(57)【要約】本発明の課題は、移動体の種類を正確に判別可能な物体検出装置を提供することにある。本発明の物体検出システム１の物体検出装置５は、移動体を撮像した画像から移動体が特定の検出対象（ここでは鳥）であるか否かを判定する鳥候補判定部１７と、鳥候補判定部１７で鳥であると判定された移動体の輪郭と、特定の検出対象内の種類（ここでは鳥の種類）ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報を有するＷＦＭライブラリ９とに基づいて、移動体の特定の検出対象内の種類を推定する鳥種・姿勢推定部１９を有する物体検出判定部７を有する物体検出装置５を有している。
2015170776.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体を撮像した画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、
前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部を有する、物体検出装置。
【請求項２】
前記特定の検出対象は鳥であり、
前記画像から、鳥の輪郭を抽出する鳥画像候補抽出部をさらに有し、
前記物体検出判定部は、
前記輪郭から前記鳥の種類を推定する、鳥検知判定部を有する、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記鳥画像候補抽出部は、前記画像から抽出した鳥の輪郭線を含む情報を動体情報として記憶し、
前記鳥検知判定部は、鳥の種類ごとに標準的な体型と羽ばたきをワイヤーフレームで模擬した情報と、鳥の種類ごとに３軸周りの回転角度、羽ばたきの角度をそれぞれ一定の割合で変化させた場合の平面投射輪郭形状情報とを有するワイヤーフレームモデルライブラリと、
前記動体情報と前記ワイヤーフレームモデルライブラリとを比較して鳥の種類および姿勢を推定する鳥種・姿勢推定部と、
を有する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記動体情報および前記平面投射輪郭形状情報は、基準点から輪郭までの距離をパラメータとするベクトルを含み、
前記鳥検知判定部は、前記ベクトルの相互相関が鳥種毎に設定された閾値を超えた場合に前記移動体を対応する鳥種と推定する、請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記鳥種・姿勢推定部は、前記動体情報と前記ワイヤーフレームモデルライブラリとを比較する際に、前記移動体を撮像する撮像装置および前記移動体に関する一般的特徴を事前情報として、前記事前情報をもとに、確率的に前記移動体の輪郭との相関が高いと考えられる前記平面投射輪郭形状情報から順次、前記動体情報と比較することにより、前記鳥の種類を推定する、請求項３または４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記鳥種・姿勢推定部が推定した鳥の種類および姿勢から前記鳥の飛行経路を推定する飛行経路推定部を有する、請求項３〜５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記鳥種・姿勢推定部が推定した鳥の種類および姿勢、並びに前記飛行経路推定部が推定した飛行経路から、前記移動体の姿勢と飛行方向、鳥種に固有の飛行速度および羽ばたき周波との整合性の確認を行い、前記移動体が鳥であるか否かの最終判断を行う鳥検知最終判定部を有する、請求項６に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記飛行経路から、前記鳥が予め定められた区域に侵入する可能性があるか否かを判定し、可能性がある場合は警告を発するアラーム通知部を有する、請求項６または７に記載の物体検出装置。
【請求項９】
コンピュータを，
移動体を撮像した画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、
前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部を有する、物体検出装置として動作させるためのプログラム。
【請求項１０】
（ａ）移動体を撮像して画像を取得し、
（ｂ）前記画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを一次判定し、
（ｃ）前記一次判定で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する、
を有する物体検出方法。
【請求項１１】
移動体を撮像して画像を取得する撮像装置と、
前記画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、
前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部と、
を有する、物体検出システム。
【請求項１２】
前記撮像装置は、単一の監視カメラである、請求項１１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】
本発明は物体検出装置、物体検出方法および物体検出システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、鳥等の移動体が空港や風力発電設備等が設置された領域に侵入し、空港に離着陸中の航空機や、風力発電設備の風車に衝突する、いわゆるバードストライク（鳥衝突）が問題となっている。
そのため、上記領域への鳥の侵入を検出する検出装置が望まれている。
鳥を検出する装置としては、飛翔体を微小時間間隔で撮像して、輝度パターン分布から飛翔体の飛行パターンを解析し、当該飛行パターンをデータベース化して飛翔体が鳥か否かを検出する装置が知られている（特許文献１）。
また、飛翔体とカメラの距離と方位データを基にして飛翔体の三次元座標を演算して、飛翔軌跡から鳥を検出する装置も知られている（特許文献２）。
さらに、飛翔体と固定物体とを同一画面でとらえることによって、飛翔体の高度を求める装置が知られている（特許文献３）。
また、飛翔体の速度から鳥であるか否かを判断する装置も知られている（特許文献４）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開２００９／１０２００１号明細書
【特許文献２】特開２０１１−９５１１２号公報
【特許文献３】特開２０１０−２２３７５２号公報
【特許文献４】特開２０１０−１９３７６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、バードストライクによる航空機や風車の被害を低減するという観点からは、上記領域の周辺を鳥の好まない環境に整備し、鳥そのものの出現頻度を低減させることが大きな成果をもたらすため、重要である。一方で、鳥の好まない環境は鳥種によって大きく異なるため、上記領域周辺の鳥の種類判別は非常に重要である。
しかしながら、特許文献１〜４の装置では、飛翔体が鳥であるか否かは判別できるものの、鳥の種類を正確に判別するのは困難であった。
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、移動体の種類を正確に判別可能な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】
【０００５】
上記の課題を解決するため、本発明の第１の態様は、移動体を撮像した画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部を有する、物体検出装置である。
本発明の第２の態様は、コンピュータを，移動体を撮像した画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部を有する、物体検出装置として動作させるためのプログラムである。
本発明の第３の態様は、（ａ）移動体を撮像して画像を取得し、（ｂ）前記画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを一次判定し、（ｃ）前記一次判定で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する、を有する物体検出方法である。
本発明の第４の態様は、移動体を撮像して画像を取得する撮像装置と、前記画像から前記移動体が特定の検出対象であるか否かを判定する一次判定部と、前記一次判定部で特定の検出対象であると判定された前記移動体の輪郭と、前記特定の検出対象内の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報とに基づいて、前記移動体の前記特定の検出対象内の種類を推定する物体検出判定部と、を有する、物体検出システムである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、移動体の種類を正確に判別可能な物体検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は本実施形態に係る物体検出システム１の概略を示すブロック図である。
図２は図１の物体検出装置５を示すブロック図である。
図３は物体検出システム１の詳細を示すブロック図である。
図４は物体検出システム１を用いた鳥の検出および鳥種・飛行姿勢推定の方法を示すフロー図である。
図５は図４のＳ１１およびＳ１２の詳細を示すフロー図である。
図６は鳥の外形情報を２次元から１次元へ低次元化する方法を説明するための図である。
図７は鳥の外形情報を２次元から１次元へ低次元化する方法を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面に基づいて本発明に好適な実施形態を詳細に説明する。
まず、図１および図２を参照して本実施形態に係る物体検出装置５を備えた物体検出システム１の構成について説明する。
ここでは物体検出システム１（物体検出装置５）として、画像から鳥の種類を推定するバードストライク防止装置が例示されている。
図１および図２に示すように、物体検出システム１は、移動体を撮像して画像を取得する撮像装置３を有する。物体検出システム１は、また、移動体を撮像した画像から移動体が特定の検出対象（ここでは鳥）であるか否かを判定する一次判定部としての鳥候補判定部１７と、鳥候補判定部１７で鳥であると判定された移動体の輪郭と、特定の検出対象内の種類（ここでは鳥の種類）ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報を有するワイヤーフレームモデルライブラリ（以下ＷＦＭライブラリ９と称す）とに基づいて、移動体の特定の検出対象内の種類（ここでは鳥の種類）を推定する鳥種・姿勢推定部１９を有する物体検出判定部７を有する物体検出装置５を有している。
撮像装置３は、ここでは単一の監視カメラであり、固定台に設置され、一定の方位を定点監視したり旋回により全周または一定範囲を旋回監視したりして画像を撮像する。また、撮像した画像を有線または無線により物体検出装置５へ伝送する。
本実施形態では、物体検出装置５をバードストライク防止装置に用いるため、撮像装置３は空港の滑走路の端、あるいは風力発電所の施設内に設けられる。
また、本実施形態では特定の検出対象として鳥を検出するが、特定の検出対象としては他に、鳥、犬などの種や飛行機、ヘリコプタの種が例示される。
さらに、本実施形態では、特定の検出対象内の種類として鳥種を推定するが、ここでいう特定の検出対象内との種類とは、鳥であればカラスやハトといった種類を指す。
物体検出装置５は撮像装置３が撮像した画像から移動体の外形（ここでは輪郭）を抽出し、抽出した輪郭から鳥の種類を推定する他、後述するように、本実施形態では、鳥の姿勢の推定を行う機能、鳥の種類および姿勢から、飛行経路を推定する機能、飛行経路、鳥の種類および姿勢から前記動体が鳥であるか否かの最終判断を行う機能、およびバードストライクの可能性がある場合に警告を発する機能も有する。
物体検出装置５は例えばパーソナルコンピュータ等の電子計算機が用いられるが、後述する処理を行う機能を備えた装置であれば、特に限定されるものではない。
次に、図３を参照して物体検出システム１の構成について、特に物体検出装置５の構成についてより詳細に説明する。
図３に示すように、物体検出装置５は撮像装置３が撮像した画像のデータが入力される画像データ入力処理部１３、画像から移動体の輪郭線を抽出して動体情報６を生成する鳥候補画像抽出部１５、鳥候補画像抽出部１５が抽出した動体情報６をもとに鳥の存在の有無や種類、姿勢を推定する物体検出判定部７、物体検出判定部７の検出結果に基づき、鳥が重点監視区域へ侵入する可能性がある場合に警告を発するアラーム通知部２５、および物体検出装置５を動作させる動作プログラム２２と後述する各種情報やライブラリが記憶された記憶部２を有している。
物体検出判定部７は、動体情報６から当該動体が鳥か否かの一次判定を行う鳥候補判定部１７、動体情報６から鳥の種類および姿勢を推定する鳥種・姿勢推定部１９、各鳥候補（動体）の飛行経路を推定する飛行経路推定部２１、および各鳥候補（動体）を鳥として認識すべきか否かを最終的に判定する鳥検知最終判定部２３を有している。
より詳細には、画像データ入力処理部１３は撮像装置３から伝送された撮像画像を受信し、内部の一時記録用メモリでファーストイン・ファーストアウト方式により常時３フレーム分の画像データを記録する。画像データ入力処理部１３で一時保管された画像はローリング・シャッタ現象や旋回台の動作誤差に起因する映像の乱れを補正した後、逐次鳥候補画像抽出部１５へ出力される。
鳥候補画像抽出部１５は連続した３フレームの画像の差分情報から移動体の輪郭線を抽出する。また、この動いている物体の撮影時刻、カメラからの相対方位、画像上での物体全体の座標との輝度情報、および輝度勾配のヒストグラム（ＨＯＧ）特徴量を合わせた情報を動体情報６として記憶部２に記憶する。
鳥候補判定部１７は動体情報６のＨＯＧ特徴量をもとに、記憶部２の鳥判別ライブラリ２４を参照し、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）やニューラルネットワーク等の原理に基づく二値判別器により当該動体が鳥か否かの判定（一次判定）を行う。
鳥判別ライブラリ２４は二値判別器の判別基準を生成するためのデータベースである。ＳＶＭを採用する場合は鳥の画像情報、および比較対象用の鳥以外の画像情報により構成される。
鳥種・姿勢推定部１９は記憶部２に設けられた以下ＷＦＭライブラリ９から選出した鳥の輪郭情報と、動体情報６とを逐次比較し、最も類似性の高い鳥の種類、姿勢を抽出する（二次判定）。また、鳥種・姿勢推定部１９は動体情報６に推定した鳥種、姿勢、および鳥の撮像装置からの距離または地図上の位置情報を追加した情報を鳥候補情報１０として、記憶部２に保存する。
ＷＦＭライブラリ９は、重点監視領域の周辺で観測される鳥各種について、標準的な体型と羽ばたきをワイヤーフレームモデルで模擬した情報を持つ。また、各鳥の３軸周りの回転角度、羽ばたきの角度をそれぞれ一定の割合で変化させた場合の平面投射輪郭形状情報を保持する。
このように、本実施形態ではワイヤーフレームモデルを利用して平面投射輪郭形状情報を生成している。これは以下の理由によるものである。
（１）事前に準備した鳥の画像から平面投射輪郭形状情報を生成するには、最低でも数千例の画像情報が必要になる。
（２）標準的な体型と羽ばたきを模擬した情報（即ち基準モデル）をワイヤーフレームで作成すれば、骨格標本からの採寸結果、該当する鳥種の特徴的な姿勢や一部形状の画像から、鳥種毎のモデル作成を比較的容易に行うことができ、事前に準備した鳥の画像から平面投射輪郭形状情報を生成する場合と比べ、３軸周りの姿勢変更後の輪郭生成も短時間に行うことができる。
飛行経路推定部２１は鳥候補情報１０から各鳥個別の飛行経路を推定し、飛行経路追尾情報１８として、記憶部２に逐次記録する。
鳥検知最終判定部２３は飛行経路追尾情報１８と、記憶部２の鳥種別特性ライブラリ１４に記録された各鳥の特性情報を比較して、各鳥候補を鳥として認識すべきか否かを最終判定する。
鳥種別特性ライブラリ１４は施設周辺で観測される鳥各種について、標準的な体長、質量、飛行速度、羽ばたき周波数、月・時間帯を基準とした出現事前確率を記録したものである。
アラーム通知部２５は飛行経路追尾情報１８を元に、各鳥候補（動体）が記憶部２に記憶された重点監視領域情報１６で指定された施設内の領域へ鳥が侵入する危険性を評価し、一定レベル以上の危険があると判断された場合、即ち、バードストライクが発生する可能性があると判断された場合は警報を発する。
重点監視領域情報１６は、施設内で鳥の侵入を警戒すべき領域を定義した情報であり、例えば空港や風力発電設備が存在する区域の情報である。
なお、図３では動体情報６、鳥判別ライブラリ２４、ＷＦＭライブラリ９、鳥候補情報１０、飛行経路追尾情報１８、鳥種別特性ライブラリ１４、重点監視領域情報１６および動作プログラム２２は物体検出装置５内に設けられた記憶部２に記憶されるが、外部記憶装置、またはＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）等によりネットワーク接続された外部情報で置き換えても良い。
次に、物体検出システム１の動作、ここではバードストライクの防止のための動作について、図４〜図６を参照して説明する。
最初に、物体検出装置５の動作プログラム２２が起動する。
次に、撮像装置３は一定の方位を定点監視したり旋回により全周または一定範囲を旋回監視したりして、重点監視領域情報１６で定義された重点監視領域またはその周囲の画像を撮像する。撮像装置３は撮像した画像を物体検出装置５の画像データ入力処理部１３に例えば毎秒６０フレームの周期で継続的に送信し、画像データ入力処理部１３がこれを受信する（図４のＳ１）。重点監視領域が空港である場合は、撮像装置３は滑走路の方向を含む各方向の画像を取得するなどして、空港や空港周辺の画像を撮像する。
画像データ入力処理部１３は、受信した画像について、ローリング・シャッタ現象や旋回台の動作誤差に起因する画像の乱れを補正した後、補正した画像を逐次、鳥候補画像抽出部１５へ出力する。
鳥候補画像抽出部１５は、受信した画像から、連続した、または時系列的に一定間隔に抜き出した３枚の画像（それぞれフレームｎ−１，ｎ，ｎ＋１とする）を輝度で２値化した上で、それぞれ差分画像ｍ＝ｎ−（ｎ−１）、ｍ＋１＝（ｎ＋１）−ｎを生成する。さらにｍとｍ＋１の積画像Ｄ＝ｍ＊（ｍ＋１）を生成することにより、３枚の元画像から鳥候補である動体を抽出する。Ｄ上で抽出された動体についてはそれぞれＤ上での重心位置と形状、および大きさを予め設定した基準値に正規化した上でＨＯＧ特徴量を計算し、撮影時刻、撮像時刻での撮像装置の光学軸方位を合わせて「動体情報６」を生成して記憶部２に記憶する（図４のＳ２）。
鳥候補判定部１７は動体情報６のＨＯＧ特徴量をもとに、各動体情報６に対し、鳥判別ライブラリ２４のデータベースから生成された閾値を基準とする２値判別を適用することで当該鳥候補（動体）が鳥か否かの一次判定を行う（図４のＳ３）。
動体が一次判定で鳥以外の物体と判断された場合は当該動体の動体情報６が削除され、Ｓ１に戻る（図４のＳ４）。
一次判定で鳥と判断された動体については、動体情報６に対して、鳥候補画像抽出部１５が例えば１００×１００ｐｘといった予め設定してあるサイズへ形状情報を拡大または縮小して正規化する等して輪郭情報を抽出する（図４のＳ５）。
次に、鳥種・姿勢推定部１９は記憶部２に記憶されたＷＦＭライブラリ９のワイヤーフレームモデルによる鳥の２次元平面への投射輪郭映像の中から、サンプル画像を１つ選択する（図４のＳ６）。
なお、サンプル画像は、鳥種類、３軸姿勢、羽ばたき角度をパラメータとしてそれぞれ１０°から２０°程度角度を変えたものである。鳥の種類を１０種、３軸と羽ばたき角度をそれぞれ１０°刻みにサンプルデータを用意する。
次に、鳥種・姿勢推定部１９は選択したサンプル画像と正規化された鳥候補画像輪郭から相互相関を計算し、結果が鳥種毎に設定された閾値を超えるか否かを判定する（図４のＳ７）。
結果が閾値を超えた場合はそこで比較を終了し、その鳥候補（動体）の鳥種、姿勢、羽ばたき角度をサンプル画像の値と推定する。即ち動体を対応する鳥種と推定する。結果が閾値に満たなかった場合は新たにサンプルを選択して同様の比較を繰り返す。この際、鳥種・姿勢推定部１９は予め設定した最大試行数に達したかを判断する（図４のＳ８）。最大回数試行しても閾値以上の相関が見られなかった場合は比較を終了し、全試行中最大の相関を示したサンプルであると推定する。
このように、物体検出システム１は鳥の輪郭を解析して鳥の種類を推定するため、従来のような飛行パターン、飛行軌跡、飛行高度、飛行速度のような、鳥種を直接推定し難いパラメータを用いた解析と比較して、鳥の種類をより正確に推定できる。
即ち、物体検出システム１は鳥種の判別を鳥種と姿勢、羽ばたき角度をパラメータとする２次元輪郭形状サンプルとの一致性という単一の尺度で規定することにより、鳥種の判別に関する尤度を一律に規定可能であり、従来装置に比較してより高精度な種類判別が可能である。
ところで、上記処理は鳥種、３軸姿勢、羽ばたき角度の５次元探査問題であり、サンプル画像の選択においてＷＦＭライブラリ９中のサンプル相互間の差異は所謂「砂嵐状」の分布となるためいたるところで微分不可能であり、ニュートンラプソン法などの手法により次の候補の予測を立てることができない。このため最適解を得るためには一般には全数サーチが必要である。しかし前述のとおり、比較すべきサンプル数は約８００万件に達するため、全数サーチの実施には非常に時間がかかる。
そこで、本実施形態では、鳥種・姿勢推定部１９は、撮像装置３と鳥の生態に関する一般的特徴を事前情報として、確率的に鳥候補画像との相関が高いと考えられるサンプルから順次比較してゆくことで比較的少ない繰り返し計算回数での最適サンプル発見を図る。
本実施形態では、事前情報として以下の４項目を採用する。
事前情報（１）：鳥はピッチ方向に大きな角度（±２０°程度以上）で飛行することは少ない。
事前情報（２）：鳥の体型は左右対称で、羽ばたき以外の外形変化の要因は小さい。
事前情報（３）：季節、時間によって検知される鳥の種類はほぼ限定される。
事前情報（４）：撮像装置３の画角は通常最大上下±２０°程度である。
以上４項目の事前情報を採用する場合、鳥候補（動体）の姿勢について比較的高い確率で以下の事項を仮定できる。
（ｉ）鳥は見かけ上ピッチ角＝０°、ロール角＝０°に近い姿勢で飛行している。
（ｉｉ）垂直方向の中央値が重心値と近い場合は、羽ばたき角度が９０°近辺である。
（ｉｉｉ）鳥種は季節、時間により検証する優先順位を決定できる。
（ｉ）から（ｉｉｉ）の仮定から、サンプルサーチを以下の順序で実施する。
Ｓ１０１：鳥種・姿勢推定部１９は、５種のパラメータの初期値として、（鳥種＝その季節・時間で最も出現事前確率の高い種類、３軸＝０°、羽ばたき角度＝９０°）と設定し、鳥候補（動体）の輪郭と比較する。
Ｓ１０２：鳥種・姿勢推定部１９は、各パラメータを１項目ずつ順次変更してサンプルを選択する。本構成例では２番目のサンプルとしてＳ１０１のサンプルと羽ばたき角度を２０°変化させたものを鳥候補（動体）との比較に使用する。羽ばたき角度のバリエーションを全て確認した後、ヨー軸、ロール軸、ピッチ軸周りに順次角度を変化させたサンプルを使用する。以後、出現頻度の高い鳥種から順次Ｓ１０２、Ｓ１０３の手順を繰り返す。
ところで、相互相関の比較では図６に示すように鳥候補画像とサンプル画像の２次元形状を扱うため、計算量は比較的大きくなる。従ってこの計算を簡素化、高速化することは装置のリアルタイム性、装置の低コスト化を実現する上で大変重要である。
図６の２値化画像での相互相関Ｃは、鳥候補とサンプル画像の２次元形状を表現する関数をφ、φの平均をξをとすると、一例として以下の式（１）のように表現できる。
Ｃ＝（∫（φ１−ζ１）・（φ２−ζ２）ｄＡ）／（∫（φ１−ζ１）２ｄＡ・∫（φ２−ζ２）２ｄＡ）１／２  …（１）
一方で、本実施形態では、上記２次元形状を表現する関数φ、ξを、式（２）に示すように、輪郭線上での基準点からの距離ｓをパラメータとするベクトルΦ、Ξへ変換し、鳥候補（動体）とサンプルの相互相関をＣに変わって、一例として式（３）に示すベクトルの相互相関Ｖとして取り扱えるようにすることで、図７に示すように、鳥の外形情報を二次元から一次元に低次元化し、計算量の削減を図る。
Φ＝｛ｘ（ｓ）、ｙ（ｓ）｝、Ξ＝｛ε｛ｘ（ｓ）｝、ε｛ｙ（ｓ）｝｝  …（２）
Ｖ＝（∫（Φ１−Ξ１）・（Φ２−Ξ２）ｄｓ）／（∫（Φ１−Ξ１）２ｄｓ・∫｜Φ２−Ξ２｜２ｄｓ）１／２  …（３）
鳥種・姿勢推定部１９は、相互相関Ｖによる評価で鳥種、３軸姿勢、羽ばたき角度を推定された鳥候補（動体）について、動体情報６に加えてこれ等の情報を「鳥候補情報１０」として生成し、記憶部２に記憶する（図４のＳ９）。
次に、飛行経路推定部２１は以下の手順で鳥候補（動体）の飛行経路を推定し、飛行経路追尾情報１８を新規作成または更新する（図４のＳ１０）。
まず、飛行経路推定部２１は鳥種・姿勢推定部１９で推定した鳥種からその鳥の実際の体長を推定する。次に、姿勢推定値をもとに、鳥候補の画像上での体長を計算し、この体長推定値と画像上でのサイズ、および撮像装置３の焦点距離をもとに、簡単な比例計算により撮像装置３から鳥までの距離も計算する。撮像装置３の設置位置、撮像時の指向方位は既知なので、ここから鳥の地図上での位置を算出する。
次に、飛行経路推定部２１は算出した鳥候補（動体）の種類と地図上での位置を、その時刻以前の飛行経路追尾情報１８と比較することで、鳥候補情報１０を飛行経路追尾情報１８と関連付けする。飛行経路追尾情報１８に関連付け可能な情報が無い場合は、新規に情報を追加する。
次に、鳥検知最終判定部２３は、最終判定として、飛行経路追尾情報１８を鳥種別特性ライブラリ１４に記録された鳥種固有の生態特徴と比較し（図４のＳ１１）、鳥と判断する上で明らかに問題がある鳥候補（動体）を除外する（図４のＳ１２）。
具体的にはまず、鳥検知最終判定部２３は、動体の姿勢と飛行方向の整合性を確認する（図５のＳ２１）。
即ち、鳥検知最終判定部２３は、鳥と一次判定された動体が後方や背中方向のような通常不可能な方向へ飛行しているか否かを確認する。
次に、鳥検知最終判定部２３は、鳥と一次判定された動体が、鳥種に固有の飛行速度、羽ばたき周波数の範囲から逸脱した運動をしているか否かについて確認する（図５のＳ２２）。
これらの確認により、鳥検知最終判定部２３は、時系列的に各鳥の姿勢、羽ばたきを観測することで得られる情報から動体が鳥か否かの最終判定を行う（図５のＳ２３）。
最終判定の結果、動体が鳥であると判定された場合は、当該動体に係る飛行経路追尾情報１８を追加または更新し（図５のＳ２４）、動体が鳥でないと判定された場合は、当該動体に係る飛行経路追尾情報１８を削除する（図５のＳ２５、図４のＳ１２）。
このように、物体検出システム１は、鳥検知最終判定部２３が、動体が鳥であるか否かの判別を、形状情報のみではなく、飛行姿勢、飛行速度、羽ばたき周波数等の鳥種毎の特性を加味して行っている。
そのため、動体が鳥であるか否かの判別をより正確にできる。
最後に、アラーム通知部２５は飛行経路追尾情報１８と重点監視領域情報１６を比較することで、鳥が重点監視領域に侵入する可能性があるか否かを判断し、可能性があると判断される場合は、アラーム通知部２５が重点監視区域を監視するシステムや監視者に対して警告を発する（図４のＳ１３）。
警告の内容は、対象であるシステムや監視者が警告を認識できるものであれば、特に限定されるものではないが、例えばシステムや監視者への警告情報の送信、あるいは物理的な音声、光等を発するものが挙げられる。また、警告ではなく、ディスプレイ等へ定常的に鳥の飛行軌跡を表示する構成としてもよい。
以上が物体検出システム１の動作の説明である。
このように、本実施形態によれば、物体検出システム１は、移動体を撮像して画像を取得する撮像装置３と、移動体を撮像した画像から移動体が鳥であるか否かを判定する鳥候補判定部１７と、鳥候補判定部１７で鳥であると判定された移動体の輪郭と、鳥の種類ごとに用意された輪郭である輪郭形状情報を有するＷＦＭライブラリ９とに基づいて、移動体の鳥種を推定する鳥種・姿勢推定部１９を有する物体検出判定部７を有する物体検出装置５を有している。
そのため、物体検出システム１は移動体の種類を正確に判別可能である。
【産業上の利用可能性】
【０００９】
以上、実施形態および実施例に基づき本発明を説明したが、これら実施形態および実施例は単に例を挙げて発明を説明するためのものであって、本発明の範囲がこれらに限定されることを意味するものではない。当業者であれば、上記記載に基づき各種変形例および改良例に想到するのは当然であり、これらも本発明の範囲に含まれるものと了解される。
例えば上記した実施形態では、本発明を空港、風力発電設備（風車）でのバードストライク防止装置に適用した場合について説明したが、本発明は何らこれに限定されることはなく、農場での鳥獣食害防止装置等、鳥の飛来を監視する必要がある全ての装置に適用可能である。
また、上記した実施形態では、動体の外形から鳥種を推定しているが、本実施形態の適用対象は鳥種の推定に限定されるものではなく、外形から種類が識別可能な動体であれば検出対象を鳥ではなく人間、獣等の動物、またはユーザが設定する任意の物体とすることも可能である。
さらに、上記した実施形態では物体検出システム１は撮像装置３と物体検出装置５を１台ずつ有しているが、撮像装置３と物体検出装置５の数は一台に限らず、複数を同時に接続しても良い。この場合、各撮像装置３の出力画像情報は全ての物体検出装置５へ並行して出力され、物体検出装置５ではユーザの操作によりどの撮像装置３からの入力を処理するかを選択できる。
なお、上記物体検出装置５の各部は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、ＲＡＭにコンピュータを物体検出装置５として動作させるためのプログラムが展開され、プログラムに基づいて制御部（ＣＰＵ）等のハードウェアを動作させることによって、各部を各種構成として動作させる。また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、または記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。なお、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。
【符号の説明】
【００１０】
１      ：物体検出システム
２      ：記憶部
３      ：撮像装置
５      ：物体検出装置
６      ：動体情報
７      ：物体検出判定部
９      ：ＷＦＭライブラリ
１０    ：鳥候補情報
１３    ：画像データ入力処理部
１４    ：鳥種別特性ライブラリ
１５    ：鳥候補画像抽出部
１６    ：重点監視領域情報
１７    ：鳥候補判定部
１８    ：飛行経路追尾情報
１９    ：鳥種・姿勢推定部
２１    ：飛行経路推定部
２２    ：動作プログラム
２３    ：鳥検知最終判定部
２４    ：鳥判別ライブラリ
２５    ：アラーム通知部
この出願は、２０１４年５月７日に出願された日本出願特願第２０１４−０９５８１５号を基礎とする優先権を主張し、その開示のすべてをここに取り込む。
【図１】
2015170776.tif 000003
【図２】
2015170776.tif 000004
【図３】
2015170776.tif 000005
【図４】
2015170776.tif 000006
【図５】
2015170776.tif 000007
【図６】
2015170776.tif 000008
【図７】
2015170776.tif 000009
【国際調査報告】
2015170776.tif 000010
2015170776.tif 000011