(57)【要約】【課題】異なる高さ設置された複数のレーザセンサによって同一対象物を検出して処理することで、対象物の上下運動に関する軌跡を容易に取得する。【解決手段】レーザ計測システムは、異なる高さに設置された複数の該レーザセンサの計測データから対象物の位置を検知する対象物検出処理手段と、検出処理手段による検知結果から対象物の位置する座標データ及び時間データを用いて、同一対象物として纏め処理し判断する対象物判断手段と、対象物判断手段に基づき対象物の移動の軌跡データを作成する軌跡作成手段と、軌跡作成手段によって作成された対象物の移動軌跡データを表示する表示手段とを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の領域を照射する複数のレーザセンサを用いて領域内を動く対象物を計測するレーザ計測システムであって、
異なる高さに設置された複数の該レーザセンサの計測データから対象物の位置を検知する対象物検出処理手段と、該検出処理手段による検知結果から対象物の位置する座標データ及び時間データを用いて、同一の対象物として纏め処理し判断する対象物判断手段と、該対象物判断手段に基づき対象物の移動の軌跡データを作成する軌跡作成手段と、該軌跡作成手段によって作成された対象物の移動軌跡データを表示する表示手段と、を有することを特徴とするレーザ計測システム。
【請求項２】
前記対象物検出処理手段は、検知アルゴリズムの種類を切り替える切り替え処理手段を含むことを特徴とする請求項１のレーザ計測システム。
【請求項３】
前記表示手段は、前記レーザセンサの数又はその組み合わせに応じて、線の太さ、色、アイコンの形状を変化させて表示することを特徴とする請求項１又は２のレーザ計測システム。
【請求項４】
対象の領域を照射する複数のレーザセンサを用いて領域内を動く対象物を計測するレーザ計測システムであって、
該複数のレーザセンサから得られる該計測データを用いてデータ処理を行う処理装置と、該処理装置で処理された情報を記憶する記憶手段、情報を表示する表示装置と有し、
該処理装置は；
該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データを用いて該対象領域の背景データを算出する第１処理手段と、該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データと、既に算出された該背景データの差分を計算して対象物をポイントデータの連続として算出する第２処理手段と、該第２の処理手段によって算出された該ポイントに関して、所定の範囲内にある複数の該ポイントを纏めてクラスタとして算出する第３処理手段と、該第３処理手段によって算出された複数のクラスタであって、所定の範囲内にある複数のクラスタを纏めて位置及びその移動ベクトルを算出する第４処理手段と、を有し、
該記憶手段は；
該第１の処理手段によって算出された該背景データを、それらを取得した該レーザセンサに対応して記憶する背景データ記憶部と、該第２の処理手段によって算出された多数の該ポイントデータに連続的に識別符号を付して、それらを取得した該レーザセンサに対応して、該ポイントデータを記憶するポイントデータ記憶部と、該第３の処理手段によって算出された多数の該クラスタにそれぞれ識別符号を付して、それらを取得した該レーザセンサに対応して、該クラスタを記憶するクラスタ記憶部と、該第４の処理手段によって算出され、纏められた多数の位置及び移動ベクトルを、該対象物に固有の識別符号を付して記憶する軌跡記憶部と、を有し
該第４処理手段によって計算された対象物の移動軌跡を該表示装置に表示することを有することを特徴とするレーザ計測システム。
【請求項５】
前記背景データ記憶部は、背景データを、該レーザセンサが回転する所定ピッチの角度と、該レーザセンサからの距離の対として記憶することを特徴とする請求項４のレーザ計測システム。
【請求項６】
前記ポイントデータ記憶部は、取得された計測データを、[ｘ，ｙ]直交座標系に変換したものを、それぞれ異なる番号を付して記憶することを特徴とする請求項４又は５のレーザ計測システム。
【請求項７】
前記クラスタ記憶部は、取得された計測データを、[ｘ，ｙ]直交座標系に変換したものと、算出されたクラスタの中心点と、対象物ごとに異なる人ＩＤとを，識別符号としてクラスタＩＤを付して記憶することを特徴とする請求項４乃至６のいずれかのレーザ計測システム。
【請求項８】
前記軌跡記憶部は、取得された計測データに関する、[ｘ，ｙ]直交座標系で表される位置座標と、該移動ベクトルと、及び該計測データを取得した時刻と、を対象物として付与される人ＩＤに対応付けて記憶することを特徴とする請求項４乃至７のいずれかのレーザ計測システム。
【請求項９】
前記軌跡記憶部は、位置座標と、該移動ベクトルと、及び取得時刻に対応させて、各レーザセンサによって対象物が検知されたか否かを示す情報を記憶することを特徴とする請求項８のレーザ計測システム。
【請求項１０】
対象の領域を照射する複数のレーザセンサから得られたレーザ計測データを処理装置で処理するレーザ計測データの処理方法であって、
該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データを用いて該対象領域の背景データを算出する第１処理ステップと、
該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データと、既に算出された該背景データの差分を計算して対象物をポイントデータの連続として算出する第２処理ステップと、
該第２の処理ステップによって算出された該ポイントに関して、所定の範囲内にある複数の該ポイントを纏めてクラスタとして算出する第３処理ステップと、
該第３処理ステップによって算出された複数のクラスタであって、所定の範囲内にある複数のクラスタを纏めて位置及びその移動ベクトルを算出する第４処理ステップと、
該第４処理ステップによって計算された対象物の移動軌跡を表示装置に表示するステップと、を有することを特徴とするレーザ計測データの処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザ計測システム及び方法に係り、特にレーザセンサを用いて領域内を移動する人などの対象物の位置や軌跡を計測するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、セキュリティや市場調査のために、レーザセンサを用いて通行人の数や軌跡を非接触で計測する要求が高まっている。例えば、特許文献１（特開２００４−１９１０９５号公報）には、複数のレーザセンサで地面近くの一平面にレーザ光を照射してそのレーザ光の反射光を検出し、足の動きより通行人の位置を検知する技術が開示されている。この技術によれば、複数の検知手段で検知した通行人の位置座標を１つの座標系に統合することで、広範囲にわたる通行人の移動軌跡を検出することができる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１９１０９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術は、地面近くの一平面のみをスキャンするため、例えばオフィスのような机や棚やパーティション等の、レーザ光の遮蔽物が多く存在するような場所で使用する場合、人の移動軌跡を見失わないためには遮蔽物の形状に合わせてレーザセンサを多数用意する必要があり、コスト高となる。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、異なる高さに設置された複数のレーザセンサを用いて同一対象物を検出して処理することで、対象物の上下動に関する軌跡を容易に取得することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るレーザ計測システムは、好ましくは、対象の領域を照射する複数のレーザセンサを用いて領域内を動く対象物を計測するレーザ計測システムであって、異なる高さに設置された複数の該レーザセンサの計測データから対象物の位置を検知する対象物検出処理手段と、該検出処理手段による検知結果から対象物の位置する座標データ及び時間データを用いて、同一の対象物として纏め処理し判断する対象物判断手段と、該対象物判断手段に基づき対象物の移動の軌跡データを作成する軌跡作成手段と、該軌跡作成手段によって作成された対象物の移動軌跡データを表示する表示手段と、を有することを特徴とするレーザ計測システムとして構成される。
【０００７】
また、好ましい例によれば、本発明に係るレーザ計測システムは、対象の領域を照射する複数のレーザセンサを用いて領域内を動く対象物を計測するレーザ計測システムであって、該複数のレーザセンサから得られる該計測データを用いてデータ処理を行う処理装置と、該処理装置で処理された情報を記憶する記憶手段、情報を表示する表示装置と有し、
該処理装置は；
該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データを用いて該対象領域の背景データを算出する第１処理手段と、該複数のレーザセンサから得られる複数の計測データと、既に算出された該背景データの差分を計算して対象物をポイントデータの連続として算出する第２処理手段と、該第２の処理手段によって算出された該ポイントに関して、所定の範囲内にある複数の該ポイントを纏めてクラスタとして算出する第３処理手段と、該第３処理手段によって算出された複数のクラスタであって、所定の範囲内にある複数のクラスタを纏めて位置及びその移動ベクトルを算出する第４処理手段と、を有し、
該記憶手段は；
該第１の処理手段によって算出された該背景データを、それらを取得した該レーザセンサに対応して記憶する背景データ記憶部と、該第２の処理手段によって算出された多数の該ポイントデータに連続的に識別符号を付して、それらを取得した該レーザセンサに対応して、該ポイントデータを記憶するポイントデータ記憶部と、該第３の処理手段によって算出された多数の該クラスタにそれぞれ識別符号を付して、それらを取得した該レーザセンサに対応して、該クラスタを記憶するクラスタ記憶部と、該第４の処理手段によって算出され、纏められた多数の位置及び移動ベクトルを、該対象物に固有の識別符号を付して記憶する軌跡記憶部と、を有し
該第４処理手段手段によって計算された対象物の移動軌跡を該表示装置に表示することを有することを特徴とするレーザ計測システムとして構成される。
本発明はまた、対象の領域を照射する複数のレーザセンサから得られたレーザ計測データを処理装置で処理するレーザ計測データの処理方法としても把握される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、異なる高さ設置された複数のレーザセンサを用いて、対象物を継続的に計測、処理することで、同じ対象物の上下動に関する軌跡を容易に取得することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の一実施例について説明する。
[実施例１]
図１は人の軌跡計測システムの例を示す。このシステムは、例えばオフィスにおいて人の移動軌跡を測定して空間の利用密度を調査することで、新たなオフィスの空間設計に役立てるために使用される。
この軌跡計測システムは、３台レーザセンサ１１，１２、１３と、これらのレーザセンサに接続されたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３によって構成される。この例において、３台のレーザセンサ１１〜１３は、それぞれh1、h2、h3（h1> h2> h3）の高さに設置される。各レーザセンサで検知された計測データはＰＣ３へ送信される。ＰＣ３は、計測データを受信して人の位置および軌跡を計算し、及び関連するデータを処理するため処理装置としてのＣＰＵ３１と、関連する種々のデータを記憶するデータベース（ＤＢ）３２と、表示装置３３及び入力装置３４を有している。
【００１０】
ＤＢ３２は、監視領域から得られた背景データを記憶する背景ＤＢ３２１（図１４），人のポイントデータを記憶するポイントＤＢ３２２（図１５）、ポイントデータを纏めたクラスタデータを記憶するクラスタＤＢ３２３（図１６）、及び人の軌跡データを記憶する軌跡ＤＢ３２４（図１７）を保持する。
各ＤＢについては、後でも説明するが、背景ＤＢ３２１は各レーザセンサから取得された背景データ（角度、距離）を各レーザセンサに対応させて記憶する。
ポイントＤＢ３２２は各レーザセンサで検出された人のデータ（背景データと差分を取ったもの）を、各レーザセンサに対応してポイントデータとして連続的に番号を付して記憶する。なお、ポイントデータは、（角度、距離）データから直行座標系データに変換されたものである。
【００１１】
クラスタＤＢ３２３は、クラスタ検出処理Ｓ７０３によって一定の範囲内に含まれる人のデータを表すポイントデータを纏めたものを記憶する。即ち、一定範囲の纏まったポイントデータ（クラスタデータ）及びその中心座標データにクラスタＩＤを付して、レーザセンサ対応に記憶する。
軌跡ＤＢ３２４は、軌跡接続処理Ｓ７０４によって算出された人の位置座標と移動ベクトルに時刻及び人ＩＤを付して、人ＩＤごとに記憶する。この軌跡ＤＢ３２４のデータを画像処理することで、特定のＩＤの人が移動する様子を表示装置に表示することができる。
【００１２】
図２は、１台のレーザセンサによって計測領域内を照射する様子を示す。
図示した長方形の範囲、すなわち横幅Ｌ１、縦幅Ｌ２（この例では、Ｌ１：１０ｍ、Ｌ２：８ｍ）の領域Ｑがレーザによる監視領域となる。斜線部Ｗは壁である。
【００１３】
レーザセンサ１１は、レーザ照射方向を前方１８０°の範囲を、左周り（矢印Ａ）に０．５°ずつに角度を変えながら物体又は人までの距離を連続的に測定し、計測データを出力する。計測データの値は、下記の式（１）のように、１８０°の範囲を０．５°で分割した角度と、その角度の前方までの距離（単位はセンチメートル）のデータの組として構成される。
[０，４１５]，[０．５，４２３]，[１．０，４３０]，…，[θ，１]，…，[１８０，３６８]  （１）
図３は、無人状態の監視領域Ｑからレーザセンサ１１によって取得された、（θ、ｌ）の計測データをプロットした図である。図示ように、この計測データには対象となる人を含まない、背景の壁を検出したデータ（各プロット）のみが含まれる。この計測データは、監視領域の背景データとして取得されて、背景ＤＢ３２１に記憶される。この例では、レーザセンサ１１〜１３から取得された３つの背景データはそれぞれ背景ＤＢに記憶される。
図１４に示すように、背景ＤＢは、各レーザセンサごとに、上記式（１）で示される、（角度、距離）のデータを記憶する。
【００１４】
図４は、計測領域に人が居る場合の計測データを示す。
図示のように、レーザセンサ１１によって検知されたこの計測データは、監視領域Ｑ内に２人の人Ｐ１、Ｐ２が居る例を示している。θ１〜θ2までの間で人Ｐ１が検知され、θ３〜θ４までの間で人Ｐ２が検知されている。なお、人Ｐ１、Ｐ２の影となる壁は検出されない。
同様にして、図５及び図６は、それぞれレーザセンサ１２及び１３によって検知された計測データを示す。図５の計測データは人Ｐ１とＰ２の腰の辺りを検知し、図６は同じ人Ｐ１、Ｐ２の足元辺りを検知している。
【００１５】
次に、図７を参照して、軌跡計測システムにおける全体の処理動作を説明する。
全体の処理として、ＤＢ３２を初期化する初期化処理Ｓ７０１、監視領域Ｑの背景データを取得する背景データ取得処理Ｓ７０２、人の検出処理を行うクラスタ検出処理Ｓ７０３，人の軌跡を計測する軌跡接続処理Ｓ７０４、取得された軌跡データを処理して表示する軌跡表示処理Ｓ７０６の４つの処理が実行される。
【００１６】
初期化処理Ｓ７０１は、ＤＢ３２に保持された、背景ＤＢ３２１、ポイントＤＢ３２２、クラスタＤＢ３２３、軌跡ＤＢ３２４内に記憶領域を確保しデータをＮＵＬＬでクリアし、変数Ｉを０に初期化する処理である。変数Ｉは、検知している人の数である。
背景データ取得処理Ｓ７０２は、図２に示すように、無人状態の監視領域Ｑからレーザセンサ１１〜１３によって（θ、ｌ）の計測データを取得し、背景データとして背景ＤＢ３２１に記憶する。この処理は、ある計測領域に対して計測前の一番最初に一度だけ実行される。例えば毎日、早朝の計測領域内に人が不在である時間帯などに一度行われる。図３に示すように、無人状態の計測領域から取得された計測データは監視領域の背景データとして背景ＤＢ３２１に記憶される。
【００１７】
背景ＤＢ３２１が作成されると、クラスタ検出処理Ｓ７０３へ遷移する。クラスタ検出処理Ｓ７０３は、各レーザセンサ１１〜１３から取得された計測データと、背景データとの差分を求める処理である。この処理によって人を検出し、複数の計測データの点より、１人１人をクラスタと呼ぶ点（ポイントデータ）の纏まりで区別する。なお、このクラスタ処理の詳細については、図９を参照して後述する。
【００１８】
軌跡接続処理Ｓ７０４は、クラスタ検出処理で求めた各クラスタの位置と、過去の移動軌跡を記録した軌跡ＤＢ３２４のデータとを対応付けることで、人の移動軌跡を繋ぐ処理である。なお、この軌跡接続処理の詳細については、図１０を参照して後述する。
【００１９】
このクラスタ検出処理Ｓ７０３と軌跡接続処理Ｓ７０４は、入力装置３４からユーザが計測終了の操作を行うまでループし続ける。計測終了の操作判定（Ｓ７０５）によって、計測終了の操作が行われた場合は、軌跡表示処理（Ｓ７０６）へ遷移する。
軌跡表示処理Ｓ７０６では、人の軌跡を表示装置３３に表示する。
【００２０】
次に、図９を参照して、クラスタ検出処理Ｓ７０３について詳述する。
まず、ポイントＤＢ３２２及びクラスタＤＢ３２３のデータを全てＮＵＬＬでクリアする（Ｓ９０１）。この時点でタイマーｔの計時をスタートさせる（Ｓ９０２）。タイマーの計時は、レーザセンサから送られる計測データが、ＰＣ３側で１つも受信できなかった場合に、タイムアウトすることにより受信処理を中止するためである。
【００２１】
次に、ＰＣの受信バッファを参照して、何れかのレーザセンサからの計測データがあるかどうかを判断する（Ｓ９０２）。もし、一定時間（例えば５００ｍｓ間）、一切の計測データも受信できない場合は、タイマーがタイムアウトして（Ｓ９１４）、クラスタ検出処理を終了する。
【００２２】
一方、ＰＣ３が計測データ（θ、ｌ）を受信可能な場合には、ＰＣは計測データを受信する（Ｓ９０３）。ここでは、レーザセンサ１１から受信した計測データの一例を、下記式（２）に示す。
[０，４１５]，[０．５，４２３]，[１．０，４３０]，…，[θ1，５０６]，…，[θ2，５０９]，…，[θ３，３９８]，…，[θ４，４１８]，…，[１８０，３６８]    （２）
これを図化すると、図４のようになる。図４の例では、監視領域Ｑ内に２人の人Ｐ１、Ｐ２が居て、θ１〜θ2までの間で人Ｐ１が、θ３〜θ４までの間で人Ｐ２が、が検出されている。なお、人Ｐ１、Ｐ２の影となる壁は検出されない。
【００２３】
次に、背景ＤＢ３２１に先に取得している背景データと今回取得した計測データとの差分をＣＰＵ３１で計算することで、監視領域Ｑ内にある背景データ以外の物体の輪郭（人の輪郭）による点を取得する（Ｓ９０４）。具体的には、遂次受信する計測データと、先に背景ＤＢ３２１に保存していた背景データとを比較し、角度と距離の値が等しい場合には背景データなので、それを破棄する。監視領域Ｑ内に人が居ない場合には差分が無いため、この処理で点が全て破棄されて何も残らない。一方、差分データが算出されると、その差分が発生した位置に人が居るということになる。
【００２４】
全ての計測データにおいて差分データが一切残らない場合はＳ９１３へ進み、計測データに対する処理は行わない。レーザセンサ１を例に挙げると、レーザセンサ１の背景データと（２）の差分を求めると、以下の（３）のような差分データが残る（Ｓ９０５）。
[θ1，５０６]，…，[θ2，５０９] …，[θ３，３９８]，…，[θ４，４１８]    （３）
これを図化すると図２１のように、人Ｐ１、Ｐ２による点のみが残る。なお、同時に受信しているレーザセンサ１２、１３からの計測データについても同様の処理を実施すると、図５、図６に示すように、人Ｐ１、Ｐ２による点のみが残る。
各差分データに含まれる角度は、各レーザセンサの正面方向を９０°とした角度であり、全てのレーザセンサに共通する角度の値では無い。よって、レーザセンサが監視領域Ｑに対して向いている方向を考慮し、各差分データが示す角度を全て共通の角度に回転の計算を行いて揃える（Ｓ９０６）。
【００２５】
次に、全ての差分データを角度と距離で示される極座標系の表現より、監視領域左上を基準点[０，０]、右下を[９９９，７９９]とした、[ｘ，ｙ]の直交座標系の表現へと変換する（Ｓ９０７）。そして、各差分データの監視領域Ｑ外、即ち[０，０]〜[９９９，７９９]の外にある点を削除する（Ｓ９０８）。
【００２６】
このように処理された差分データ（ポイントデータ）は、データ取得元のレーザセンサ毎に分けて、ポイントＤＢ３２２に記憶される（Ｓ９０９）。図１５に示すように、ポイントＤＢ３２２は、直交座標系に変換された（ｘ、ｙ）のポイントデータに遂次ポイント番号を付して、レーザセンサ１１〜１３ごとに記憶する。
【００２７】
次に、ポイントＤＢ３２２の各座標より近接域（例えば距離１５cm以内）にある点同士を同一人物の輪郭による点と推測して、１つのクラスタとして纏める（Ｓ９１０）。これにより、例えば図８のように、ポイントＤＢ３２２内の人Ｐ１、Ｐ２の点は図中に太線で示すように、それぞれ同一人物Ｐ１，Ｐ２のクラスタとして分離される。更に、同じクラスタを構成する点の座標よりクラスタごとの中心座標を求める（Ｓ９１１）。中心点は、例えばクラスタ内に含まれる全ての座標の値に対して算術平均をとったものである。
【００２８】
このように算出されたポイントデータ（クラスタ）は、クラスタＤＢ３２３に記憶される（Ｓ９１２）。ここで、クラスタ及び中心点のデータは、レーザセンサ毎に、１つに纏められる毎に固有のクラスタＩＤが付与される。図１６に示すように、クラスタＤＢ３２３には、レーザセンサごとに、クラスタＩＤが付与された、クラスタ及び中心点が記憶される。なお、図示の例では、人の軌跡接続処理が完了していないので人の同定が済んでいない。このため、人ＩＤの欄には未だ特定の人ＩＤが割り当てられていない状況である。
【００２９】
最後に、全てのレーザセンサより計測データを受信したかを判断し（Ｓ９１３）、もし、まだ受信していない計測データがある場合は、Ｓ９０２へ戻り、計測データの受信を待機する。一方、３台のレーザセンサから送信された全ての計測データを受信した場合は、クラスタ検出処理を終える。その後、次の軌跡接続処理Ｓ７０４に移る。
【００３０】
次に、図１０を参照して、軌跡接続処理Ｓ７０４について詳述する。
まず、変数Ｎと変数Ｃを１に初期化する（Ｓ１００１、Ｓ１００２）。変数Ｎはレーザセンサの番号（レーザセンサ１１〜１３）を、変数ＣはクラスタＩＤの値を指定するための変数である。
【００３１】
次に、同一人物を同定する処理を行う。この処理は、軌跡ＤＢ３２４を検索して、レーザセンサ対応に、クラスタＩＤに対応する人ＩＤを探し出す（Ｓ１００３）。図８に示すように、クラスタの中心点と、前回位置を移動ベクトルで移動した位置にある検索開始点の距離が、２０cm以内（クラスタ間の中心座標の差）である人ＩＤを探し出す。移動ベクトルは、位置座標が決まる毎に前回の位置座標と、今回の位置座標を結ぶことで求めるベクトルである。
【００３２】
例えば、変数Ｎが１、変数Ｃが１の時、クラスタＤＢ３２３が、図１６に示した状態の場合、レーザセンサ１１のクラスタＩＤ：１は、中心点（４４２，３８５）である。図１７で示した軌跡ＤＢ３２４を検索すると、人ＩＤ：２０の位置座標が前回（４４７，３８９）であり、移動ベクトルが（−４，−１）であることより、この検索開始点は（４４３，３８８）である。クラスタＩＤ：１の中心点（４４２，３８５）と、人ＩＤ：２０の検索開始点間の距離は、約３ｃｍであり２０ｃｍ以内である。よってこの時、人ＩＤの検索条件を満たすため検索成功であり（Ｓ１００４）、この判定によりクラスタＤＢ３２３のクラスタＩＤ：００１に人ＩＤ：２０が割り当てられる（Ｓ１００５）。
その後、レーザセンサＮで検出されたクラスタに対し、全て人ＩＤを割り当てたかを判断し（Ｓ１００７）、未だ、他のクラスタが在る場合は次のクラスタＩＤに対し検索を行うよう、変数Ｃに１を加えて（Ｓ１００８）、Ｓ１００３へ戻る。
【００３３】
ここで、例えばＳ１００４の判定で、クラスタに対応する人ＩＤが検索できなかった場合について説明する。例えば、変数Ｎが１、変数Ｃが２、変数Ｉが２０である場合を挙げる。軌跡ＤＢ３２４を検索したが、人ＩＤの検索条件を満たさず、人ＩＤが見つからなかった場合、Ｓ１００４の判定により変数Ｉに１を加える処理（Ｓ１０２１）へ移る。つまり、監視領域Ｑに入って来た新たな人のクラスタとするためである。この例の場合、ここで変数Ｉは２１となる。
【００３４】
そして、クラスタの人ＩＤに変数Ｉを割り当て、クラスタＤＢを更新する（Ｓ１０２２）。図１８に示すように、クラスタＤＢ３２３のクラスタＩＤ：２のクラスタに対して、新しい人ＩＤ：２１が割り当てられる。
このようにしてレーザセンサＮに対して、全てのクラスタに人ＩＤを割り当てると（Ｓ１００７）、この処理は終了する。そして、全てのレーザセンサのクラスタについて上記のループ処理を行ったかを判断する（Ｓ１００９）。その結果、未だ処理を行っていないレーザセンサがある場合は、Ｎに１を加え（Ｓ１０３１）、次のレーザセンサについても同様の処理を行う。
【００３５】
以上のようにして、全てのクラスタに対し人ＩＤを割り当てる処理を行う。
そして、上記処理にて割り当てた人ＩＤごとに位置座標、移動ベクトルを求め、軌跡ＤＢを更新する（Ｓ１０１０）。更新された軌跡ＤＢ３２４の例を、図１９に示す。位置座標は、同一の人ＩＤが割り当てられたクラスタの中心点の座標を平均して得る座標の値である。また、上記のように、新しく現れた人ＩＤ：２１の場合、位置座標はクラスタの中心座標より求めた値であるが、この時の移動ベクトルは前回の位置座標が無い為(０,０)である。
【００３６】
この軌跡接続処理において、何れのレーザセンサによる検知結果であっても、同一の人ＩＤが割り当てられれば、Ｓ１０１０で同一人物の歩行軌跡として処理する。よって、複数のレーザセンサのうち少なくとも何れか１つで人の位置が検知されていれば軌跡が途切れることは無い。
【００３７】
軌跡表示処理Ｓ７０４において、図２０のように、ユーザが入力した時刻の範囲及び人ＩＤに対して軌跡ＤＢより軌跡の移動ベクトルを読み込み、矢印を用いて人の軌跡を表示装置に表示することができる。同時に、クラスタＤＢ３２３のデータを読み込み、表示時刻での人ＩＤ割り当て数からレーザセンサが人を検知した数を求め、その数に応じて、ドットの大きさや矢印の太さ、表示や色を変化させることができる。
図２０の例では、３つのレーザセンサ１１〜１３で検出されたクラスタは太いドットと矢印で表され、レーザセンサの検知数が減るにつれて、ドットの大きさ及び矢印の太さも小さくなる。
【００３８】
上記したような処理によって、人の軌跡と、レーザの当たり方の変化が同時に分かるようになる。例えば人の往来が多く、レーザが多く当たるようにして確実に軌跡を取得したい場所について、レーザの当たる本数の変化が確認できるようになる。この結果を元に、レーザセンサの設置位置や最適な台数を検討することができる。
【００３９】
[実施例２]
実施例２によれば、図１のように設置した全てのレーザセンサが遮蔽物に遮られること無く、人の全身を計測できる場合に、人の軌跡に加えて、その際の人の姿勢を計測することができる。
これは、図１１に示すように、軌跡ＤＢ３２４にレーザセンサ１１〜１３から人が見えている‘１’、見えていない‘０’を示す姿勢データ３２４１を追加することで実現できる。例えば図１２に示すように、人がしゃがんでいる場合は、レーザセンサ１２，１３ではクラスタが検出できるが、レーザセンサ１１では検出できない。このように、各レーザセンサからの計測データを解析することで、人の動きを認識することができる。また、時刻データと対応付けて軌跡ＤＢ３２４に記憶しておくことで、その人がどのくらいの時間に座ったり、立ったりていたか等の、姿勢の継続が分かる。
【００４０】
[実施例３]
この例は、実施例１における、ポイントデータＤＢ３２３より近接点をクラスタとし手纏める処理（Ｓ９１０）の変形例である。この処理Ｓ９１０を、図１３に示すような処理に代えて、レーザセンサごとに検知処理を分岐することを可能とするものである。
すなわち、レーザセンサ１１は平均的な人の頭部の高さであることより、人の頭部を検出することに特化したアルゴリズムを使用することでクラスタの検出精度を上げることが可能である。また、同様に、レーザセンサ１２、１３のクラスタ検出に対しても、胴部、足に特化したアルゴリズムを切り替えることでクラスタの検出精度を上げることが可能である。
【００４１】
上記したように、幾つかの本実施例によれば、異なる高さに設置した複数のレーザセンサから得られた計測データを人検知処理手段によって処理して人の位置する座標データ及び時間データを検出し、その検出処理の結果、少なくとも１台のレーザセンサで人を検知し、人判断手段によって同一人物と判断することで、人の移動軌跡を見失うことなく継時的に人のデータ処理が可能となる。
【００４２】
また、異なる高さで計測する領域において、遮蔽物の少ない高さを選んで少なくとも２台のレーザセンサを設置することにより、従来技術のレーザセンサを複数用いる方法よりも低コストで、確実に人の移動軌跡を見失わないようにしながら、分かりやすく人の移動軌跡を表示することができる。
【００４３】
また、表示に関して、複数のレーザセンサによる計測データから人の移動軌跡を継時的にデータ処理した結果と合わせ、人を検知するレーザセンサの台数や組み合わせに応じて、線の太さ、色、アイコンの形状を変化させて表示する。これにより従来見えなかった情報である、人を検知しているレーザセンサの台数や組み合わせを表示することができる。
【００４４】
また、複数のレーザセンサを設置する全ての平面において同一人物の全身がレーザセンサの計測可能な範囲に居る場合に、どの高さに設置したレーザセンサで人を検知したか時間を追って記録することにより、検知している人物の上下運動の変化を記録することが可能となる。例えば人が椅子に座っているか、立っているかを判定することができるようになる。これにより、例えば何れの椅子に、何人が、何れの時間座っているかを調査することが可能となる。これは空間設計を行う際などに有用なデータとなる。
【００４５】
また、複数のレーザセンサを異なる高さに設置しているため、高さ毎に人の足、胴体、頭等を対象とする別々の検知アルゴリズムを動作させるようにすることで、従来の方法よりも検知性能を高めることができる。
【００４６】
また、好ましくは、人検知処理において、設置位置の異なるレーザセンサごとに、検知アルゴリズムの種類を切り替えて処理をすることで、高さや位置に応じて最も適切な人検知アルゴリズムを適用することができ、人検知の性能を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】一実施例（実施例１）における人の軌跡計測システムの構成例を示す図、
【図２】レーザセンサによる監視領域Ｑ内を照射する様子を示す図、
【図３】無人状態の監視領域Ｑから取得される計測データの様子を示す図、
【図４】監視領域Ｑに人が居る場合の計測データの様子を示す図、
【図５】監視領域Ｑから得られた人の計測データの様子を示す概念図、
【図６】監視領域Ｑから得られた人の計測データの様子を示す概念図、
【図７】軌跡計測システムにおける全体の処理動作を示すフローチャート図、
【図８】軌跡接続処理Ｓ７０４における、クラスタの中心点と移動ベクトルの移動位置に検索開始点の距離ＩＤを探し出す処理（Ｓ１００３）の様子を示す図、
【図９】クラスタ検知処理Ｓ７０３の詳細を示すフローチャート、
【図１０】人の軌跡接続処理Ｓ７０４の詳細を示すフローチャート図、
【図１１】実施例２における人の姿勢が変化した場合の計測の様子を示す図、
【図１２】実施例２における軌跡ＤＢ３２４の記録フォーマットを示す図、
【図１３】実施例３におけるクラスタ検知処理Ｓ７０３のクラスタの纏め処理の例を示すフローチャート、
【図１４】背景ＤＢ３２１の記録フォーマットを示す図、
【図１５】ポイントＤＢ３２２の記録フォーマットを示す図、
【図１６】クラスタＤＢ３２３の記録フォーマットを示す図、
【図１７】軌跡ＤＢ３２４の記録フォーマットを示す図、
【図１８】更新されたクラスタＤＢ３２３の記録フォーマットを示す図、
【図１９】更新された軌跡ＤＢ３２４の記録フォーマットを示す図、
【図２０】軌跡接続処理Ｓ７０４における、ユーザ入力の時刻範囲及び人ＩＤに対する軌跡移動ベクトルを矢印で軌跡表示する処理の様子を示す図。
【図２１】監視領域Ｑから得られた人の計測データの様子を示す概念図。
【符号の説明】
【００４８】
Ｘ：計測領域  １、１１、１２：レーザ測距装置  ３：ＰＣ  ３１：ＣＰＵ  ３２：ＤＢ  ３３：表示装置  ３４：入力装置  
３２１：背景ＤＢ  ３２２：ポイントＤＢ３２２  ３２３：クラスタＤＢ  ３２４：軌跡ＤＢ３２４  
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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