(57)【要約】  追跡候補記憶手段８１は、追跡する物体について複数の候補を記憶する。制御手段８２は、候補の確からしさを制御する。追跡候補記憶手段８１は、各候補について、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとを記憶する。制御手段８２は、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、一の候補の確からしさを制御する。
2015008432.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つ以上の物体を追跡する物体追跡装置であって、
追跡する物体について複数の候補を記憶する追跡候補記憶手段と、
前記候補の確からしさを制御する制御手段とを備え、
前記追跡候補記憶手段は、各候補について、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとを記憶し、
前記制御手段は、一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御する
ことを特徴とする物体追跡装置。
【請求項２】
位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング手段を備え、
制御手段は、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う
請求項１記載の物体追跡装置。
【請求項３】
位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング手段を備え、
制御手段は、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う
請求項１記載の物体追跡装置。
【請求項４】
生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさに応じて、当該クラスタにラベル情報を対応付けるラベル情報対応付け手段を備え、
制御手段は、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の確からしさを増加させる制御を行う
請求項２または請求項３記載の物体追跡装置。
【請求項５】
ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応付けるラベル情報として、他のクラスタに対応付けられていないラベル情報を選択する
請求項４記載の物体追跡装置。
【請求項６】
ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応づけるラベル情報を選択した後、選択されたラベル情報に対応する候補の確からしさの和と、選択されなかった各ラベル情報に対応する候補の確からしさの和との差が閾値以下の場合、選択されたラベル情報の対応付けを解除する
請求項４または請求項５記載の物体追跡装置。
【請求項７】
制御手段は、各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の物体追跡装置。
【請求項８】
各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様で位置情報が示す位置に当該各候補を表示する表示手段を備えた
請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載の物体追跡装置。
【請求項９】
一つ以上の物体を追跡する物体追跡方法であって、
追跡する物体について複数の候補を保持し、
前記複数の候補における各候補には、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとが対応づけられ、
一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御する
ことを特徴とする物体追跡方法。
【請求項１０】
位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成し、
生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う
請求項９記載の物体追跡方法。
【請求項１１】
追跡する物体について複数の候補を保持し、一つ以上の物体を追跡するコンピュータに適用される物体追跡プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記候補の確からしさを制御する制御処理を実行させ、
前記複数の候補における各候補には、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとが対応づけられ、
前記制御処理で、一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御させる
ための物体追跡プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング処理を実行させ、
制御処理で、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行わせる
請求項１１記載の物体追跡プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、追跡対象の数が事前には分かって無く、時々刻々と変化する状況で物体を追跡する物体追跡装置、物体追跡方法および物体追跡プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラや電波センサなどを用いて物体を検出し、その検出結果を用いて物体を追跡することが行われる。追跡対象の数が事前には分かっておらず時々刻々と数が変化する状態で複数の物体を追跡する場合には、新規に追跡対象が現れたり、追跡対象がいなくなったりする場合を考慮した物体追跡が求められる。【０００３】
このような追跡対象の数が時々刻々と変化する場合の追跡方法が提案されている。非特許文献１や非特許文献２には、追跡対象の数の変化をモデル化した追跡手法である、PHD （Probability Hypothesis Density）フィルタと呼ばれる追跡手法が記載されている。これは、パーティクルフィルタ等に基づき、追跡対象の候補を多数保持しながら追跡を行うという手法である。この方法の特徴は、それぞれの候補が位置情報と、確からしさ、ラベル値を保持しており、ラベル値がそれぞれの物体のＩＤを表している。なお、パーティクルフィルタの場合は、この候補はパーティクルと呼ばれる。【０００４】
例えば、２次元地図上で物体を追跡することを考える。いま、候補がX1、X2、X3、X4と４つあり、候補X1の位置が(30,40) で確からしさが0.7 でラベル値が1 、候補X2の位置が(20,50) で確からしさが1.0 でラベル値が2 、候補X3の位置が(35,45) で確からしさが0.3 でラベル値が1 、候補X4の位置が(50,70) で確からしさが0.5 でラベル値が3 であるとする。このとき、物体1 に対しては候補X1、X3が存在して確からしさの合計が1 、物体2 に対しては候補X2が存在して確からしさが1 、物体3 に対しては候補X4が存在して確からしさが0.5 と算出される。【０００５】
このことから、物体IDが1 となる位置は70％の割合でX1で、30％の割合でX3であるということや、物体3 については対応する候補はX4だけで確からしさが0.5 なので、実在する可能性は50％である、ということが分かる。このように、上記文献に記載された手法を用いれば、追跡対象の数の変動も確率的に考慮しながら追跡することが可能になる。【０００６】
なお、パーティクルフィルタに基づく処理の代わりに、例えば、非特許文献３に記載されているような多数の候補をカルマンフィルタを拡張した手法で追跡するという方法を用いても、同様の議論が可能である。【０００７】
なお、非特許文献４には、人物を検出する手法の一例が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】K.Panta, B.Vo, S.Singh, “Improved Probability Hypothesis Density (PHD) Filter for Multitarget Tracking,” 2005.
【非特許文献２】生駒, “ランダム有限集合状態空間モデルと逐次モンテカルロフィルタによる動画像中の複数移動物体追跡,” CVIM2010.
【非特許文献３】Ba-Ngu Vo and Wing-Kin Ma,  “The Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter,” SP, 2006.
【非特許文献４】Dalal, N., Triggs, B., “Histograms of oriented gradients for human detection,” pp.886-893, CVPR 2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献１や非特許文献２で示されている手法は、カメラや電波センサなどのセンサから物体の検出結果が得られるたびに、全候補についての確からしさを更新する。しかし、非特許文献１や非特許文献２で示されている手法では、近傍に存在する候補がどのようなラベルを保持しているかについては考慮されていない。すなわち、非特許文献１や非特許文献２で示されている手法では、候補間のラベルの関係性を考慮して確からしさを計算することは考慮されておらず、単に、検出結果の近くにはより多くの候補が存在し得るように、保持するラベル値とは無関係に候補が生成され、候補を移動させる処理が行われる。【００１０】
そのために、追跡対象が近接してくると、追跡対象の近くに候補は多く生成されるものの、どの追跡対象の近くにも均等にさまざまなラベルの候補が存在し、各ラベルが渾然一体となってしまうため、個別の物体を判別することが不可能になるという問題があった。【００１１】
また、候補数が少ない場合には、追跡する過程で今まで追跡していたＩＤの候補が散逸してしまい、新たなＩＤに置き換わってしまうというＩＤ変化の事象も多く発生してしまう。すなわち、このような場合には、追跡結果が分断しやすいという問題があった。【００１２】
そこで、本発明は、時々刻々と物体数が変化する環境において、追跡対象の物体が近接する場合にも、それぞれの物体を正しく追跡できる物体追跡装置、物体追跡方法および物体追跡プログラム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】
【００１３】
本発明による物体追跡装置は、一つ以上の物体を追跡する物体追跡装置であって、追跡する物体について複数の候補を記憶する追跡候補記憶手段と、候補の確からしさを制御する制御手段とを備え、追跡候補記憶手段が、各候補について、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとを記憶し、制御手段が、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、一の候補の確からしさを制御することを特徴とする。【００１４】
本発明による物体追跡方法は、一つ以上の物体を追跡する物体追跡方法であって、追跡する物体について複数の候補を保持し、複数の候補における各候補には、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとが対応づけられ、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、一の候補の確からしさを制御することを特徴とする。【００１５】
本発明による物体追跡プログラムは、追跡する物体について複数の候補を保持し、一つ以上の物体を追跡するコンピュータに適用される物体追跡プログラムであって、コンピュータに、候補の確からしさを制御する制御処理を実行させ、複数の候補における各候補には、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとが対応づけられ、制御処理で、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、一の候補の確からしさを制御させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、時々刻々と物体数が変化する環境において、追跡対象の物体が近接する場合にも、それぞれの物体を正しく追跡できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の物体追跡装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】電波センサを用いて車両を検出する例を示す説明図である。
【図３】カメラを用いて人物を検出する例を示す説明図である。
【図４】候補の重みを更新する処理の例を示す説明図である。
【図５】追跡候補をクラスタリングする処理の例を示す説明図である。
【図６】各クラスタにラベルを対応付ける処理の例を示す説明図である。
【図７】各候補の重みを更新する処理の例を示す説明図である。
【図８】新規ラベルを生成する処理の例を示す説明図である。
【図９】追跡候補を選定する処理の例を示す説明図である。
【図１０】物体の位置を出力する処理の例を示す説明図である。
【図１１】本実施形態の物体追跡装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１２】候補の重みを更新する処理の例を示すフローチャートである。
【図１３】本発明による物体追跡装置の概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明の物体追跡装置の一実施形態を示すブロック図である。
【００１９】
図１に例示する物体追跡装置は、センサ情報入力手段１０と、追跡候補重み更新手段２０と、ラベル活用重み更新手段３０と、新規ラベル生成手段４０と、追跡候補選定手段５０と、物体位置出力手段６０と、追跡候補情報記憶手段７０とを備えている。
【００２０】
センサ情報入力手段１０は、電波センサやカメラなどのセンサによる物体位置の観測結果を入力する。追跡候補重み更新手段２０は、入力されたセンサ情報から、追跡する単数若しくは複数の物体の候補それぞれに対する重みを更新する。ラベル活用重み更新手段３０は、物体候補のラベル情報を用いて物体候補の重みを更新する。新規ラベル生成手段４０は、新規物体が存在するか否かを判定して新規物体が存在するのであれば対応する物体候補に新規物体に対応するラベルを割り当てる。追跡候補選定手段５０は、以降の処理にも評価を継続する追跡候補を選定する。物体位置出力手段６０は、最終的な追跡している単数若しくは複数の物体の位置を出力する。追跡候補情報記憶手段７０は、追跡候補の情報を記憶する。以下、物体追跡装置が備える各手段の動作を、さらに説明する。
【００２１】
センサ情報入力手段１０は、電波センサやカメラなどのセンサを用いて、車両や人物など、追跡している物体の位置の観測結果を入力する。以降では、センサから入力情報を、M 個の入力情報があった場合には、Z1、Z2、... 、ZMと表現するものとする。観測結果Ziは、地図上の観測された位置（x,y） として与えられる。
【００２２】
センサ情報入力手段１０は、追跡している物体の位置を地図上の２次元座標として入力してもよいし、空中に浮かんでいる対象物であれば、３次元座標として入力してもよい。また、追跡している物体がカメラで撮影されている場合、センサ情報入力手段１０は、物体の位置として、映像中の画素を示す座標を入力してもよい。
【００２３】
また、追跡している物体の大きさも同時に観測できる場合、センサ情報入力手段１０は、位置の観測結果に加えて大きさを示す観測結果も入力してもよい。例えば、カメラを用いて時々刻々と人数が変化するような環境で人物を追跡する場合、センサ情報入力手段１０は、非特許文献４に記載されたような人物検出手法を用いて人物検出を行い、得られた矩形の中心座標を観測結果として入力してもよい。
【００２４】
図２を参照して、電波センサで得られた車両検出結果をもとに、車両を追跡する場合について説明する。図２は、電波センサを用いて車両を検出する例を示す説明図である。図２では、３つの車両（車両Ａ、車両Ｂ、及び車両Ｃ）が電波センサで観測できるエリア中に存在しており、電波センサにより３つの検出結果が得られた例を示している。検出結果１と検出結果２は、それぞれ車両Ａと車両Ｂを検出できた結果である。一方、検出結果３のように車両が存在しない場所で誤検出が発生する場合や、車両Ｃのように検出できない車両が存在するという未検出の状態も発生する場合もある。これら３つの検出結果（Z1=(280,150)、Z2=(380,350)、Z3=(480,250)）が観測結果の例である。
【００２５】
次に、別の例として、図３を参照して、カメラで得られた映像中の人物を追跡する場合について説明する。図３は、カメラを用いて人物を検出する例を示す説明図である。図３では、４人の人物（人物Ａ、人物Ｂ、人物Ｃ、及び人物Ｄ）がカメラの映像中に存在しており、上記で示したような人物検出を行った場合に３つの検出結果が得られた例を示している。検出結果１と検出結果２は、人物Ａと人物Ｄをそれぞれ検出できた結果である。一方、検出結果３のように人物が存在しない場所で誤検出が発生する場合や、人物Ｂや人物Ｃのように検出できない人物が存在するという未検出の状態も発生する場合もある。これら３つの検出結果の中央の座標（Z1=(150,300)、Z2=(450,380)、Z3=(550,280)）が観測結果の例である。
【００２６】
追跡候補情報記憶手段７０は、追跡する物体について複数の候補を記憶する。以下、この候補のことを追跡候補と記すこともある。具体的には、追跡候補情報記憶手段７０は、各候補について、どの物体に対する候補であるかを識別する識別子（以下、ラベルまたはラベル情報と記す。）と、候補とする物体の位置を示す情報（以下、位置情報と記す。）と、物体に対する候補の確からしさとを記憶する。以下の説明では、この確からしさのことを重みと記すこともある。また、各候補のラベル、位置情報および確からしさをまとめて追跡候補情報と記すこともある。追跡候補情報により追跡対象を推定できることから、追跡候補情報は、各追跡対象の状態を示す情報であると言える。
【００２７】
追跡候補重み更新手段２０は、追跡候補情報記憶手段７０に記憶された追跡対象の状態を、センサ情報入力手段１０で得られたセンサ情報を用いて更新する。追跡候補重み更新手段２０は、追跡候補状態予測手段２１と、センサ活用重み更新手段２２とを含む。
【００２８】
図４は、候補の重みを更新する処理の例を示す説明図である。追跡候補状態予測手段２１は、図４に示すように、追跡候補情報記憶手段７０に記憶された各追跡候補情報７１に対し、センサ情報が入力される時刻の位置を予測する（図４における追跡候補情報７２参照）。センサ活用重み更新手段２２は、センサによる観測位置の情報を用いて、候補の確からしさを表す重みの値を更新する。
【００２９】
非特許文献１や非特許文献２に示されるように、追跡対象の候補数は、追跡対象が多いと想定される場合は多い数に調整され、少ないと想定される場合は少ない数に調整される。追跡対象の想定数は、通常はすべての候補の重みの和によって計算される。以降では、追跡対象の想定数をn とし、１想定数あたりの候補数をN とする。この場合、追跡候補情報記憶手段７０から入力される追跡対象の候補数はnNである。
【００３０】
追跡対象の候補がnN個あった場合、以降では、追跡候補をX1、X2、… 、XnN と表現するものとする。追跡候補Xjは、位置(xi,yi) と速度(ui,vi) 、追跡対象に対する候補の確からしさを示す重みwi、および、どの追跡対象に対応する候補かを示すラベルliを保持している。追跡候補重み更新手段２０は、例えば、非特許文献１に示されるようなPHD フィルタに基づく追跡手法を採用する。
【００３１】
具体的には、追跡候補状態予測手段２１は、センサ情報入力手段１０からセンサ情報が観測された時刻T を取得する。追跡候補情報記憶手段７０には、すでに得られている追跡候補が記憶されている。そこで、追跡候補状態予測手段２１は、追跡候補情報記憶手段７０に存在する追跡候補が得られた過去の時刻Tprev からの時刻経過分を考慮して、時刻T における現在の追跡候補の状態を予測する。
【００３２】
具体的には、等速直線運動を仮定すれば、位置(xj,yj) および速度(uj,vj)は、以下に示す式１〜式４により算出される。
【００３３】
xj ← xj + uj × (T−Tprev) + ex  ・・・（式１）
yj ← yj + vj × (T−Tprev) + ey  ・・・（式２）
uj ← uj + eu                  ・・・（式３）
vj ← vj + ev                  ・・・（式４）
【００３４】
式１〜式４において、ex、ey、eu、evは、追跡対象の動きが等速直線運動から外れる可能性を考慮して追加されるノイズ値であり、それぞれ予め定めた分散値で設定された正規分布に基づいて候補ごとにランダムに発生させた値である。
【００３５】
上記更新式は、PHD フィルタやパーティクルフィルタで一般的に用いられる更新式である。なお、追跡候補状態予測手段２１は、等速直線運動モデル以外の他の運動モデルを想定し、PHD フィルタやパーティクルフィルタで一般的に用いられる他の更新式を用いて追跡候補の状態を予測してもよい。
【００３６】
次に、センサ活用重み更新手段２２は、センサ情報入力手段１０で得られたセンサ情報Z1、… 、ZMを用いて、図４に示すように、追跡候補の情報を更新する。図４におけるバツ印が、センサ情報による観測値を示す。
【００３７】
具体的には、センサ活用重み更新手段２２は、まず、新規に追跡対象が発生した可能性を考慮した候補を追加生成する（図４における黒丸）。具体的には、センサ活用重み更新手段２２は、各観測結果の周りに、１観測あたり、先に設定したN 個だけ新規に候補を生成し、それらの候補に重みpBを設定する。なお、新規候補の具体的な位置については、例えば、観測結果の周りに一様に新規候補を散布してもよいし、観測結果を中心とする予め指定した分散で得られる正規分布に従ってランダムに新規候補を散布してもよい。
【００３８】
また、新規に追加する候補は、追跡対象のどのラベル（ID）に対応するかは未確定である。そこで、センサ活用重み更新手段２２は、ラベル値として未確定状態を示す値（例えば、0 ）を割り当てておく。
【００３９】
この場合、新規に生成される候補数はMN個になり、候補数の合計はnN+MN 個になる。新規に生成されるMN個の候補に対する重みpBは、予め定めた0 から1 までの値であり、センサ活用重み更新手段２２は、新たな追跡対象が現れる可能性が高いほど重みpBを大きい値に設定する。なお、観測結果が多い場合、各観測あたりに新規にN 個ずつ、計MN個の新規候補を生成することが、メモリの制約で困難な場合がある。その場合、Nよりも小さいN'を定め、各観測あたり新規にN'個ずつ、計MN' 個の新規候補を生成してもよい。このとき、それぞれの候補の重みを、pBの代わりに、pB×N/N'に設定することで、重みを代用してもよい。
【００４０】
次に、センサ活用重み更新手段２２は、既に追跡対象が消滅した可能性を考慮して、新規に生成した候補以外のnN個の候補について、重みをps倍にする。psは予め定めた0 から1 までの値であり、消滅する可能性が高いほど小さい値に設定される。
【００４１】
さらに、センサ活用重み更新手段２２は、センサ情報に近い追跡候補ほど尤もらしい候補であるとして、重みを更新する。具体的には、センサ活用重み更新手段２２は、それぞれの候補に対する重みを、以下に示す式５を用いて更新する。
【００４２】
【数１】
2015008432.tif 000003
【００４３】
式５および式６において、pDは、追跡対象が実在する場合に、その追跡対象に対する検知結果が得られる確率（0から1までの値）を表し、κは、検知結果が誤検知となる可能性を示す非負のパラメータである。
【００４４】
Ψijは、追跡対象がXjだった場合に観測結果Ziとして観測される確からしさを表す。例えば、単純に正規分布のモデルを仮定して、観測結果Zi=(x,y)とすると、確からしさΨijは、例えば、以下に示す式７で算出される。
【００４５】
【数２】
2015008432.tif 000004
【００４６】
式７に示すように、観測に近い追跡対象の方が、確からしさを示す値が高くなる。ただし、σは予め定められた正規分布の標準偏差パラメータである。
【００４７】
また、式６により算出される確からしさは、誤検出も考慮して補正された確からしさである。式５の右辺第１項は、検知結果が得られてない未検知の場合を想定した時の重み変化を表し、式５の右辺第２項は、検知結果が得られたと想定したときの重み変化を表している。
【００４８】
仮に検知結果が得られない場合、すなわち検知結果が得られる確率pD=0の場合、上記の式５を用いた処理は、観測結果には影響されないとして、検知結果wj←wjと重みを変化させない処理になる。また、式５の右辺第２項のκが大きいほど、観測結果が誤検知である可能性が高いとして、右辺第２項の値が０に近づくため、上記の式５を用いた処理では、観測による効果を無視するようになる。
【００４９】
以上のように、pDやκは、検知結果が必ずしも正確ではないことを考慮して設定されているパラメータである。検知結果の精度は、場所に応じて変化する可能性があるため、センサ活用重み更新手段２２が、上述するパラメータとして、たとえば出入り口付近には新規物体が多いなど、場所ごとに異なる値を用いることももちろん可能である。また、センサ活用重み更新手段２２は、時刻に応じて新規物体の出現可能性が異なるとして、時刻による重みの制御を行ってもよい。また、センサ活用重み更新手段２２は、新規物体の出現が増えてきた場合には、今後も新規物体の出現が増えそうであると想定して重みを制御してもよい。このように、センサ活用重み更新手段２２は、他の特徴も活用して重みを制御することも可能である。
【００５０】
なお、上で述べたセンサ情報Z は、同種または異種の複数の非同期に観測されるセンサ情報であっても良い。その場合、pDやκには、センサごとに異なるパラメータを設定すれば良い。複数のセンサを活用する場合、例えば、ある場所では複数のセンサで同時に観測できるが、別の場所では特定のセンサでしか観測できない、といったことが起こりえる。この場合、センサごとに、観測できない場所については、検知結果が得られる確率pDを0 に設定しておけば良い。
【００５１】
また、画像が入力される場合、センサ活用重み更新手段２２は、画像そのものも用いて重みを計算する制御を併用してもよい。センサ活用重み更新手段２２は、例えば追跡すべき対象が赤色である、などといった色などの画像特徴も用いてもよい。この場合、例えば、上記の式５の右辺に、その特徴値の類似性から各候補の確からしさを補正する項も追加してもよい。
【００５２】
また、例えば、式５を用いた処理の前段階に、センサ活用重み更新手段２２は、画像特徴を用いて、類似性が高いほど重みw が高くなるように変換を施してから式５を用いた処理を行ってもよい。追跡対象が備えるべき特徴は、上記の“赤色”のようにあらかじめ定められた特徴でも良いし、ＩＤごとに、ＩＤが設定されるときに、対応する検出結果が保有する特徴でも良い。
【００５３】
ラベル活用重み更新手段３０は、候補クラスタリング手段３１と、ラベル・クラスタ対応付け手段３２と、ラベル活用重み補正手段３３とを含む。
【００５４】
候補クラスタリング手段３１は、位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する。  図５は、追跡候補をクラスタリングする処理の例を示す説明図である。候補クラスタリング手段３１は、図５に示すように、候補に対するクラスタリングを行う。クラスタリングの手法にはさまざまなものが考えられる。候補クラスタリング手段３１は、例えばK-menas のような一般的なクラスタリング手法を用いて各候補のクラスタを生成すればよい。なお、図５に示す例では、丸が候補を示し、その丸の中に記載された数字が、候補に対応づけられたラベル情報を示す。図５に示す例では、候補クラスタリング手段３１が各候補を３つにクラスタリングしていることを示す。
【００５５】
K-means を用いる場合、候補クラスタリング手段３１は、候補重みの総和値を小数点以下第１位を四捨五入することで得られる整数値をクラスタ数としてクラスタリングすれば良い。また、候補クラスタリング手段３１は、例えばX-means など、クラスタ数を推定しながら最適のクラスタ数でクラスタリングを行う手法を用いても良い。
【００５６】
また、候補クラスタリング手段３１は、センサ活用重み更新手段２２が上記の式６により算出した確からしさを用いてクラスタリングを行ってもよい。具体的には、候補クラスタリング手段３１は、候補Xjごとに、上記の式６により算出した確からしさが最大となる観測Ziが、その候補が属する観測であるとみなし、それぞれの観測ごとに候補をクラスタリングしても良い。
【００５７】
また、候補クラスタリング手段３１は、未検知の可能性も考慮して、以下に示す式８の関係を満たす場合には、どの観測値にも候補が属さないと判定しても良い。
【００５８】
【数３】
2015008432.tif 000005
【００５９】
このように一部の候補がどのクラスタにも属さないというようなクラスタリング結果であっても、後段の処理には影響を及ぼさないし、不要な候補を処理対象から排除することで、処理の安定化が図られる。
【００６０】
ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、候補クラスタリング手段３１で得られたクラスタリング結果に対して、それぞれどのラベルのクラスタと想定されるかについて対応付けを実施する。具体的には、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、生成されたクラスタに含まれる候補の重み（確からしさ）に応じて、各クラスタにラベル情報を対応付ける。
【００６１】
図６は、各クラスタにラベルを対応付ける処理の例を示す説明図である。ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、図６に示すように、各クラスタに対して、ラベル情報ごとに重み総和を計算し、重み総和の最も高いラベルが、クラスタに対するラベルであると判断し、ラベルとクラスタとを対応付ける。
【００６２】
図６に示す例のように、クラスタk  について、ラベル０に対する重み総和がWk0 、ラベル１に対する重み総和がWk1 、ラベル２に対する重み総和がWk2 であったとする。この場合、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、クラスタk に対応するラベルl を、以下に示す式９に基づいて決定してもよい。
【００６３】
l=argmax(Wkl’)  ・・・（式９）
【００６４】
このように、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさの総和が最大になるラベル情報を、そのクラスタに対応づけてもよい。また、他にも、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、生成されたクラスタに最も多く存在するラベル情報をそのクラスタに対応づけてもよい。
【００６５】
例えば、図６に例示するクラスタ１には、ラベル情報０の候補が２つ存在し、ラベル情報２の候補が１つ存在することから、重み総和W10 が重み総和W11 ，W12 よりも大きくなっていると考えられる。そこで、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、クラスタ１をラベル情報０のクラスタと推定し、クラスタ１にラベル情報０を対応付ける。
【００６６】
一方、このように、ラベルを１つ選択する方法では、異なるクラスタで同一ラベルが選ばれる可能性もある。そのため、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、同一のラベルは選ばれないような排他的な選択手法を採用してもよい。排他的にラベルを選択する方法として、例えば、ハンガリアン法が知られている。
【００６７】
また、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、対応づけるラベルを１つに限定しなくてもよい。ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、例えば、閾値αに対して、Wkl>αを満たす全てのラベルを選んでも良い。この場合、例えば、複数の物体が近接しているときには、選ばれた複数の区別はつきにくい。しかし、ラベル・クラスタ対応付け手段３２が候補とするラベルをクラスタに複数対応付けておくことで、選ばれていないものではないといった、一部あいまい性を保持した追跡が可能になる。
【００６８】
なお、この閾値αは、予め定めてもよく、動的に定めてもよい。すなわち、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、閾値αとして、予め定めた閾値ではなく、得られた結果から動的に推定し求められた閾値を採用しても良い。例えば、重み総和の高い順にラベルを並べておき、すべての隣り合う２つのラベルに対して重み総和の差分の絶対値を計算し、得られた差分の絶対値の中で最大となる値を計算した隣り合う２つのラベルの重み総和の平均値を閾値αとしても良い。このとき、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、差分の絶対値の最大値が予め指定された値よりも小さければ選ばれるラベルは１つもないと判定してもよい。
【００６９】
また、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、重み総和の高い順にラベルを選んでいき、選ばれたラベルに対する全ての重み総和の和が閾値以上になったときにラベルの選択を停止してもよい。このような方法でも、１つまたは複数のラベルを選択することが可能になる。
【００７０】
また、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、ラベルを選んだ後に、選ばれたラベルに対応する重み総和の最小値と、選ばれなかったラベルに対応する重み総和の最大値とを比較してもよい。そして、ラベル・クラスタ対応付け手段３２は、前者（重み総和の最小値）が後者（重み総和の最大値）よりも予め定めた閾値以下にしか大きくない場合には、選ばれたラベルも十分優位に選ばれたものではないとして、選ばれるラベルは１つもないと判断してもよい。
【００７１】
ラベル活用重み補正手段３３は、各候補の重みを補正する。具体的には、ラベル活用重み補正手段３３は、候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、確からしさを更新する。本実施形態では、ラベル・クラスタ対応付け手段３２に周辺に存在する候補はクラスタ化され、各クラスタにラベル情報が対応付けられている。そこで、ラベル活用重み補正手段３３は、ラベル・クラスタ対応付け手段３２による対応付け結果を用いて、同一クラスタ内の候補のうち、選ばれたラベルの候補、すなわち存在するラベルが多い候補の重みを高くし、それ以外の候補の重みを低くする。言い換えると、ラベル活用重み補正手段３３は、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の重み（確からしさ）を増加させる。重み（確からしさ）を更新することは、重み（確からしさ）そのものを制御しているとも言える。
【００７２】
また、ラベル0 は、ラベルが割り当てられていない状態を示すため、初めからラベルとクラスタとを対応付ける対象から除外されてもよい。
【００７３】
図７は、各候補の重み（確からしさ）を更新する処理の例を示す説明図である。例えば、図７に例示するラベル情報０のクラスタと推定されたクラスタ１では、ラベル活用重み補正手段３３は、ラベル情報０の候補の重みを大きくする。
【００７４】
このように、周囲に同一ラベルの情報が多いほど、そのＩＤで識別される物体の実在性が高いと考えられるため、ラベル活用重み補正手段３３がそのラベル情報の候補の重みを高くできる。
【００７５】
ラベル活用重み補正手段３３が重みを補正する方法の具体例を説明する。ラベル活用重み補正手段３３は、まず、クラスタごとに候補の重み総和を計算する。次に、ラベル活用重み補正手段３３は、選ばれた（すなわち、クラスタに対応づけられた）ラベルの候補に対する重みを、予め定めた1 以上のパラメータβを用いてβ倍する。そして、ラベル活用重み補正手段３３は、クラスタ内部の重み総和が最初に計算した重み総和と等しくなるように候補全体の重みを定数倍する。このようにすることで、対応づけられたラベルの候補の重みを全体的に増加させることができる。
【００７６】
ただし、ラベル活用重み補正手段３３が重みを補正する方法は、上記方法に限定されない。ラベル活用重み補正手段３３は、上記β倍する代わりに、非負の定数を加算する補正をしてもよい。
【００７７】
なお、上述する重みの補正は、追跡対象が局在しているという情報を活用することに相当する補正である。一方、場合によっては、選ばれるラベルの候補が複数になることも考えられる。ラベルの候補が複数になった場合、ラベル活用重み補正手段３３は、どれか１つに局在しているとは判定できないとして、重み補正処理を行わなくてもよい。
【００７８】
また、別の制約として、同一ＩＤの候補の重み総和は１を超えないという制約を加えることも考えられる。それは、重みの総和は、その物体の実在する確からしさを示しており、１つのＩＤは、１つの物体を示すので、最大でも１であることが適切だからである。
【００７９】
この制約を考慮し、ラベル活用重み補正手段３３は、各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御してもよい。具体的には、ラベル活用重み補正手段３３は、もし同一ＩＤの候補の重み総和が１を超えたW という値になっていたならば、それぞれの重みを1/W 倍にして、重み総和が１になるように補正を行ってもよい。
【００８０】
以上のように、ラベル活用重み補正手段３３は、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になるラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行ってもよい。また、ラベル活用重み補正手段３３は、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行ってもよい。
【００８１】
新規ラベル生成手段４０は、新規の追跡対象が存在する場合に、対応するラベルを生成する。図８は、新規ラベルを生成する処理の例を示す説明図である。新規ラベル生成手段４０は、候補クラスタリング手段３１が生成した各クラスタｋに対し、どの追跡対象かが明確になっていない状態を示すラベル情報０の候補の重み総和Wk0 を計算する。新規ラベル生成手段４０は、その重み総和Wk0 が予め定めた閾値ωTHより大きければそのクラスタが新規追跡対象を表すとして、そのクラスタに対するラベル情報０の候補に新規のラベル番号を割り当てる。
【００８２】
例えば、図８に例示するクラスタ１は、ラベル情報０のクラスタと推定されている。そこで、新規ラベル生成手段４０は、ラベル情報０の重み総和W10 を算出する。W10 が閾値ωTHより大きい場合、新規ラベル生成手段４０は、新規のラベル番号（ラベル情報３）をクラスタ１に割り当てる。一方、W10 が閾値ωTH以下の場合、新規ラベル生成手段４０は、新規ラベルを生成しない。
【００８３】
追跡候補選定手段５０は、処理量削減のために、重みが高い状態の候補のみを残し、一定数まで追跡候補を抑制する。図９は、追跡候補を選定する処理の例を示す説明図である。具体的には、追跡候補選定手段５０は、図９に示すように、追跡候補の重み総和から追跡対象の想定数n’を再度計算する。追跡候補選定手段５０は、例えば、以下に示す式１０により、追跡対象の総定数n’を推定してもよい。
【００８４】
【数４】
2015008432.tif 000006
【００８５】
この場合、予め定めた１想定数あたりの候補数N を用いると、追跡候補の数は、n’N 個と算出される。そこで、追跡候補選定手段５０は、追跡候補を選定する以前の候補数nN+MN 個から、n’N 個の候補を選択して残せば良い。
【００８６】
追跡候補選定手段５０は、nN+MN 個の追跡候補のそれぞれの重みの大きさに応じてランダムに候補を選択する。このとき、同じ候補を重複して選択することを許せば、重みの小さい候補は、その時点で選ばれなくなる。そのため、例えば、あるIDに対する候補の重み総和が小さい場合、そのIDは消滅することになる。すなわち、本処理では、実在性が低いと思われるＩＤは、実在しないと判断されて削除される処理が自動的に行われる。そして、追跡候補選定手段５０は、選択した追跡候補を追跡候補情報記憶手段７０に記憶する。
【００８７】
例えば、図９に例示するクラスタ３において、上部に位置する重みの大きいラベル情報１の３つの候補がそれぞれ重複して２度ずつ選択され、下部に位置するラベル情報１の候補が１度ずつ選択され、ラベル情報０およびラベル情報２の候補は、選択されずに削除されたことを示す。
【００８８】
n’N 個の候補が選ばれた後は、それぞれの候補の確からしさは均等である。そこで、追跡候補選定手段５０は、重みを総和がn’N になるように均一の値1/N に修正する。
【００８９】
物体位置出力手段６０は、ラベル（ID）ごとに物体の位置を推定し、出力する。具体的には、物体位置出力手段６０は、ラベル情報に対応する候補から物体の位置を推定して、推定される物体の位置を表示するようにしてもよい。
【００９０】
図１０は、物体の位置を出力する処理の例を示す説明図である。図１０に例示するように、物体位置出力手段６０は、候補クラスタリング手段３１が生成したクラスタごとに、最も多いラベルに対応する候補の平均位置（重心位置）を、そのラベルに対応する物体位置として出力してもよい。また、物体位置出力手段６０は、クラスタとは無関係に、単にそれぞれのラベルごとに対応する候補の平均（重心）を算出し、算出した位置を物体位置として出力してもよい。
【００９１】
また、同一ラベルの候補が離れて存在する場合、物体位置出力手段６０は、その追跡対象を一箇所に出力するのではなく、可能性のある複数の箇所に、追跡対象をそのまま出力してもよい。また、１つのラベルに対応する候補の重み総和が予め定めた閾値以下である場合、物体位置出力手段６０は、実在性が疑わしいとして、追跡対象を出力しなくても良い。
【００９２】
また、物体位置出力手段６０は、追跡対象そのものでなく、追跡対象を示すために各候補を表示するようにしてもよい。具体的には、物体位置出力手段６０は、各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様で位置情報が示す位置に各候補を表示してもよい。
【００９３】
物体位置出力手段６０は、例えば、ＩＤごとに、ＩＤを示す数字（すなわち、ラベル）と共に、すべての候補をそのまま表示してもよい。また、物体位置出力手段６０は、ＩＤの違いを色の違いとして色分けし、すべての候補をそのまま表示してもよい。この場合、実在性の高いＩＤについては多くの候補が表示され、実在性の低いＩＤについては少ない候補が表示されるため、実在性を示す可視化も同時に実現される。
【００９４】
物体位置出力手段６０は、例えば、追跡対象のどのラベル（ID）に対応するか未確定の候補（ラベル情報０の候補）をグレー表示させ、それ以外のラベル情報が割り当てられた候補を、ラベル情報ごとに異なる色で表示させるようにしてもよい。
【００９５】
なお、N が非常に大きい場合には、候補数も非常に多くなるので、すべての候補を表示するのは煩雑になる。そこで、その場合には、物体位置出力手段６０は、単位面積あたりの候補数に応じて色の濃さを変化させて、単位面積ごとにまとめた雲のような表示を行ってもよい。
【００９６】
また、物体位置出力手段６０は、物体の候補を表示する代わりに、観測結果にＩＤを付与して表示させてもよい。具体的には、物体位置出力手段６０は、候補ごとにどの観測値に近いかを計算して対応付けを行う。この場合、物体位置出力手段６０は、観測値ごとに対応付けられた候補の中でもっとも重み総和が大きいＩＤが０（すなわち、情報ラベル０）以外であった場合に、その観測値にＩＤを対応付けて出力し、０であった場合、ＩＤを出力しないようにしてもよい。
【００９７】
また、物体位置出力手段６０は、必ずしも重み総和が最大の候補のみにＩＤを付与して表示しなくてもよい。物体位置出力手段６０は、例えば、重み総和が閾値以上になるＩＤが複数存在する場合、それらのＩＤの中からは確実に追跡対象を判定できないとして、ＩＤを複数表示させてもよく、判定できない旨を表示してもよい。
【００９８】
また、物体位置出力手段６０は、物体の位置の出力にあわせて、想定される物体数n’の値も同時に表示させてもよい。また、物体位置出力手段６０は、n’の代わりに、ラベルが0 以外の候補についての重み総和を物体数として表示させてもよい。重み総和を用いる方が、実際に追跡対象に割り当てられた候補の数になるため、より確実に存在すると推定される物体数を示す表示になる。
【００９９】
また、さらに確実な数値（追跡対象の数）を出すために、物体位置出力手段６０は、1 以上のラベル（すなわち、未確定状態を示すラベル以外）の候補に対し、重み総和が閾値以上のラベルのみの重みを積算して出力してもよい。
【０１００】
また、物体位置出力手段６０は、上述する複数の方法により算出された数値の最大値と最小値が、推定される物体数の信頼できる範囲として、その範囲の複数の値を出力してもよい。また、表示する物体数の値は推定された値であり、その曖昧性を明確にするため、物体位置出力手段６０は、総和値を小数点以下の値も含む形式でそのまま表示してもよい。また、算出された値が物体数であることを明確にするために、物体位置出力手段６０は、小数点以下を四捨五入した整数値を表示してもよい。
【０１０１】
なお、物体位置出力手段６０による処理は、追跡候補情報を更新した後の処理であり、その時点で１つの結果を推定した処理にすぎない。したがって、推定結果の出力は、それ以降に入力される観測値や、追跡処理をした結果に影響を及ぼさない。
【０１０２】
また、本実施形態によれば、更新された追跡候補情報は追跡候補情報記憶手段７０に記憶され、次の観測情報が入力されたときに、追跡候補重み更新手段２０で再度利用される。したがって、物体位置出力手段６０がある時点で一時的に誤った結果を出力したとしても、繰り返し行われる確からしさの更新により、後の処理によって正しい結果を出力することが可能になる。
【０１０３】
センサ情報入力手段１０と、追跡候補重み更新手段２０（より具体的には、追跡候補状態予測手段２１と、センサ活用重み更新手段２２）と、ラベル活用重み更新手段３０（より具体的には、候補クラスタリング手段３１と、ラベル・クラスタ対応付け手段３２と、ラベル活用重み補正手段３３）と、新規ラベル生成手段４０と、追跡候補選定手段５０と、物体位置出力手段６０とは、プログラム（物体追跡プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１０４】
例えば、プログラムは、物体追跡装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、センサ情報入力手段１０、追跡候補重み更新手段２０（より具体的には、追跡候補状態予測手段２１およびセンサ活用重み更新手段２２）、ラベル活用重み更新手段３０（より具体的には、候補クラスタリング手段３１、ラベル・クラスタ対応付け手段３２およびラベル活用重み補正手段３３）、新規ラベル生成手段４０、追跡候補選定手段５０および物体位置出力手段６０として動作してもよい。
【０１０５】
また、センサ情報入力手段１０と、追跡候補重み更新手段２０（より具体的には、追跡候補状態予測手段２１と、センサ活用重み更新手段２２）と、ラベル活用重み更新手段３０（より具体的には、候補クラスタリング手段３１と、ラベル・クラスタ対応付け手段３２と、ラベル活用重み補正手段３３）と、新規ラベル生成手段４０と、追跡候補選定手段５０と、物体位置出力手段６０とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。
【０１０６】
また、追跡候補情報記憶手段７０は、例えば、物体追跡装置が備える磁気ディスク装置により実現される。
【０１０７】
次に、本実施形態の動作を説明する。図１１は、本実施形態の物体追跡装置の動作例を示すフローチャートである。図１１に示す例では、まずセンサ情報入力手段１０が、センサ情報を入力する（ステップＳ１）。
【０１０８】
次に、追跡候補重み更新手段２０が、追跡候補の重みを更新する（ステップＳ２）。具体的には、センサ活用重み更新手段２２が、センサ情報と記憶されている追跡候補情報を用いて、追跡物体の候補の重みを更新する。
【０１０９】
次に、ラベル活用重み更新手段３０が、追跡物体候補の周りの候補のラベル情報を用いて追跡物体候補の重みを更新する（ステップＳ３）。なお、図１２は、本実施形態のラベル活用重み更新手段３０が候補の重みを更新する処理の例を示すフローチャートである。
【０１１０】
具体的には、図１２に示すように、候補クラスタリング手段３１が、クラスタリング処理を行う（図１２におけるステップＳ３１）。例えば、図５に示す処理が、ステップＳ３１で行われる処理の例である。次に、ラベル・クラスタ対応付け手段３２が、ラベルとクラスタとを対応付ける（ステップＳ３２）。例えば、図６に示す処理が、ステップＳ３２で行われる処理の例である。次に、ラベル活用重み補正手段３３が、重みを補正する（ステップＳ３３）。例えば、図７に示す処理が、ステップＳ３３で行われる処理の例である。
【０１１１】
次に、新規ラベル生成手段４０は、新規にラベルを生成するか否かを判定する（図１１におけるステップＳ４）。新規にラベルを生成すると判定した場合（ステップＳ４におけるＹＥＳ）、新規ラベル生成手段４０は、新規にラベル付けを実施する（ステップＳ５）。一方、新規にラベルを生成しないと判定した場合（ステップＳ４におけるＮＯ）、新規ラベル生成手段４０は、新規のラベル付けを行わない。なお、図８に示す処理が、ステップＳ４およびステップＳ５で行われる処理の例である。
【０１１２】
次に、追跡候補選定手段５０は、今後処理を継続する追跡候補を選定し、追跡候補情報を追跡候補情報記憶手段７０に記憶する（ステップＳ６）。例えば、図９に示す処理が、ステップＳ６で行われる処理の例である。
【０１１３】
次に、物体位置出力手段６０は、現在の追跡候補の状態から追跡している物体の位置を出力する（ステップＳ７）。例えば、図１０に示す処理が、ステップＳ７で行われる処理の例である。
【０１１４】
以上のように、本実施形態によれば、物体追跡装置が追跡する物体について複数の候補を保持しておき、かつ、その複数の候補における各候補には、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとが対応づけられる。そして、ラベル活用重み更新手段３０（より具体的には、ラベル活用重み補正手段３３）が、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、その一の候補の確からしさを制御する。なお、他の候補から選択される候補についても、やはりその周囲に存在する候補のラベル情報に応じて確からしさが制御される。
【０１１５】
すなわち、本実施形態による物体追跡装置では、パーティクルフィルタ等多数の候補を用いて、時々刻々と現れたり消えたりする複数の物体を追跡する。その際、本実施形態では、候補ごとにどの物体に対する候補であるかを示すラベルを保持し、かつ周りの候補のラベルの状況に応じて、その候補の重みを制御する。例えば、追跡対象は局在しているという知識を生かし、近傍の候補のラベル状況を参照しながら、近くに同一ラベルが多い状態の方がより確からしくなるように確からしさが補正される。
【０１１６】
したがって、追跡対象の物体が近接する場合にも、各候補の確からしさ（重み）を適切に制御できるため、それぞれの物体を正しく追跡できる。
【０１１７】
次に、本発明の概要を説明する。図１３は、本発明による物体追跡装置の概要を示すブロック図である。本発明による物体追跡装置は、一つ以上の物体を追跡する物体追跡装置であって、追跡する物体について複数の候補を記憶する追跡候補記憶手段８１（例えば、追跡候補情報記憶手段７０）と、候補の確からしさ（例えば、重み）を制御する（例えば、更新する）制御手段８２（例えば、ラベル活用重み補正手段３３）とを備えている。なお、本発明において追跡する物体は、車両などの物に限られず、人物も含む。
【０１１８】
追跡候補記憶手段８１は、各候補について、どの物体に対する候補であるかを識別するラベル情報（例えば、ラベル、ＩＤ）と、その物体の位置を示す位置情報と、確からしさとを記憶する。
【０１１９】
制御手段８２は、一の候補の位置情報に基づいて判定したその一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、一の候補の確からしさを制御する。
【０１２０】
そのような構成により、時々刻々と物体数が変化する環境において、追跡対象の物体が近接する場合にも、それぞれの物体を正しく追跡できる。
【０１２１】
また、物体追跡装置は、位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング手段（例えば、候補クラスタリング手段３１）を備えていてもよい。そして、制御手段８２は、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になるラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行ってもよい。
【０１２２】
そのような構成により、確からしさが大きい候補が周囲に複数存在する場合に、追跡対象に対する確からしさをより増加させることができるため、それぞれの物体を正しく追跡できる。また、確からしさの和が閾値以上になるラベル情報が複数存在する可能性もあるが、本構成によれば、ラベル情報を複数選択することを許容している。このようにすることで、追跡対象がすれ違うような場合に、各候補のラベル情報が１つのラベル情報に集約されることを抑制できるため、追跡結果が分断されることも抑制できる。
【０１２３】
他にも、制御手段８２が、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行ってもよい。そのような構成によれば、確からしさが全体的に低い場合であっても、追跡対象が完全に消失してしまうことを抑制できる。
【０１２４】
また、物体追跡装置は、生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさに応じて、そのクラスタにラベル情報を対応付けるラベル情報対応付け手段（例えば、ラベル・クラスタ対応付け手段３２）を備えていてもよい。そして、制御手段８２は、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の確からしさを増加させる制御を行ってもよい。このように、クラスタ化した候補を対象とすることで、それぞれの物体をより適切に追跡できる。
【０１２５】
このとき、ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応付けるラベル情報として、他のクラスタに対応付けられていないラベル情報を選択してもよい。そのような構成により、１つの追跡対象が複数存在すると判定されることを抑制できる。
【０１２６】
一方、ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応づけるラベル情報を選択した後、選択されたラベル情報に対応する候補の確からしさの和と、選択されなかった各ラベル情報に対応する候補の確からしさの和との差が閾値以下の場合、選択されたラベル情報の対応付けを解除してもよい。このようにすることで、確からしさが低いラベル情報が付与されることを抑制できる。
【０１２７】
また、制御手段８２は、各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御してもよい。重みの総和は、その物体の実在する確からしさを示しており、１つのラベル情報は、１つの物体を示すので、最大でも１であることが適切だからである。
【０１２８】
また、物体追跡装置は、各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様（例えば、色を変化させる、ＩＤを表示する、単位面積あたりの候補数に応じて色の濃さを変化させる、など）で位置情報が示す位置にその各候補を表示する表示手段を備えていてもよい。そのような構成により、各ラベル情報で識別される追跡対象の候補が存在する位置が視覚的に把握しやすくなる。
【０１２９】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１３０】
（付記１）一つ以上の物体を追跡する物体追跡装置であって、追跡する物体について複数の候補を記憶する追跡候補記憶手段と、前記候補の確からしさを制御する制御手段とを備え、前記追跡候補記憶手段は、各候補について、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとを記憶し、前記制御手段は、一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御することを特徴とする物体追跡装置。
【０１３１】
（付記２）位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング手段を備え、制御手段は、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う付記１記載の物体追跡装置。
【０１３２】
（付記３）位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング手段を備え、制御手段は、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う付記１記載の物体追跡装置。
【０１３３】
（付記４）生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさに応じて、当該クラスタにラベル情報を対応付けるラベル情報対応付け手段を備え、制御手段は、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の確からしさを増加させる制御を行う付記２または付記３記載の物体追跡装置。
【０１３４】
（付記５）ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応付けるラベル情報として、他のクラスタに対応付けられていないラベル情報を選択する付記４記載の物体追跡装置。
【０１３５】
（付記６）ラベル情報対応付け手段は、クラスタに対応づけるラベル情報を選択した後、選択されたラベル情報に対応する候補の確からしさの和と、選択されなかった各ラベル情報に対応する候補の確からしさの和との差が閾値以下の場合、選択されたラベル情報の対応付けを解除する付記４または付記５記載の物体追跡装置。
【０１３６】
（付記７）制御手段は、各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御する付記１から付記６のうちのいずれか１つに記載の物体追跡装置。
【０１３７】
（付記８）各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様で位置情報が示す位置に当該各候補を表示する表示手段を備えた付記１から付記７のうちのいずれか１つに記載の物体追跡装置。
【０１３８】
（付記９）一つ以上の物体を追跡する物体追跡方法であって、追跡する物体について複数の候補を保持し、前記複数の候補における各候補には、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとが対応づけられ、一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御することを特徴とする物体追跡方法。
【０１３９】
（付記１０）位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成し、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う付記９記載の物体追跡方法。
【０１４０】
（付記１１）位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成し、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行う付記９記載の物体追跡方法。
【０１４１】
（付記１２）生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさに応じて、当該クラスタにラベル情報を対応付け、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の確からしさを増加させる制御を行う付記１０または付記１１記載の物体追跡方法。
【０１４２】
（付記１３）クラスタに対応付けるラベル情報として、他のクラスタに対応付けられていないラベル情報を選択する付記１２記載の物体追跡方法。
【０１４３】
（付記１４）クラスタに対応づけるラベル情報を選択した後、選択されたラベル情報に対応する候補の確からしさの和と、選択されなかった各ラベル情報に対応する候補の確からしさの和との差が閾値以下の場合、選択されたラベル情報の対応付けを解除する付記１２または付記１３記載の物体追跡方法。
【０１４４】
（付記１５）各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御する付記９から付記１４のうちのいずれか１つに記載の物体追跡方法。
【０１４５】
（付記１６）各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様で位置情報が示す位置に当該各候補を表示する付記９から付記１５のうちのいずれか１つに記載の物体追跡方法。
【０１４６】
（付記１７）追跡する物体について複数の候補を保持し、一つ以上の物体を追跡するコンピュータに適用される物体追跡プログラムであって、前記コンピュータに、前記候補の確からしさを制御する制御処理を実行させ、前記複数の候補における各候補には、どの前記物体に対する候補であるかを識別するラベル情報と、当該物体の位置を示す位置情報と、前記確からしさとが対応づけられ、前記制御処理で、一の候補の位置情報に基づいて判定した当該一の候補の周辺に存在する他の候補のラベル情報に応じて、前記一の候補の確からしさを制御させるための物体追跡プログラム。
【０１４７】
（付記１８）コンピュータに、位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング処理を実行させ、制御処理で、生成されたクラスタごとに、ラベル情報ごとの確からしさの和が閾値以上になる当該ラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行わせる付記１７記載の物体追跡プログラム。
【０１４８】
（付記１９）コンピュータに、位置情報に基づいて各候補のクラスタを生成する候補クラスタリング処理を実行させ、制御処理で、生成されたクラスタごとに、最も多く存在するラベル情報に対応する候補の確からしさを増加させる制御を行わせる付記１７記載の物体追跡プログラム。
【０１４９】
（付記２０）コンピュータに、生成されたクラスタに含まれる候補の確からしさに応じて、当該クラスタにラベル情報を対応付けるラベル情報対応付け処理を実行させ、制御処理で、対応付けされたラベル情報に対応するクラスタ内の候補の確からしさを増加させる制御を行わせる付記１８または付記１９記載の物体追跡プログラム。
【０１５０】
（付記２１）コンピュータに、ラベル情報対応付け処理で、クラスタに対応付けるラベル情報として、他のクラスタに対応付けられていないラベル情報を選択させる付記２０記載の物体追跡プログラム。
【０１５１】
（付記２２）コンピュータに、ラベル情報対応付け処理で、クラスタに対応づけるラベル情報を選択した後、選択されたラベル情報に対応する候補の確からしさの和と、選択されなかった各ラベル情報に対応する候補の確からしさの和との差が閾値以下の場合、選択されたラベル情報の対応付けを解除させる付記２０または付記２１記載の物体追跡プログラム。
【０１５２】
（付記２３）コンピュータに、制御処理で、各ラベルに対応する候補の確からしさの和が１を超えないように制御させる付記１７から付記２２のうちのいずれか１つに記載の物体追跡プログラム。
【０１５３】
（付記２４）コンピュータに、各候補の確からしさに応じて、ラベル情報に応じた態様で位置情報が示す位置に当該各候補を表示する表示処理を実行させる付記１７から付記２３のうちのいずれか１つに記載の物体追跡プログラム。
【０１５４】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１５５】
この出願は、２０１３年７月１７日に出願された日本特許出願２０１３−１４８３９０を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０１５６】
１０  センサ情報入力手段
２０  追跡候補重み更新手段
２１  追跡候補状態予測手段
２２  センサ活用重み更新手段
３０  ラベル活用重み更新手段
３１  候補クラスタリング手段
３２  ラベル・クラスタ対応付け手段
３３  ラベル活用重み補正手段
４０  新規ラベル生成手段
５０  追跡候補選定手段
６０  物体位置出力手段
７０  追跡候補情報記憶手段
７１，７２  追跡候補情報
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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