の流れを示す概略図である。
【００３０】
最初に、コントローラ３０は、画像化部３１により非画像センサ４１の出力から非画像センサ由来の画像データＧ１を生成する。また、コントローラ３０は、画像センサ４０から画像センサ由来の画像データＧ２を取得する。
【００３１】
その後、コントローラ３０は、画像特徴抽出部３２により、非画像センサ由来の画像データＧ１及び画像センサ由来の画像データＧ２のそれぞれの画像特徴を個別に抽出する。なお、分布図Ｇ１０は、画像特徴空間における非画像センサ由来の画像データＧ１の画像特徴の分布を示し、分布図Ｇ２０は、画像特徴空間における画像センサ由来の画像データＧ２の画像特徴の分布を示す。また、分布図Ｇ１０及び分布図Ｇ２０は、説明の便宜上、画像特徴空間を２次元空間で表すが、画像特徴空間は３次元以上の空間であってもよい。例えば、画像特徴の抽出にＳＩＦＴアルゴリズムが用いられた場合、画像特徴空間は１２８次元の空間となる。
【００３２】
その後、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により画像データＧ１の画像特徴と画像データＧ２の画像特徴とを統合して統合画像特徴を取得する。なお、分布図Ｇ３０は、画像特徴空間における統合画像特徴の分布を示す。
【００３３】
その後、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により統合画像特徴と複数の照合用画像特徴のそれぞれとを照合する。なお、分布図Ｇ４０（Ｇ４０ａ、Ｇ４０ｂ、Ｇ４０ｃ、Ｇ４０ｄ、・・・）のそれぞれは、照合用画像特徴の分布を示す。
【００３４】
その後、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により統合画像特徴と照合用画像特徴の１つとが一致すると判定した場合に、監視空間内に人物が存在すると判定する。また、物体存否判定部３３により統合画像特徴と照合用画像特徴のそれぞれとが一致しないと判定した場合に、監視空間内に人物が存在しないと判定する。
【００３５】
次に、図６を参照し、人物存否判定処理の流れの詳細について説明する。なお、図６は、人物存否判定処理の流れを示すフローチャートであり、コントローラ３０は、所定の制御周期で繰り返しこの人物存否判定処理を実行する。
【００３６】
最初に、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力波形の記録を開始する（ステップＳ１）。具体的には、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力電圧の時間的推移のＲＡＭへの記憶を開始する。このとき、コントローラ３０は、画像センサ４０の撮像画像を記録開始時撮像画像としてＲＡＭに記憶する（ステップＳ２）。
【００３７】
その後、コントローラ３０は、出力波形の記録を開始してからの経過時間を監視し、記録開始後に所定時間が経過したかを判定する（ステップＳ３）。コントローラ３０は、所定時間が経過するまで経過時間の監視を継続し、所定時間が経過したと判定した場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、非画像センサ４１の出力波形の記録を終了する（ステップＳ４）。具体的には、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力電圧の時間的推移のＲＡＭへの記憶を終了する。このとき、コントローラ３０は、画像センサ４０の撮像画像を記録終了時撮像画像としてＲＡＭに記憶する（ステップＳ５）。また、コントローラ３０は、記録終了時撮像画像を画像センサ由来の画像データＧ２として採用する。
【００３８】
その後、コントローラ３０は、画像化部３１により非画像センサ由来の画像データを生成する（ステップＳ６）。具体的には、画像化部３１は、ＲＡＭに記憶しておいた非画像センサ４１の出力電圧の時間的推移である注目波形から図３（Ｂ）に示すような画像データＧ１を生成する。
【００３９】
その後、コントローラ３０は、画像特徴抽出部３２により、非画像センサ由来の画像データＧ１、及び、画像センサ由来の画像データＧ２のそれぞれの画像特徴を抽出する（ステップＳ７）。具体的には、画像特徴抽出部３２は、画像データＧ１にＳＩＦＴアルゴリズムを適用して画像特徴点及びその画像特徴量を画像特徴として抽出する。一方で、画像特徴抽出部３２は、画像データＧ２に関しては、ＲＡＭに記憶しておいた記録開始時撮像画像と記録終了時撮像画像との間でオプティカルフローを算出する。そして、記録終了時撮像画像における、オプティカルフローの値が所定値以上となる画素を含む１又は複数の画像領域を取得する。その上で、画像特徴抽出部３２は、画像データＧ２におけるその取得した１又は複数の画像領域にＳＩＦＴアルゴリズムを適用して画像特徴点及びその画像特徴量を画像特徴として抽出する。ＳＩＦＴアルゴリズムを適用する画像領域を人物が存在する可能性が高い画像領域のみに限定して演算負荷を低減させるためである。
【００４０】
その後、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により画像データＧ１の画像特徴と画像データＧ２の画像特徴とを統合して統合画像特徴を取得する（ステップＳ８）。具体的には、物体存否判定部３３は、画像データＧ１の画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））と画像データＧ２の画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の集合（群））とを結合し、現在のシーンを表す統合画像特徴（画像特徴量（特徴ベクトル）の和集合（群））を取得する。
【００４１】
その後、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により、現に取得した統合画像特徴と予め登録された照合用画像特徴とを照合し、統合画像特徴と照合用画像特徴とが一致するかを判定する（ステップＳ９）。具体的には、物体存否判定部３３は、現に取得した統合画像特徴と予め登録された複数の照合用画像特徴のうちの１つとが一致するかを判定する。
【００４２】
そして、統合画像特徴と照合用画像特徴とが一致すると判定した場合（ステップＳ９のＹＥＳ）、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により監視空間内に人物が存在すると判定する（ステップＳ１０）。具体的には、物体存否判定部３３は、現に取得した統合画像特徴と予め登録された複数の照合用画像特徴のうちの１つとが一致すると判定した場合、その１つの照合用画像特徴が表すシーンに対応する形で、画像センサ４０及び非画像センサ４１の共通の監視空間内に人物が存在すると判定する。この場合、コントローラ３０は、出力装置５０に制御指令を出力して監視空間内に人物が存在する旨をショベルの操作者に通知してもよい。
【００４３】
一方、統合画像特徴と照合用画像特徴とが一致しないと判定した場合（ステップＳ９のＮＯ）、コントローラ３０は、物体存否判定部３３により監視空間内に人物が存在しないと判定する（ステップＳ１１）。具体的には、物体存否判定部３３は、現に取得した統合画像特徴と予め登録された複数の照合用画像特徴の全てが一致しないと判定した場合、画像センサ４０及び非画像センサ４１の共通の監視空間内には人物が存在しないと判定する。
【００４４】
以上の構成により、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力から画像データを生成し、画像特徴を抽出するための画像処理を適用できるようにする。そして、その画像データから抽出した画像特徴と予め登録された照合用画像特徴とを照合することで監視空間内の物体の存否を判定する。そのため、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力をそのまま利用する場合に比べ、より高精度に監視空間内の物体の存否を判定できる。
【００４５】
また、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力から画像データを生成するため、非画像センサ４１の出力と画像センサ４０の出力を同様に扱うことができる。そして、コントローラ３０は、画像センサ４０の画像データから画像特徴を抽出する手法、及び、抽出した画像特徴と既登録の照合用画像特徴とを照合して物体の存否を判定する手法をそのまま非画像センサ４１の出力に対しても適用できる。そのため、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力から物体の存否を判定するために必要な機能及び演算を省略でき、物体の存否を判定するプロセスの高速化を図ることができる。また、非画像センサ４１の出力から物体の存否を判定するために必要な回路を省略でき、物体検出システム１００の製造コストを低減できる。また、非画像センサ４１の出力に関する学習プロセスを省略できるため、学習プロセスの高速化を実現できる。また、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力に基づく物体の存否の判断を省略できるため、物体の存否の判断を画像データに基づく判断に統一できる。
【００４６】
なお、上述の処理では、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力波形の記録を開始してから所定時間が経過したときにその記録を終了し、その記録時間中の出力波形を注目波形として切り出している。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、コントローラ３０は、画像センサ由来の画像データＧ２を取得した時点に先行する所定時間内の出力波形を注目波形として切り出してもよい。
【００４７】
また、上述の処理では、コントローラ３０は、記録開始時撮像画像と記録終了時撮像画像の２つの撮像画像を用いて画像データＧ２から人物が存在する可能性の高い画像領域を抽出している。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、コントローラ３０は、人物が存在する可能性の高い画像領域を抽出することなく、画像データＧ２の全体から画像特徴を抽出してもよい。
【００４８】
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。
【００４９】
例えば、上述の実施例では、コントローラ３０は、１つの画像センサ由来の画像データと、１つの非画像センサ由来の画像データとに基づいて監視空間内の物体の存否を判定する。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、コントローラ３０は、複数の画像センサのそれぞれに由来する複数の画像データと、１つの非画像センサ由来の画像データとに基づいて監視空間内の物体の存否を判定してもよい。また、コントローラ３０は、１つの画像センサ由来の画像データと、複数の非画像センサのそれぞれに由来する複数の画像データとに基づいて監視空間内の物体の存否を判定してもよい。また、コントローラ３０は、複数の画像センサのそれぞれに由来する複数の画像データと、複数の非画像センサのそれぞれに由来する複数の画像データとに基づいて監視空間内の物体の存否を判定してもよい。また、コントローラ３０は、１つの非画像センサ由来の画像データのみに基づいて監視空間内の物体の存否を判定してもよい。この場合、画像センサ４０は省略されてもよい。
【００５０】
また、上述の実施例では、コントローラ３０は、監視空間内の物体の存否を判定する際に非画像センサ４１の出力である一次元データを画像データ（二次元データ）に変換することなくそのまま用いることはない。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、コントローラ３０は、非画像センサ４１の出力である一次元データそのものを追加的に用いて監視空間内の物体の存否を判定してもよい。
【００５１】
また、上述の実施例では、ショベルの上部旋回体３の上に取り付けられる画像センサ４０及び非画像センサ４１を用いて人物を検出する場合を想定するが、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、アスファルトフィニッシャ、クレーン、フォークリフト等の他の作業機械に取り付けられる画像センサ及び非画像センサを用いる構成にも適用され得る。
【符号の説明】
【００５２】
１・・・下部走行体  ２・・・旋回機構  ３・・・上部旋回体  ４・・・ブーム  ５・・・アーム  ６・・・バケット  ７・・・ブームシリンダ  ８・・・アームシリンダ  ９・・・バケットシリンダ  １０・・・キャビン  ３０・・・コントローラ  ３１・・・画像化部  ３２・・・画像特徴抽出部  ３３・・・物体存否判定部  ４０・・・画像センサ  ４１・・・非画像センサ  ５０・・・出力装置  １００・・・物体検出システム
【図１】
0006615435.tif 000002
【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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