(57)【要約】カメラ、プロセッサ、およびユーザインタフェースを有するシステムが開示されている。上記カメラは、視野内のシーンを表すイメージデータを転送する。イメージデータに応答して、上記プロセッサは、状況が満たされたかどうかを指し示す。上記ユーザインタフェースは、上記プロセッサに接続可能である。上記ユーザインタフェースにより、ユーザは、物体を検出し、選択された基準を示して、物体が検出された視覚確認を提供する基準を選択することが可能になる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの視野から電磁エネルギーを収集するセンサであって、該センサは視野内の物体を表す信号を生成する、センサと、
該センサ信号を受信して、該センサ信号からピクセルのイメージを形成するために該センサに電気的に結合されるイメージ分析器と、
該ピクセルイメージ内に描写される物体のエッジを検出するように適応され、該ピクセルイメージ内のエッジの位置を決定する、エッジ検出器と、
第１のイメージのエッジ検出データを格納するデータ格納デバイスと、
該エッジと結び付いた該物体が、該第１のイメージの取得後に移動したかどうかを決定するために、該第１のイメージからのエッジ検出データと第２のイメージからのエッジ検出データとを比較するための比較器と
を含む、検出器。
【請求項２】
影および光ビームの検出プロセスであって、
グレースケールイメージをキャプチャするステップと、
バイナリイメージを生成して、該グレースケールのバイナリマップを定義するステップと、
該グレースケールイメージのコピーと該バイナリマップとを比較して、該バイナリマップの選択されたマップに対応するグレースケール値を決定するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項３】
視野に関するイメージ情報に現れる個々のエリアが影または光ビームの異常を表すかどうかを決定するためのプロセスであって、
該異常の特性を予定するステップと、
該特性を定量化する計算を予定するステップと、
該イメージ情報に該計算を適用して、該特性の量を生成するステップと、
該計算された量に基づいて該エリアを分類するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項４】
エッジを決定するプロセスであって、
閾値を予定して、第１および第２のチャンネルにおいてグレースケールイメージに適用するための閾値を予め決定するステップと、
該第１および第２のチャンネルのそれぞれにおいて該閾値と該イメージ値とを比較するステップと、
該第１および第２のチャンネルのそれぞれにおいて第１のバイナリ値を出力するステップと、
該第１のバイナリ値を有する第１の拡張ピクセルを定義するステップと、
該第１の拡張ピクセルに近似する複数の拡張ピクセル、第２のバイナリ値を有する複数の拡張ピクセルのそれぞれを定義するステップと、
該第１の拡張ピクセルの該第１のバイナリ値および該複数の拡張ピクセルのそれぞれの該第２のバイナリ値を比較するステップと、
該第１および第２のチャンネルのそれぞれにおいて拡張されたバイナリ値を出力するステップと、
該第１のチャンネルにおける該拡張されたバイナリ値を論理和して、論理和された拡張されたバイナリ値を生成するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項５】
エッジを定義するプロセスであって、
第１のバッファにおける第１のグレースケールイメージを格納するステップと、
該第１のイメージを読み出すステップと、
該第１のイメージを第２のバッファに転送するステップと、
第２のグレースケールイメージに関して格納して、読み出して、転送するステップを繰り返すステップと、
該第２のイメージから該第１のイメージを差し引いて、第１の正のイメージを生成するステップと、
該第１のイメージから該第２のイメージを差し引いて、第２の正のイメージを生成するステップと、
該第１および第２の正のイメージを比較して、正差イメージを生成するステップと、
閾値を予定して、第１および第２のチャンネルにおける該正差イメージに適用する閾値を予め決定するステップと、
該第１および第２のチャンネルのそれぞれにおいて、該閾値と該正差イメージとを比較するステップと、
該第１および第２のそれぞれにおける第１のバイナリ値を出力するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項６】
モーション検出プロセスであって、
第１のイメージをキャプチャするステップと、
該第１のイメージにおける物体の範囲のエッジを決定するステップと、
第２のイメージをキャプチャするステップと、
該第２のイメージにおける物体の範囲のエッジを決定するステップと、
該第２のイメージから該第１のイメージを差し引いて、差分イメージを生成するステップと、
該差分イメージと少なくとも１つの該エッジ決定とを比較して、少なくとも１つのエッジによって表された視野における物体の動きを決定するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項７】
カメラの問題を決定するイメージプロセスであって、
イメージをキャプチャするステップと、
予め選択された判断基準に対して該イメージを評価するためのヒストグラムを作成するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項８】
カメラの問題を決定するイメージプロセスであって、
第１のイメージをキャプチャするステップと、
該第１のイメージのエッジを決定するステップと、
第２のイメージをキャプチャするステップと、
該第２のイメージのエッジを決定するステップと、
該第２のイメージから該第１のイメージを差し引いて、差分イメージを生成するステップと、
該差分イメージを閾値化するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項９】
イメージプロセスであって、
イメージをキャプチャするステップと、
該イメージを分析して、該イメージにおける物体を定義するステップと、
該イメージにおける物体にラベリングするステップと、
該物体を実際の世界座標に変換するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項１０】
ピクセルデータを記録するカメラの視野における物体のエッジを決定するプロセスであって、
ピクセルデータのリファレンスフレームをキャプチャするステップと、
ピクセルデータのイメージフレームをキャプチャするステップと、
該イメージフレームから該リファレンスフレームを差し引いて、第１のグレースケールのコントラストフレームを生成するステップと、
該リファレンスフレームから該イメージフレームを差し引いて、第２のグレースケールのコントラストフレームを生成するステップと、
該第１および第２のグレースケールのコントラストフレームを閾値化して、第１および第２のコントラスト閾値フレームを生成するステップと、
該第１および第２のコントラスト閾値フレームを拡張して、第１および第２の拡張されたフレームを生成するステップと、
該第１および第２の拡張されたフレームを論理和するステップと、
該第１および第２の拡張されたフレームを調整して、第１および第２のバイナリ値を生成するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項１１】
ピクセルデータからなるイメージに存在すると決定される物体のエッジとして定義される該ピクセルデータをスムージングするプロセスであって、該プロセスは、
第１および第２のチャンネルにおける該ピクセルデータからグレースケールイメージを定義するステップと、
水平ソーベルカーネルを利用して該グレースケールイメージをフィルタリングして、該第１および第２のチャンネルにおいて、水平にフィルタリングされる出力を生成するステップと、
垂直ソーベルカーネルを利用して該グレースケールイメージをフィルタリングして、該第１および第２のチャンネルにおいて、垂直にフィルタリングされる出力を生成するステップと、
該第１および第２のチャンネルにおいて、該水平および垂直のフィルタリングされた出力の絶対値を決定するステップと、
該絶対値を合計して、該第１および第２のチャンネルのソーベル値を生成するステップと、
該第２のチャンネルにおける該ソーベル値から該第１のチャンネルにおける該ソーベル値を差し引いて、出力値を生成するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項１２】
イメージを分析するシステムであって、
視野から能動的または受動的なエネルギーのどちらか一つまたは両方を感知するように構成され、かつ、適合されるセンサと、
該センサによって感知される該エネルギーからイメージを形成するように構成されるイメージャと、
該イメージャに応答するプロセッサであって、該プロセッサは、該イメージからのイメージコンテンツ情報をラベリングするように構成され、かつ、適合される、プロセッサと、
該プロセッサに対応する決定メーカーであって、該決定メーカーは、該イメージコンテンツ情報からの視野における（静止した）物体の存在について決定するように構成され、かつ、適合される、決定メーカーと
を含む、システム。
【請求項１３】
前記決定メーカーは決定の測定基準を有しており、該決定の測定基準は、前記イメージ内の第１の所定のエリアまたはゾーンに対する選択されたイメージ情報コンテンツの関係に基づいている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記決定メーカーは決定の測定基準を有しており、該決定の測定基準は、前記イメージ内の第２の所定のエリアまたはゾーンに対する選択されたイメージ情報コンテンツの関係に基づいている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記選択されたイメージ情報コンテンツは、前記物体の表示になることを決定メーカーに決定される、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記エリアまたはゾーンに対する関係は、前記物体の少なくとも一部が前記第１の所定のゾーン内であるか、第２の所定のゾーン内にあるかのいずれかに制限される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記選択されたイメージ情報コンテンツは、前記物体のエッジの表示になることを前記決定メーカーに決定される、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項１８】
前記選択されたイメージ情報コンテンツは、前記物体の影の表示になることを前記決定メーカーに決定される、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項１９】
前記選択されたイメージ情報コンテンツは、光ビームの表示になることを前記決定メーカーに決定される、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項２０】
前記選択されたイメージ情報コンテンツは、前記物体のモーションの表示になることを前記決定メーカーに決定される、請求項１３または１４に記載のシステム。
【請求項２１】
前記プロセッサは、エリア、境界線、図心、境界矩形、大きさ、分散、および形状からなる群から選択される前記物体の特性を決定するように構成され、適合される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
前記形状は、伸長、広がり、楕円形状ファクタ、および方向からなる群から選択される、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
計算デバイスによるイメージ分析の方法であって、
センサの視野の少なくとも一部のピクセルイメージを該デバイスに提供するステップと、
該デバイスが、該視野内の少なくとも一つの物体の少なくとも一つのエッジにおそらく相当する該イメージにおいてピクセルを決定するステップと、
該デバイスが、該視野内の少なくとも一つの物体の少なくとも一つのエッジを表示する個々のエンティティを定義するように識別される該ピクセルの少なくとも一つの群をラベリングするステップと
を包含する、方法。
【請求項２４】
前記デバイスが、前記少なくとも一つの物体またはピクセルの少なくとも一つの群で数学的に動作して、該少なくとも一つの物体またはピクセルの少なくとも一つの群の少なくとも一つの特性を生成するステップを包含する、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記デバイスが、前記少なくとも一つの物体またはピクセルの少なくとも一つの群で数学的に動作して、該少なくとも一つの物体またはピクセルの少なくとも一つの数学的な特性または幾何学的な特性を生成するステップを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記少なくとも一つの特性を生成するステップは、エリア、境界線、慣性モーメント、グレーレベル平均値、グレーレベル分散、グレーレベルヒストグラム、および配置からなる群から選択される前記少なくとも一つの物体の一つ以上の特性を決定するステップを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
計算デバイスによるイメージ分析の方法であって、
センサの視野の少なくとも一部のピクセルイメージを該デバイスに提供するステップと、
該デバイスが、関心のエリアにおいて全てのピクセルの複数のプロパティを定量化するステップと、
該デバイスが、視野内の物体を表示する所定の第１の基準を満たすために、該ピクセルの第１の群をラベリングするステップと、
該デバイスが、視野内の物体を表示する所定の第２の基準を満たすために、該ピクセルの第２の群を単独で、かつ同時にラベリングするステップと
を包含する、方法。
【請求項２８】
前記デバイスが、前記物体または前記ピクセルの第１および第２の群で数学的に動作して、該物体または該ピクセルの第１および第２の群の少なくとも一つの特性をそれぞれ生成するステップを包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記デバイスが、前記物体または前記ピクセルの第１および第２の群で数学的に動作して、該物体または該ピクセルの第１および第２の群の数学的または幾何学的な特性をそれぞれ生成するステップを包含する、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記少なくとも一つの特性を生成するステップは、エリア、境界線、慣性モーメント、グレーレベル平均値、グレーレベル分散、グレーレベルヒストグラム、および配置からなる群から選択される前記物体または前記ピクセルの第１および第２の群の一つ以上の特性を決定するステップを包含する、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記デバイスは、
前記物体または前記ピクセルの第１および第２の群で数学的に動作して、該物体まやは該ピクセルの第１および第２の群の少なくとも二つの特性を生成するステップであって、少なくとも一つの特性はエッジデータに基づき、少なくとも一つの特性は領域分析に基づく、ステップと、
該物体の特性と、該デバイスに格納されるかまたはデバイスにアクセス可能な所定の規則のセットとを比較するステップと、
該デバイスは、該比較に基づいて、第２のデバイスの制御に関する決定を生成するステップと
を包含する、請求項２７に記載の方法。
【請求項３２】
イメージ分析の方法であって、
視野におけるイメージの時間シーケンスを生成するステップと、
リファレンスイメージとして視野内に、すぐ前のイメージ以外の該連続するイメージの一つを割り当てるステップと、
該同じ視野のリファレンスイメージと選択された連続するイメージとを比較するステップと
を包含する、方法。
【請求項３３】
基準に基づいてその時々に前記リファレンスイメージをリフレッシュするステップを包含する、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記イメージの比較から生成されたイメージコンテンツの評価に基づいて前記リファレンスイメージをリフレッシュするステップを包含する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
所定の時間経過に基づいて前記リファレンスイメージをリフレッシュするステップを包含する、請求項３３に記載の方法。
【請求項３６】
現在のイメージを用いてリファレンスイメージの一部を更新するステップを包含する、請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】
所定の基準およびイメージコンテンツの評価を用いる更新を実施するステップを包含する、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
イメージ分析の方法であって、
視野内のイメージの時間シーケンスを生成するステップと、
リファレンスイメージとして視野内の連続的なイメージの１つを割り当てるステップと、
正差オペレータを利用して、同じ視野内の該リファレンスイメージと選択された連続的なイメージとを比較するステップと
を包含する、方法。
【請求項３９】
イメージ分析の方法であって、
イメージをキャプチャするステップと、
所定のイメージオペレータを利用して、該キャプチャされたイメージから一つ以上のイメージを生成するステップと、
視野内の物体に相当する一つ以上の生成されたイメージにおいて、ピクセルの個々の群に独立的にラベリングするステップと、
該一つ以上の生成されたイメージのそれぞれに対して該ピクセルの群を評価することによって特性を計算するステップと
を包含する、方法。
【請求項４０】
前記特性を同時に考慮するステップを包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
エッジデータ上の特性の一つ、および領域データ上の特性の別の一つに基づくステップを包含する、請求項３９に記載の方法。
【請求項４２】
カメラ以外のデバイスを制御するカメラシステムであって、
レンズを有するカメラであって、該レンズは少なくとも第１および第２の放射歪曲係数を有し、該第１の係数は少なくとも約１．０の値を有し、該第２の係数は少なくとも約１．０の絶対値を有する、カメラと、
該レンズを介する視野を表示するカメラ信号を生成する信号生成器と、
物体またはモーションの検出のために該カメラ信号を受信して該カメラ信号を分析する分析器であって、該分析器は、該物体またはモーションを示す検出信号を生成する、分析器と、
該検出信号を受信して、該検出信号に応答して該デバイスを制御するデバイスコントローラと
を備える、システム。
【請求項４３】
前記分析器は、イメージコンテンツを分析するための手段を有して、前記放射歪曲を補正する、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記分析器は、前記放射歪曲を決定する、請求項４３に記載のシステム。
【請求項４５】
前記分析器は、前記視野内の物体のサイズを決定するための手段を有する、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４６】
標準放射歪曲多項システムとして放射歪曲を表すコードを含み、該多項システムは、６のべきの項、ゼロでない該係数を有する、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４７】
カメラ以外のデバイスを制御するためのカメラシステムであって、
レンズを有するカメラであって、該レンズは少なくとも約５３°の視野を有する、カメラと、
該レンズを介する視野を表示するカメラ信号を生成する信号生成器と、
物体またはモーションの検出のために該カメラ信号を受信して該カメラ信号を分析する分析器であって、該分析器は、該物体またはモーションを示す検出信号を生成する、分析器と、
該検出信号を受信して、該検出信号に応答して該デバイスを制御するデバイスコントローラと
を備える、システム。
【請求項４８】
前記レンズは、少なくとも９０°の視野を有する、請求項４７に記載のシステム。
【請求項４９】
前記分析器は、イメージコンテンツを分析するための手段を有して、前記放射歪曲を補正する、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５０】
前記分析器は、前記放射歪曲を決定する、請求項４９に記載のシステム。
【請求項５１】
前記分析器は、前記視野内の物体のサイズを決定するための手段を有する、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５２】
標準放射歪曲多項システムとして放射歪曲を表すコードを含み、該多項システムは、６のべきの項、ゼロでない該係数を有する、請求項４７に記載のシステム。
【請求項５３】
カメラ以外のデバイスを制御するためのカメラシステムであって、
レンズを有するカメラであって、該レンズがイメージ対角線および焦点長を有し、該イメージ対角線が該焦点長よりも長い、カメラと、
該レンズを介する視野を表示するカメラ信号を生成する信号生成器と、
物体またはモーションの検出のために該カメラ信号を受信して該カメラ信号を分析する分析器であって、該分析器は、該物体またはモーションを示す検出信号を生成する、分析器と、
該検出信号を受信して、該検出信号に応答して該デバイスを制御するデバイスコントローラと
を備える、システム。
【請求項５４】
前記イメージ対角線は、前記焦点長の少なくとも２倍のながさである、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記分析器は、イメージコンテンツを分析するための手段を有して、前記放射歪曲を補正する、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５６】
前記分析器は、前記放射歪曲を決定する、請求項５５に記載のシステム。
【請求項５７】
前記分析器は、前記視野内の物体のサイズを決定するための手段を有する、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５８】
標準放射歪曲多項システムとして放射歪曲を表すコードを含み、該多項システムは、６のべきの項、ゼロでない該係数を有する、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５９】
ａ）レンズと、
ｂ）該レンズから検出器に焦点を合わせられた光を有するように配置された検出器であって、該検出器は、イメージ信号を生成する、検出器と、
ｃ）該イメージ信号を受信するコントローラと、
ｄ）該イメージのグレースケール値のヒストグラムに基づいて該検出器からの該イメージ信号の利得を調節する利得制御と
を備える、カメラ。
【請求項６０】
前記検出器は、ＣＣＤ−ベースの検出器およびＣＭＯＳ−ベースの検出器からなる群から選択される、請求項５９に記載のカメラ。
【請求項６１】
イメージ処理の方法であって、
単一の視点から視野のピクセルイメージをキャプチャするステップと、
該イメージを電気的に分析して、該視野の物体に相当する該イメージにおけるピクセルの群を決定するステップと、
該ピクセルの群に相当する該視野における該物体の空間的配置を決定するステップと
を包含する、方法。
【請求項６２】
イメージ処理の方法であって、
センサのアレイを提供するステップであって、該アレイは、容積空間の第１の視野を有する、ステップと、
該アレイから送られた信号からの二次元のピクセルイメージを定義するステップ（該ピクセルイメージは、該容積空間の二次元表示を提供する）と、
該容積空間において所望の座標系を予定するステップと、
該アレイのポーズおよび該座標系システムによる情報を利用して、三次元空間における空間座標に対する、該イメージにおけるピクセル座標間関係を電気的に決定するステップと
を包含する、方法。
【請求項６３】
第２の視野から前記アレイへの焦点エネルギーに対する放射歪曲をレンズに提供するステップと、
空間的配置に対するピクセル値の関係を調整するステップと
を包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記座標系の測定単位に関連して前記視野内の前記センサのアレイの有効な分解能を電気的に決定するステップを包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６５】
前記決定された分解能の値を利用することによって、前記視野全体の検出特性を制御するステップを包含する、請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記決定された分解能の値を利用することによって、検出閾値限界を調整するステップを包含する、請求項６４に記載の方法。
【請求項６７】
検出のために関心のある物体の表示サイズに相当するピクセルエリアを予定するステップを包含する、請求項６４〜６６のいずれかに記載の方法。
【請求項６８】
実質的に平面関係で配列されるセンサのアレイを提供するステップを包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項６９】
前記アレイの配置および方向、ならびに前記座標系に関しての情報を利用して、前記三次元空間の空間座標に対する前記イメージのピクセル座標間の関係を電気的に決定するステップを包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項７０】
前記イメージングシステムおよび前記座標系の固有のパラメータに関しての情報を利用して、前記三次元空間の空間座標に対する前記イメージのピクセル座標間の関係を電気的に決定するステップを包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項７１】
前記容積空間における均一な座標系を予め決定するステップを包含する、請求項６２に記載の方法。
【請求項７２】
前記アレイのポーズおよび前記均一な座標系に関しての情報を利用して、前記三次元空間の空間座標に対する前記イメージのピクセル座標間の関係を電気的に決定するステップを包含する、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
射影透視変換を利用して、前記三次元空間の空間座標に対する前記イメージのピクセル座標間の関係を電気的に決定するステップを包含する、請求項７１に記載の方法。
【請求項７４】
射影透視変換に放射歪曲補正を追加して、前記三次元空間の空間座標に対する前記イメージのピクセル座標間の関係を電気的に決定するステップを包含する、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
ＣＣＤを提供するステップであって、該ＣＣＤは、容積空間の第１の視野を有する、請求項６２に記載の方法。
【請求項７６】
イメージング分析の方法であって、
センサの視野の少なくとも一部のピクセルイメージを提供するステップと、
該視野の物体におそらく相当する該イメージにおいてピクセルを決定するステップと、
該決定されるピクセル間を区別して、空間的に別々のピクセルの群を定義するステップと、
各ピクセルの群にラベリングするステップと
を包含する、方法。
【請求項７７】
プロセッサをモニタリングするタイマーであって、
不適切な作用が検出されたときに該プロセッサをリセットする第１の回路と、
該プロセッサが出力状況を制御していないときに安全な該出力状況を維持する第２の回路と
を備える、タイマー。
【請求項７８】
温度モニターを備える、請求項７７に記載のタイマー。
【請求項７９】
前記温度モニターは、前記プロセッサの温度が所定の動作限界を越えるときに出力信号を生成する、請求項７８に記載のタイマー。
【請求項８０】
前記温度モニターは、前記プロセッサの温度が所定の動作限界を越えるときに該プロセッサをリセットするための前記第１の回路に接続される、請求項７９に記載のタイマー。
【請求項８１】
モニタリングデバイスであって、
周囲からのエネルギーを感知して、エネルギーを表示する出力を提供するためのセンサと、
該センサの該出力から形成されるイメージと、
該イメージの第１の部分を分析するための第１の分析器と、
該イメージの該第１の部分から区別した該イメージの第２の部分を分析して、該それぞれの分析器によって分析される該イメージのそれぞれの部分を表示する信号をそれぞれ生成するための第２の分析器と
を備える、モニタリングデバイス。
【請求項８２】
モニタリングデバイスであって、
周囲からのエネルギーを感知して、エネルギーを表示する出力を提供するためのセンサと、
該センサの該出力から形成されるイメージと、
該イメージのｎ個の部分を分析するためのｎ個の分析器であって、各部分が区別される、ｎ個の分析器と、
該それぞれの分析器によって分析される該イメージのそれぞれの部分を表示する信号をそれぞれ生成する各分析器と
を備える、モニタリングデバイス。
【請求項８３】
レンズおよび任意に透明なレンズカバーを有して、該レンズを介する視野および該レンズカバーを任意に介する視野を有するカメラであって、
ロジックおよびデータを格納して、該視野の効果を有する状況を表す基準を組織立てるための格納デバイスと、
該視野を表すイメージを取得して、格納するためのイメージャと、
該基準に対する比較において使用する該イメージャから生成されるデータを処理するためのプロセッサと、
該イメージを表す制御信号を生成するための生成器と
を備える、カメラ。
【請求項８４】
前記カメラのイメージ品質を評価するためのフレーム分析アルゴリズムを備える、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項８５】
カメラ環境に関連して前記レンズの位置または方向における変化を評価するためのフレーム分析アルゴリズムを備える、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項８６】
前記カメラのイメージ故障を評価するためのフレーム分析アルゴリズムを備える、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項８７】
前記レンズを介する視野およびレンズカバーを任意に介する視野に影響を与える前記状況が、該レンズまたはレンズカバーに接触する物質、該視野における照明レベル、該視野における著しい明暗点、該レンズを通る全体の電磁エネルギー束、および他の物体による該レンズの妨害からなる群から選択される、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項８８】
前記プロセッサは、前記イメージからヒストグラムを生成するための生成器を有し、前記格納デバイスが、ヒストグラムの基準に関連したデータを有する、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項８９】
前記ヒストグラムの基準に関連した前記データは、所定のヒストグラムと前記視野を表すイメージから決定されたヒストグラムとの間の比較によって生成される、請求項８８に記載のカメラ。
【請求項９０】
前記プロセッサは、前記イメージからヒストグラムを生成するための生成に記載のを有し、前記格納デバイスが、前記ヒストグラムの基準に関連したデータを有する、請求項８７に記載のカメラ。
【請求項９１】
前記ヒストグラムの基準に関連した前記データが、所定のヒストグラムと前記視野を表す前記イメージから決定されるヒストグラムとの間の比較によって生成される、請求項９０に記載のカメラ。
【請求項９２】
前記レンズまたはレンズカバーと接触する前記物質は、埃、塵、油、水分、有機膜、無機膜、すす、および金属繊維からなる群から選択される、請求項８７〜９１のいずれかに記載のカメラ。
【請求項９３】
前記状況は、正常および異常からなる群から選択される、請求項８３に記載のカメラ。
【請求項９４】
ウィンドウの曇りを除去するシステムであって、
電気的伝導性端子と、
該伝導性端子に隣接して、該ウィンドウに結合可能であるＰＴＣ材料と
を備える、システム。
【請求項９５】
前記ＰＴＣ材料に隣接する別の電気的伝導性端子をさらに備える、請求項９４に記載のシステム。
【請求項９６】
前記電気的伝導性端子に結合される電位をさらに備える、請求項９５に記載のシステム。
【請求項９７】
前記電気的伝導性端子は、該電気的伝導性端子を通って伸びるアパーチャを有する、請求項９４に記載のシステム。
【請求項９８】
前記ＰＴＣ材料は、該電気的伝導性端子を通って伸びるアパーチャを有する、請求項９４に記載のシステム。
【請求項９９】
前記電気的伝導性端子および前記ＰＴＣ材料が、該電気的伝導性端子および該ＰＴＣ材料を通り、互いに同軸配列で伸びるアパーチャを有する、請求項９４に記載のシステム。
【請求項１００】
開口部を有するハウジングと、
該開口部上に取り付けられたウィンドウと、
該ウィンドウに結合可能であるＰＴＣ材料と
を備える、装置。
【請求項１０１】
前記ＰＴＣ材料に接続される電気的伝導性端子をさらに備える、請求項１００に記載の装置。
【請求項１０２】
前記ＰＴＣ材料に隣接する別の電気的伝導性端子をさらに備える、請求項１０１に記載の装置。
【請求項１０３】
電気的伝導性端子に結合される電位をさらに備える、請求項１０１に記載の装置。
【請求項１０４】
前記電気的伝導性端子は、該電気的伝導性端子を通って伸びる装置を有する、請求項１０１に記載の装置。
【請求項１０５】
前記ＰＴＣ材料は、該ＰＴＣ材料を通って伸びるアパーチャを有する、請求項１００に記載の装置。
【請求項１０６】
前記電気的伝導性端子および前記ＰＴＣ材料が、該電気的伝導性端子および該ＰＴＣ材料を通り、互いに同軸配列で伸びるアパーチャ、および前記ハウジングの開口部を有する、請求項１０１に記載のシステム。
【請求項１０７】
前記ハウジング内に取り付けられたカメラをさらに備える、請求項１００に記載の装置。
【請求項１０８】
前記カメラは、前記ウィンドウを介して伸びる視野を有する、請求項１０７に記載の装置。
【請求項１０９】
前記視野は、ドアを続く経路の少なくとも一部を含む、請求項１０８に記載の装置。
【請求項１１０】
前記ドアに結合可能にされ、前記視野内に検出された物体に対応するドアオープナーをさらに備える、請求項１０９に記載の装置。
【請求項１１１】
自動ドアのコントローラと通信する入力デバイスであって、
第１の時間に動かされるときに前記デバイスに第１のデータのセットを入力することをユーザに促して、第２の時間に動かされるときに前記デバイスに第２のデータのセットを入力することをユーザに促すように構成される第１のシーケンシングキーと、
少なくとも一つの入力キーと、
少なくとも一つの入力と
を備える、デバイス。
【請求項１１２】
ユーザ入力を表示するためのディスプレイを備える、請求項１１１に記載のデバイス。
【請求項１１３】
前記第１のシーケンシングキーからの催促に応答して選択する予め格納されたユーザ選択肢を表示するためのディスプレイを備える、請求項１１１に記載のデバイス。
【請求項１１４】
前記ディスプレイは、前記予め格納されたデータの一部のみを表示して、少なくとも一つの入力キーの各動作に対して表示される、請求項１１３に記載のデバイス。
【請求項１１５】
動かされたとき、ユーザ入力を受容して、格納する入力セレクタを備える、請求項１１１〜１１４のいずれかに記載のデバイス。
【請求項１１６】
第１の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第３のデータのセットを入力することをユーザに促して、第２の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第４のデータのセットを入力することをユーザに促すように構成される第２のシーケンシングキーを備える、請求項１１２〜１１５のいずれかに記載のデバイス。
【請求項１１７】
第１の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第３のデータのセットを入力することをユーザに促して、第２の時間に動かされるときに、第２のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第４のデータのセットを入力することをユーザに促すように構成される第２のシーケンシングキーを備える、請求項１１２〜１１５のいずれかに記載のデバイス。
【請求項１１８】
第１の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第５のデータのセットを入力することをユーザに促して、第２の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第６のデータのセットを入力することをユーザに促すように構成される第３のシーケンシングキーを備える、請求項１１２〜１１７のいずれかに記載のデバイス。
【請求項１１９】
第１の時間に動かされるときに、第１のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第５のデータのセットを入力することをユーザに促して、第２の時間に動かされるときに、第２のディスプレイキーを用いて前記デバイスに第６のデータのセットを入力することをユーザに促すように構成される第３のシーケンシングキーを備える、請求項１１２〜１１７のいずれかに記載のデバイス。
【請求項１２０】
前記第１および第２のシーケンシングキーは、階層が構成され、該階層により該第１のシーケンシングが該第２のシーケンシングキーの操作を無効にする、請求項１１６に記載のデバイス。
【請求項１２１】
前記第１および第２のシーケンシングキーは、階層が構成され、該階層により該第１のシーケンシングが該第３のシーケンシングキーの操作を無効にする、請求項１１８に記載のデバイス。
【請求項１２２】
前記第１、第２、および第３のシーケンシングキーは、階層が構成され、該階層により該第１のシーケンシングが該第２および第３のシーケンシングキーの操作を無効にする、請求項１１８に記載のデバイス。
【請求項１２３】
前記少なくとも一つの入力は、数値入力である、請求項１１１に記載のデバイス。
【請求項１２４】
前記少なくとも一つの入力は、アルファ入力である、請求項１１１に記載のデバイス。
【請求項１２５】
開口を選択的に妨げるドアパネルを有する自動ドアを制御するためのセンサシステムであって、
該センサの視野において感知される物体に関連する該開口および信号出力について関心のあるエリアの視野を有するセンサと、
センサ出力信号に対応する信号プロセッサと、
該信号プロセッサに対応するドアドライブと、
信号出力を有する入力デバイスであって、該信号プロセッサは、該入力デバイスからの出力信号に対応する、入力デバイスと
を備え、
該入力デバイスは、該視野を得るために取り付けられるように該センサのポーズを表示するデータをユーザに入力することを可能にするポーズ入力を有する、センサシステム。
【請求項１２６】
前記ポーズ入力は、前記センサのインストールされた高さを含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１２７】
前記ポーズ入力は、前記センサの数値的な高さを含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１２８】
前記ポーズ入力は、前記視野に関連した前記ドアのモデル数を含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１２９】
前記ポーズ入力は、前記開口の幅を含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１３０】
前記ポーズ入力は、前記開口の長さを含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１３１】
前記ポーズ入力は、動作ゾーンの第１の部分を含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１３２】
前記ポーズ入力は、動作ゾーンの第２の部分を含む、請求項１２５に記載のセンサシステム。
【請求項１３３】
ドアについて関心のあるエリアの視野を有するセンサに対応するドアドライブと通信するための入力デバイスであって、
選択可能な入力セレクタの第１の段と、
選択可能な入力セレクタの第２の段と
を備え、該第１および第２の段は、選択可能な入力セレクタの該第１の段へのユーザ入力が、選択可能な入力セレクタの該第２の段の入力に対する選択有効性を制御する、入力デバイス。
【請求項１３４】
開口を選択的に妨げるドアパネルを有する自動ドアを制御するためのセンサシステムであって、
視野における物体を感知するように構成されるセンサと、
該自動ドアのコントローラとの通信用の出力を有する入力デバイスであって、該入力デバイスは、該センサの高さに関連したユーザ入力を有する、入力デバイスと
を備える、センサシステム。
【請求項１３５】
前記入力デバイスは、前記ドアの幅に関連したユーザ入力を有する、請求項１３４に記載のシステム。
【請求項１３６】
前記入力デバイスは、ドアモデルに関連して格納されたデータセットを有する、請求項１３４に記載のシステム。
【請求項１３７】
データ処理に関するイメージ分析器であって、
ピクセル処理のＦＰＧＡと、
該ＦＰＧＡに並列に接続可能なＣＰＵと、
該ＣＰＵに接続可能なビデオバッファと
を備える、イメージ分析器。
【請求項１３８】
高いレートで処理を実施するプロセッサであって、
現在のフレームを処理するＣＰＵを提供するステップと、
次のフレームを同時に処理して、ＦＰＧＡ出力を生成するステップと、
格納バンクに該ＦＰＧＡ出力を格納するステップと、
該ＦＰＧＡ出力を該格納バンクから取り出すステップと、
処理のために該ＦＰＧＡ出力を該ＣＰＵに送信するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項１３９】
ビデオシステムを初期化するプロセスであって、
ＦＰＧＡを初期化するステップと、
第１のピンポンデータセットを選択するステップと、
ビデオフレームをキャプチャすることを該ＦＰＧＡに指示するステップと、
少なくとも一つのリファレンスイメージを初期化するステップと、
ＦＰＧＡ出力を生成するために該少なくとも一つのリファレンスイメージを処理することを該ＦＰＧＡに指示するステップと、
該ＦＰＧＡからのＦＰＧＡ出力を該第１のピンポンデータセットに伝送するステップと
を包含する、プロセス。
【請求項１４０】
エフェクタを制御するためのシステムであって、
視野から能動的または受動的なエネルギーのどちらか一つ、あるいは両方を感知するように構成され、適合されるセンサと、
該センサによって感知された該エネルギーからのイメージを形成するように構成されるイメージャと、
該イメージャに応答するイメージ分析器であって、該イメージ分析器は、該イメージからイメージコンテンツ情報を定義するように構成され、適合される、イメージ分析器と、
該イメージ分析器に応答する決定メーカーであって、該決定メーカーは、該イメージコンテンツ情報から該視野における（静止した）物体の存在について決定させるように適合され、構成される、決定メーカーと、
該エフェクタを制御するための第１のコントローラであって、該第１のコントローラは、該決定メーカーに対応される、第１のコントローラと
を備える、システム。
【請求項１４１】
前記決定メーカーは、第１の決定の測定基準を有して、該第１の決定の測定基準は、該イメージ内に第１の所定のエリアまたはゾーンに関する選択されたイメージ情報のコンテンツの関係に基づかれる、請求項１４０に記載のシステム。
【請求項１４２】
前記決定メーカーは、第１の決定の測定基準を有して、該第１の決定の測定基準は、該イメージ内に第２の所定のエリアまたはゾーンに関する選択されたイメージ情報のコンテンツの関係に基づかれる、請求項１４１に記載のシステム。
【請求項１４３】
前記選択されたイメージ情報のコンテンツは、前記物体の表示になることを前記決定メーカーに決定される、請求項１４１または１４２に記載のシステム。
【請求項１４４】
前記エリアまたはゾーンに対する関係は、前記物体の少なくとも一部が前記第１の所定のゾーン内であるか、または第２の所定のゾーン内であるかのいずれかに限定される、請求項１４３に記載のシステム。
【請求項１４５】
開口を選択的に妨げる自動ドアを制御するためのシステムであって、
視野から能動的または受動的なエネルギーのどちらか一つ、あるいは両方を感知するように構成され、適合されるセンサと、
該センサによって感知された該エネルギーからのイメージを形成するように構成されるイメージャと、
該イメージャに対応するイメージ分析器であって、該イメージ分析器は、該イメージからイメージコンテンツ情報を定義するように構成され、適合される、イメージ分析器と、
該イメージ分析器に対応する決定メーカーであって、該決定メーカーは、該イメージコンテンツ情報に基づいて、該視野における物体について決定させるように適合され、構成される、決定メーカーと、
該ドアの少なくとも該開口および閉口を制御するためのドアコントローラであって、該ドアコントローラは、該決定メーカーに対応される、ドアコントローラと
を備える、システム。
【請求項１４６】
前記決定メーカーは、第１の決定の測定基準を有し、該第１の決定の測定基準は、前記イメージ内の第１の所定のエリアまたはゾーンに対する選択されたイメージ情報のコンテンツに基づく、請求項１４５に記載のシステム。
【請求項１４７】
前記決定メーカーは、第１の決定の測定基準を有し、前記第１の決定の測定基準は、前記イメージ内の第２の所定のエリアまたはゾーンに対する選択されたイメージ情報のコンテンツに基づく、請求項１４６に記載のシステム。
【請求項１４８】
前記選択されたイメージ情報のコンテンツは、静止した物体の存在を表示する、請求項１４６または１４７に記載のシステム。
【請求項１４９】
前記エリアまたはゾーンに対する関係は、物体の少なくとも一部が前記第１の所定のゾーン内であるか、または第２の所定のゾーン内であるかのいずれかを含む、請求項１４８に記載のシステム。
【請求項１５０】
前記エリアまたはゾーンに対する関係は、前記物体の少なくとも一部が前記第１の所定のゾーン内であるか、または第２の所定のゾーン内であるかのいずれかを含む、請求項１４６または１４７に記載のシステム。
【請求項１５１】
前記視点の次元およびジオメトリを前記イメージを含むピクセルの座標に変換するジオメトリマッパーを含む、請求項１４５に記載のシステム。
【請求項１５２】
分析のためにピクセルイメージを生成する単一のカメラからなる物体位置ロケータであって、
該カメラの視野における物体の存在を決定する物体検出アルゴリズムを有するイメージ分析器と、
該ピクセルイメージにおける物体に対する個々のアイデンティティを提供するラベラーと、
該ピクセルイメージにおける該物体の座標を決定するための位置ロケータと
を含む、物体位置ロケータ。
【請求項１５３】
モニタリングデバイスであって、
周囲からのエネルギーを感知して、エネルギーを表示する出力を提供するためのセンサと、
該センサの該出力から形成されるイメージと、
該イメージのｎ個の部分を分析するためのｎ個の分析器であって、各部分が区別される、ｎ個の分析器と、
該それぞれの分析器によって分析される該イメージのそれぞれの部分を表示する信号をそれぞれ生成する各分析器と
を備える、モニタリングデバイス。
【請求項１５４】
監視システムであって、
複数のセンサであって、各センサは、関心のある個々の配置において分散され、各センサは視野を有し、該視野において物体を表すセンサ信号を生成する、複数のセンサと、
該センサ信号を受信して、該信号から関心のある物体の存在、または該複数のセンサのそれぞれの視野におけるモーションを決定し、かつ、該複数の視野を表すディスプレイ信号を生成して、該複数の視野のうちそれぞれ一つの物体の存在またはモーションを表す検出信号を生成するための一つ以上の信号分析器と、
該ディスプレイ信号を受信して、かつ、選択された視野を表す人が解釈可能なデータを生成して表示するための少なくとも一つのビュアと、
該信号分析からの該検出信号を少なくとも受信するコントローラであって、該コントローラは、視野が少なくとも一つのビュア上に表示される該検出信号から決定する、コントローラと
を備える、監視システム。
【請求項１５５】
ウィンドウの曇りを除去するシステムであって、
電気的伝導性端子と、
該伝導性端子に隣接して、該ウィンドウに動作可能なように結合されるＰＴＣ材料と
を備える、システム。
【請求項１５６】
前記ＰＴＣ材料に隣接する別の電気的伝導性端子をさらに備える、請求項１５５に記載のシステム。
【請求項１５７】
前記電気的伝導性端子に結合される電位をさらに備える、請求項１５６に記載のシステム。
【請求項１５８】
前記電気的伝導性端子は、該電気的伝導性端子を通って伸びるアパーチャを有する、請求項１５５に記載のシステム。
【請求項１５９】
前記ＰＴＣ材料は、該電気的伝導性端子を通って伸びるアパーチャを有する、請求項１５５に記載のシステム。
【請求項１６０】
前記電気的伝導性端子および前記ＰＴＣ材料が、該電気的伝導性端子および該ＰＴＣ材料を通り、互いに同軸配列で伸びるアパーチャを有する、請求項１５５に記載のシステム。
【請求項１６１】
開口部を有するハウジングと、
該開口部上に取り付けられたウィンドウと、
該ウィンドウに結合可能であるＰＴＣ材料と
を備える、装置。
【請求項１６２】
前記ＰＴＣ材料に接続される電気的伝導性端子をさらに備える、請求項１６１に記載の装置。
【請求項１６３】
前記ＰＴＣ材料に隣接する別の電気的伝導性端子をさらに含む、請求項１６２に記載の装置。
【請求項１６４】
電気的伝導性端子に結合される電位をさらに備える、請求項１６２に記載の装置。
【請求項１６５】
前記電気的伝導性端子は、該電気的伝導性端子を通って伸びる装置を有する、請求項１６２に記載の装置。
【請求項１６６】
前記ＰＴＣ材料は、該ＰＴＣ材料を通って伸びるアパーチャを有する、請求項１６１に記載の装置。
【請求項１６７】
前記電気的伝導性端子および前記ＰＴＣ材料が、該電気的伝導性端子および該ＰＴＣ材料を通り、互いに同軸配列で伸びるアパーチャ、および前記ハウジングの開口部を有する、請求項１６２に記載のシステム。
【請求項１６８】
前記ハウジング内に取り付けられたカメラをさらに備える、請求項１６１に記載の装置。
【請求項１６９】
前記カメラは、前記ウィンドウを介して伸びる視野を有する、請求項１６８に記載の装置。
【請求項１７０】
前記視野は、ドアを続く経路の少なくとも一部を含む、請求項１６９に記載の装置。
【請求項１７１】
前記ドアに結合可能にされ、前記視野内に検出された物体に対応するドアオープナーをさらに備える、請求項１７０に記載の装置。
【請求項１７２】
ドアを制御するシステムであって、
イメージデータを収集するカメラと、
該カメラからのイメージデータを受信する制御ユニットと、
該ドアの開閉を制御するための駆動モータであって、該駆動モータは、該制御ユニットから制御信号を受信する、駆動モータと
を備える、システム。
【請求項１７３】
前記制御ユニットは、制御ゾーンとしてイメージの少なくとも一部を定義するための手段を有する、請求項１７２に記載のシステム。
【請求項１７４】
第１の制御ゾーンを含み、該第１の制御ゾーン内の選択されたイメージデータが、前記ドアを開くための制御信号を生成する、請求項１７３に記載のシステム。
【請求項１７５】
第２の制御ゾーンを含み、該第２の制御ゾーン内の選択されたイメージデータが、前記ドアが閉じることを妨げる第１の制御状況を生成する、請求項１７３または１７４に記載のシステム。
【請求項１７６】
前記定義するための手段は、前記制御ゾーン内に直接アクセスすることによって全てのピクセル座標から座標を選択することを含む、請求項１７３に記載のシステム。
【請求項１７７】
前記定義するための手段は、複数の所定のゾーンから選択することを含む、請求項１７３に記載のシステム。
【請求項１７８】
前記定義するための手段は、境界座標を描くために視野に実際の物体を置くことを含み、該実際の物体は前記イメージデータの一部になり、前記制御ゾーンは該実際の物体のイメージデータから定義される、請求項１７３に記載のシステム。
【請求項１７９】
前記制御ユニットは、第１の時間において前記第１の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、第２の時間において該第１の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、該第１の時間におけるイメージデータと該第２の時間におけるイメージデータとを比較して、物体が該第１の制御ゾーンに存在するかどうかを決定する、請求項１７２〜１７４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１８０】
前記物体の任意の部分が前記第１の制御ゾーン内にあるかどうかを判定するために、該物体は決定するために分析される、請求項１７９に記載のシステム。
【請求項１８１】
前記物体の任意の部分が前記第１の制御ゾーン内にある場合、該第１の制御ゾーン内の前記選択されたイメージデータは、前記制御信号を生成して前記ドアを開く、請求項１８０に記載のシステム。
【請求項１８２】
前記制御ユニットは前記物体の一部を選択して、該物体のボトムエッジを決定する、請求項１８１に記載のシステム。
【請求項１８３】
前記ボトムエッジが前記第１の制御ゾーン内にあるかどうかを判定するために、前記制御ユニットは、該ボトムエッジを分析して決定する、請求項１８２に記載のシステム。
【請求項１８４】
第４の制御ゾーンは、前記第１の制御ゾーンに隣接して定義され、該第４の制御ゾーンは、該第１の制御ゾーンと前記カメラとの間に物体を有する、請求項１８３に記載のシステム。
【請求項１８５】
前記第４の制御ゾーンは、前記第１の制御ゾーンと前記カメラとの間に位置される、請求項１８４に記載のシステム。
【請求項１８６】
前記第４の制御ゾーンにおける前記物体の存在は、前記第１の制御ゾーンによって前記ドアを開くための前記制御信号を送信することを防止する、請求項１８５に記載のシステム。
【請求項１８７】
前記第４の制御ゾーンにおける前記物体の存在は、前記第１の制御ゾーンによって前記ドアを開くための前記制御信号を送信する、請求項１８６に記載のシステム。
【請求項１８８】
前記制御ユニットは、第１の時間において前記第２の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、第２の時間において該第２の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、該第１の時間におけるイメージデータと該第２の時間におけるイメージデータとを比較して、物体が該第１の制御ゾーンに存在するかどうかを決定する、請求項１７２〜１７５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１８９】
第３の制御ゾーンをさらに含み、該第３の制御ゾーン内の選択されたイメージデータが、前記ドアが閉じることを妨げる第２の制御状況を生成する、請求項１７２〜１７５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９０】
前記第２の制御ゾーンは、複数の所定の形状を含む、請求項１７２〜１７５のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９１】
前記第３の制御ゾーンは、複数の所定の形状を含み、該第３の制御ゾーンの形状は、前記第２の制御ゾーンの形状に対して補完的である、請求項１８９または１９０に記載のシステム。
【請求項１９２】
前記制御ユニットは、第１の時間において前記第３の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、第２の時間において該第３の制御ゾーンのイメージデータを分析して、
該制御ユニットは、該第１の時間におけるイメージデータと該第２の時間におけるイメージデータとを比較して、物体が該第３の制御ゾーンに存在するかどうかを決定する、請求項１９１に記載のシステム。
【請求項１９３】
前記第１の制御ゾーンは、複数のユーザ特有の寸法と前記イメージデータとを比較するための手段を含む、請求項１７２〜１７４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９４】
前記カメラは、可視光波、赤外光波、マイクロ波、レーダー電波、および音波からなる群から選択されるエネルギーを感知する、請求項１７２〜１９３のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９５】
ユーザは、エリア、配置、形状、制御ゾーンの数、および制御基準からなる群から少なくとも一つの制御ゾーンパラメータを定義するためのデータを入力し得る、請求項１７３〜１９４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９６】
前記センサはカメラである、請求項１〜１９４のいずれかに記載のシステム。
【請求項１９７】
ドアを制御するためのシステムであって、
センサであって、該センサは、例えば、該ドアに隣接する物体からの干渉エネルギーを感知するビームを有する、センサと、
カメラによって感知されるエネルギーを表す該センサから電子エネルギーを受信する制御ユニットと、
該ドアの開閉を制御するための駆動モータであって、該駆動モータは該制御ユニットからの制御信号を受信する、駆動モータと、
制御ゾーンとしてのビームパターンの一部を定義するための手段と
を備える、ドアを制御するためのシステム。
【請求項１９８】
前記制御ゾーンはビームパターンである、請求項１９７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（関連出願）
本出願は、米国仮特許出願第６０／２２９，６１３号（出願日２０００年８月３１日）の利益の権利を主張し、本明細書中に参考として援用する。
【０００２】
（技術分野）
本発明は、センサおよびイメージングシステムに関して、より詳細には、イメージデータを提供し、解釈するためのシステムに関する。
【０００３】
（発明の背景）
センサおよびイメージングシステムは、今日の技術が促進した経済において需要が増している。これらのシステムは、視野内に含まれる物体を見るためのカメラを含む。このカメラは、検出された物体があった場合、それに応答してどんな動作を取るべきかを決定するためにコンピュータによって分析されるイメージデータを生成する。
【０００４】
ある視野内に含まれる物体を見るために、多くの認識システムでは、二つ以上のカメラを用いる。数個のカメラを用いることによるコストに加えて、これらのシステムは、それぞれのカメラに対する特殊な取り付け配置を必要とする。このようなシステムでは、両方のカメラが、適切な操作のために必要とされるので、単一のカメラを介した場合の信頼性のレベルは減少している。
【０００５】
単一のカメラシステムは、典型的に、固定された位置で取り付けられ、所定の基準を満たすか、または満たさない物体を探索する。例えば、構造的な欠陥をチェックするシステムである。これらのシステムは、既に特定化されていない決定をすることができない。
【０００６】
従って、カメラによって提供されるイメージを用いることによって、条件が満たされたかどうかを決定し得るセンサおよびイメージングシステムに対しての必要性がある。
【０００７】
（発明の要旨）
本発明による実施形態において、システムは、カメラ、プロセッサ、およびユーザインタフェースを有して提供される。カメラは、視野内のシーンに応じたイメージデータをプロセッサに転送する。イメージデータに応答して、プロセッサは、条件が満たされたかどうかを示す。ユーザインタフェースは、プロセッサに動作上接続可能である。ユーザインタフェースにより、ユーザは、物体の方向と、選択された基準の表示と、物体が検出されたことの視覚確認とを提供する基準を選択することが可能になる。
【０００８】
別の実施形態において、他のデバイスに影響をもたらす制御インタフェースがさらに提供される。さらに、システムは、他のデバイスに影響する信号を提供する。
【０００９】
さらに別の実施形態において、システムは、条件が満たされたというプロセッサによる決定と同時にドアを開くための信号を提供する。次にこのドアは、ドアに接続可能な駆動モーターを有する従来のエレクトロメカニカルドアオープナー（ｏｐｅｎｅｒ）システムによって開けられる。
【００１０】
本発明の他の特性および利点は、添付の図面と共に得られる以下の詳細から明白になる。
【００１１】
（好適な実施形態の詳細な説明）
本発明は、多くの異なる形式の実施形態を可能として、図面に示され、本発明の開示が本発明の原理の例示として考慮されるべきであり、本発明の広い局面が図示された実施形態に限定されることを意図しないことを理解すると共に本発明の詳細な好適な実施形態に記載される。
【００１２】
図１を参照すると、本発明によるシステムの実施形態のブロック図が示される。システム１０は、イメージ分析１２、現在の方向１４、センサ技術１６、電子回路１８、デバイス制御２０、カメラのポーズ２２、カメラ技術２４、イメージ分析２６、および市場アプリケーション２８に方向付けられた局面を含む。
【００１３】
図２を参照すると、本発明によるシステムの別の実施形態の簡単な図が記載される。システム１１０は、一組のセンサ回路１１４／イメージング回路１１５にそれぞれ接続可能である一組のカメラアセンブリ１１２、１１３を含む。センサ回路１１４／イメージング回路１１５は、キーパッド１１８に接続されたＩ／Ｏディスプレイボード１１６に接続可能である。さらなる実施形態において、システム１１０は、ドア１２１に接続可能な駆動モータ１１９を有するエレクトロメカニカルオープナーシステム１１７を含み得る（図３および４）。
【００１４】
カメラアセンブリ１１２および１１３は、好ましくは、広角レンズを有する電荷結合素子（ＣＣＤ）などを含み、センサ回路１１４／イメージング回路１１５それぞれにイメージデータを転送することが可能である。イメージデータは、それぞれ、各カメラの視野内のシーンに対応する。
【００１５】
センサ回路１１４／イメージング回路１１５は、ユーザが選択した条件を満たすかどうかを決定するためのイメージデータを処理する。ユーザが選択した条件は、Ｉ／Ｏ表示ボード１１６およびメンブレンキーパッド１１８を含むマンマシンインタフェースを介して選択される。実施形態において、マンマシンインタフェースは、センサ回路１１４／イメージング回路１１５に動作上接続可能である。マンマシンインタフェースにより、ユーザは、物体の方向、選択された基準の表示、および物体が検出されたことの視覚確認の提供に対する基準を選択することを可能にする。
【００１６】
図３は、ドア１２１によって閉じられる出入り口１２０の断面正面図を提供する。図２のカメラアセンブリ１１２、１１３は、出入り口１２０に近接して、逆向きの側面上に取り付けられる。従って、カメラアセンブリ１１２および１１３は、それぞれ、出入り口の向き合った側面に視野１２２および１２３を有する。好ましくは、ドア１２１が図４に示されるように開かれると、少なくとも一つのカメラアセンブリの視野は、出入り口１２０を含む。さらに、視野１２２および１２３は、出入り口１２０について重なり合う。
【００１７】
図５を参照すると、図３のドア１２１の上のヘッダーに取り付ける図２のカメラアセンブリ１１２、１１３の一つの透視部分アセンブリ図が示される。カメラアセンブリは、ウィンドウ１３２を有するハウジングアセンブリ１３１を含む。図６は、図５のカメラアセンブリの断面図を提供する。ハウジングアセンブリ１３１内に、視野１３６を有するカメラ１３４およびヒーターアセンブリ１４０が取り付けられる。さらなる実施形態において、電源供給（図示せず）は、カメラ１３４に電力を供給するためにヒーターアセンブリ内に取り付けられ得る。
【００１８】
図７および８はそれぞれ、ヒーターアセンブリ１４０の平面図および断面図を提供する。実施形態において、ヒーターアセンブリ１４０は、好適には鋳物などで作られる、カメラアセンブリハウジング１３１のウィンドウ１３２に隣接し、１対の伝導性端子１４４、１４５間に挟まれたセラミックレジスタ１４２を含む。セラミックレジスタ１４２は、典型的に、リング形状であり、ＰＴＣＲ（ポジティブ温度係数または抵抗）またはＰＴＣ効果として一般に言及されるものを示す材料から構成される。同様に、伝導性端子１４４、１４５は、典型的に、リング形状であり、電気的かつ熱的に伝導性材料（例えば、銅）から構成される。
【００１９】
一実施形態において、環状のアパーチャ１４６は、セラミックレジスタ１４２および伝導性端子１４４、１４５の軸を介して伸びる。アパーチャ１４６は、実質的に、同一の外周を有し、同軸に、互いに整列される。
【００２０】
好適には、伝導性端子１４５の外周１４８は、そこから外側に伸びる複数のイアー１５０を含む。各イアー１５０を経て伸びることは、それ故、取り付けネジ１５４を伸びるためのアパーチャ１５２である（図９）。
【００２１】
図９を参照すると、ヒーターアセンブリ１４０は、カメラアセンブリのハウジング１３１内に取り付けられる。前述したように、取り付けネジ１５４は、ヒーターアセンブリ１４０の伝導性端子１４５を取り付け表面、あるいはハウジング１３１に内部まで伸びる取り付けポスト１５６に結合し、完全にそれらに取り付けられる。
【００２２】
カメラアセンブリハウジング１３１は、アパーチャ１５８を含む。アパーチャ１５８により、カメラの視野１３６は、ハウジングの外側に延長することが可能になる。ウィンドウ１３２は、アパーチャ１５８の上に取り付けられ、混入物（例えば、ほこりおよび水分）がカメラアセンブリに入ることを防止する。
【００２３】
好適には、ウィンドウ１３２は、ヒーターアセンブリ１４０の熱的な伝導性端子リング１４５と弾性材料から作られ、カメラアセンブリハウジング１３１の内部表面に対して隣接する環状ガスケット１６０との間に挟まれ、アパーチャ１５８の周りのカメラアセンブリハウジング１３１の内部表面１６２に対して隣接している。実施形態において、ウィンドウ１３２は、視覚的に透明な材料（例えば、ホウケイ酸ガラス）で作られる。
【００２４】
カメラ１３４は、カメラの視野１３６において得られるものを表すイメージデータまたは電子ピクセルデータ２１８を生成する。実施形態において、イメージングデータ２１８は、カメラの視野１３６において検出された物体があった場合、それに応答してどんな動作が取られるべきかを決定するためにビデオプロセッサ１１４、１１５（図２）のいずれかによって分析される。
【００２５】
カメラアセンブリハウジング１３１内において、ヒーターアセンブリ１４０の端子１４４、１４５は、セラミックレジスタ１４２を横切る電位を維持するために電圧ソース１６６に結合される。電流がセラミックレジスタ１４２を流れるときにセラミックレジスタ１４２によって生成される熱は、伝導性端子１４５を介して、ウィンドウ１３２上に分散される。実施形態において、十分な熱は、カメラアセンブリハウジング１３１の外気の露点を上回る温度でウィンドウ１３２を維持するように提供される。例えば、ヒーターは、約８７°Ｆで駆動し、約１０６°Ｆで動作を停止する。
【００２６】
当業者にとって明白であるように、セラミックレジスタ１４２の使用は、レジスタ材料がポジティブ温度係数を示すので、メカニカルサーモスタットまたはそのような類似物に対する必要性を除外する。サーモスタットの除外は、ヒーターの信頼性を増して、スイッチングの結果として生じる電圧供給に乗るノイズ量を減少する。
【００２７】
図２に戻ると、実施形態において、カメラアセンブリ１１２、１１３は、視野を照らすために発光源（図示せず）（例えば、光電球、あるいは可視光または非可視光内の発光ダイオードなど）を含み得る。カメラアセンブリ１１２、１１３の出力は、移動可能に結合されたディスプレイ（図示せず）によって受信され得る。カメラアセンブリ１１２、１１３の出力によって、ユーザは、各カメラアセンブリの視野が適切に構成されるというチェックを見ることが可能になる。
【００２８】
図１０を参照すると、図３および４のドア１２１の片側の上面透視図が提供される。図２のカメラアセンブリの一つ（特にカメラアセンブリ１１２）は、ドアの前面の領域を含む視野１２２を有する。カメラアセンブリ１１２は、イメージングデータをビデオプロセッサ１１４（図２）に提供する。実施形態において、ビデオプロセッサ１１４は、安全ゾーン１６８、および、所望ならば一つ以上の活性ゾーン１７０を重ね合わせる。好適には、物体が安全ゾーン１６８内であることを、ビデオプロセッサ１１４、１１５のいずれかによって検出されると、ドア１２１は、物体が安全ゾーン１６８を外れるまで、開かれたままになる。さらに、物体が活性ゾーン１６８に入ることを、ビデオプロセッサ１１４、１１５のいずれかによって検出されると、物体が活性ゾーン内の移動を止めるか、活性ゾーンを離れた後に、ドア１２１は、開かれたままになる。
【００２９】
好ましくは、安全ゾーン１６８は、ドア１２１をすぐに取り囲む領域に維持され、人または物体がドアのすぐ近くにあるときに、ドアが閉じることを防止する。さらに、活性ゾーン（単数または複数）１６８は、人または車両がドア１２１に接近したときに、ドアを開く。さらに、視野内の照明の不足、激しい照明変化、電子機器の故障、カメラの衝突によるドアの半開き状態がある場合、またはカメラレンズが曇っているときは、ドア１２１を開くために二重安全システムが提供される。
【００３０】
図１１は、物体がカメラアセンブリ１２２からさらに離れて置かれたときの視野１２２のピクセル密度を示す。図１２は、実施形態において、メンブレンキーパッド１１８（図２）を用いるユーザによって選択され得る複数の安全ゾーン配置を提供する。
【００３１】
図１３は、図２に示されるメンブレンキーパッド１１８の実施形態の上面図を提供する。メンブレンキーパッド１１８および／またはＩ／Ｏディスプレイボード１１６（図２）は、ユーザインタフェースまたはマンマシンインタフェースをユーザに提供し、システム（図２）をセットアップする。実施形態において、ユーザインタフェースにより、ユーザは、ドアタイプおよび寸法を定義し、サイズ、配置、およびシステム１１０が使用する検出ゾーンのタイプを確立することが可能になる。好ましくは、ユーザインタフェースにより、ユーザは、エリア、配置、形状、制御ゾーンの数、および制御基準からなる群からの少なくとも一つの制御ゾーンパラメータを定義するためのデータを入力することが可能になる。
【００３２】
前述されるように、ユーザインタフェースを介するシステム１１０は、制御ゾーンとしてカメラアセンブリによって受信されたイメージの少なくとも一部を定義することを可能にする。一実施形態において、システム１１０は、制御ゾーン内で、直接的なアクセスによって配位される全てのピクセルから座標を選択することを可能にする。あるいは、システム１１０は、複数の所定のゾーンから選択することを可能にする。さらに、システム１１０は、イメージデータの部分になる境界座標および実際の物体を描写するために、視野内に実際の物体を置くことを可能にし得る。
【００３３】
実施形態において、ユーザインタフェースは、三つの操作モードである、パラメータ編集モード、実行モード、および診断モードを有する。パラメータ編集モードにおいて、ユーザは、タッチキーパッドボタン６１０、６２２、６２４、および６２６を用いて構成パラメータ（例えば、ドアモデル、米英単位またはメートル単位、カメラの高さおよびドアからの距離）を入力または変更し得る。実行モードにおいて、システム１１０は動作される。そのような場合、システム１１０は、カメラ１１２、１１３からイメージを処理して、Ｉ／Ｏボード１１６を介してセーフティおよび起動ゾーンの命令信号出力して、表示ＬＥＤ６１４および６１６上に状態情報を表示し得る。診断モードにおいて、システム１１０の状態に関する追加情報は、Ｉ／Ｏポート（図示せず）を介して利用可能にされる。
【００３４】
図１４は、図１３のメンブレンキーパッドを用いてゾーンの動きを示す図を提供する。実施形態において、ユーザは、カメラアセンブリ１１２、１１３の視野内の多様な位置に起動ゾーンを動かしうる。
【００３５】
図１５は、図２のセンサ／イメージング回路１１４、１１５の一つの簡単なブロック図を提供する。実施形態において、センサ／イメージング回路１１４、１１５は、物理的な設計において実質的に類似しており、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）１２４、中央処理装置（ＣＰＵ）１２５、およびビデオ１２６を含む。
【００３６】
実施形態において、ビデオデジタイザ１２６は、カメラの一つからアナログイメージ信号を受信し、アナログイメージ信号をデジタル化し、そしてフィールドプログラマブルゲートアレイ１２４にデジタル化されたイメージ信号を送信する。
【００３７】
本明細書中さらに詳細に説明されるように、フィールドプログラマブルゲートアレイ１２４は、受信されたデジタル化されたイメージ信号に応答して一つ以上のイメージ処理操作を実行するようにプログラムされる。実施形態において、これらの操作は、合成したイメージデータを提供するために、一つ以上の以前に受信したデジタル化されたイメージ信号とデジタル化されたイメージ信号の所定の特性とを比較することを含む。合成したイメージデータに応答して、中央処理装置１２５は、一つ以上の状況が満たされているかどうかを決定し得る。
【００３８】
ビデオデジタイザ１２６に操作可能に結合された温度センサ１２８は、ビデオデジタイザの温度に相関する出力を有する。ビデオデジタイザ１２６が所定の温度領域または限界内で操作しないという状況を温度センサによって示されると。リセットコマンドは、リセット回路１３０によって発信され、それにより、システム１１０は、ビデオデジタイザの温度が所定の温度領域または限界内に戻るまでリセット状態に維持される。
【００３９】
実施形態において、ＦＰＧＡ１２４は、ＣＰＵ１２５の負担をかけず、所望のビデオ処理フレームレートを達成するために比較的高レートピクセル処理を実行する。このハードウェアのアーキテクチャは、十分に速いＣＰＵチップと結び付いたコストを除去することによってシステム全体のコストを減少する。フレームレートのさらなるスピードアップは、同時に並列に処理するＦＰＧＡおよびＣＰＵを用いて達成され得る。この並列処理は、ＣＰＵが現在のフレームをデータ処理する期間中に次のフレームをＦＰＧＡピクセル処理することによって成し遂げられる。従って、新しいＦＰＧＡ出力は、ＣＰＵが現在のフレームデータ処理を終えるときに、ＣＰＵプロセスに対してすぐに利用可能になる。このプロセス構造は、二つの独立したデータセットを維持するための性能を必要とし、本明細書中でピン／ポン（ｐｉｎｇ／ｐｏｎｇ）コントロールとして後に言及される。
【００４０】
図１６を参照すると、本システムに一致する処理システムのトップレベルの簡単なブロック図が示される。システムは、好ましくは、図１５のＦＰＧＡ１２４内のイメージ処理モジュール２１２、図１５のＣＰＵ１２５によって実行される特性処理モジュール２１４、および図１５のＣＰＵ１２５によってさらに実行される検出処理モジュール２１６を含む。
【００４１】
実施形態において、イメージ処理モジュール２１２は、現在のイメージデータ２２０、リファレンスイメージデータ２２２、リファレンスエッジデータ２２４、および以前のイメージデータ２２６を構成する格納された電子ピクセルデータ２１８を受信する。好ましくは、現在のイメージデータ２２０は、最も最近得られたイメージ（すなわちｔにおいて得られた）であり、以前のイメージデータ２２６は、次に最近得られたイメージデータ（すなわちｔ＋１において得られた）であり、リファレンスイメージデータ２２２は、最も古く得られたイメージデータ（すなわちｔ＋１＋ｘにおいて得られた）である。さらに詳細に本明細書中にさらに説明されるように、リファレンスエッジデータ２２４は、リファレンスイメージデータ２２２から引き出されたエッジデータから構成される。
【００４２】
イメージ処理モジュール２１２はまた、マンマシンインタフェース（すなわち、図２のキーパッド１１８およびＩ／Ｏディスプレイボード１１６）からパラメータデータ２２８を受信する。さらに本明細書中で詳細に説明されるように、パラメータデータ２２８は、視野（図２および３の１１２および１１３）内で検出された物体が結果としてドア１２１（図２および３）の開けるエリア（図２および図３の１１２および１１３）に関係がある情報を含む。
【００４３】
さらに本明細書中で詳細に説明されるように、電子ピクセルデータ２１８およびパラメータデータ２２８に応答して、イメージ処理モジュール２１２は、エッジ細分化、モーション細分化、および領域細分化を含む生成したイメージデータ２３０を生成する。
【００４４】
特性処理モジュール２１４は、生成したイメージデータ２３０およびパラメータデータ２２８を受信する。さらに本明細書中で詳細に説明されるように、特性処理モジュール２１４は、イメージデータ２３０およびパラメータデータ２２８に応答して、エッジ特性、モーション特性、領域特性、およびフレーム特性を含む特性データ２３２を生成する。
【００４５】
検出処理モジュール２１６は、特性データ２３２およびパラメータデータ２２８を受信する。そのデータに応答して、検出処理モジュール２１６は、ドア１２１（図２および３）を開閉する検出信号、リファレンス更新、および適応可能な閾値を含む制御信号２３４を生成する。
【００４６】
図１７および１８を参照すると、図１６の処理システムに関する初期化シーケンスの簡単なブロック図が示される。初期化シーケンス２３４は、初期化パラメータのステップ２３６、初期化閾値テーブルのステップ２３８、初期化ゾーンのステップ２４０、初期化ＦＰＧＡのステップ２４２、初期化ビデオデジタイザのステップ２４４、および初期化ビデオシステムのステップ２４６を含む。
【００４７】
初期化パラメータのステップ２３６は、マンマシンインタフェース、定常データ、および導出したパラメータの初期化を含む。マンマシンインタフェースの初期化中、ユーザ入力されたデータが読み出されて、メモリ中に格納される。定常データはまた、ドアを開閉する制御ゾーンに関係する生成したパラメータと共にメモリ中にロードされる。
【００４８】
従って、上述されるように、システムへの電力の適用に関して、初期化パラメータモジュール２３６は、マンマシンインタフェース（すなわち、図２のメンブレンキーパッド１１８およびＩ／Ｏディスプレイボード１１６）、定常データ、導出したパラメータの初期化を開始する。初期化閾値テーブルモジュール２３８は、カメラのジオメトリおよび解像度モデルからのエリア閾値マップの初期化を開始する。これらのマップを用いて、物体（例えば、人および車両（例えば、フォークリフト））の最小および最大ピクセルの特性を決定する。
【００４９】
初期化ゾーンモジュール２３４は、ユーザまたは所定の安全ゾーンおよび起動ゾーンと結び付いたデータが応じるとすぐに、制御ゾーンの初期化を開始する。初期化ＦＰＧＡ２４２および初期化ビデオデジタイザ２４４は、ＦＰＧＡ１２４（図１５）およびビデオデジタイザ１２６（図１５）の初期化をそれぞれ開始する。特に、制御状態レジスタ（ＣＳＲ）およびイメージバッファポインタは、ＦＰＧＡ初期化中に初期化される。さらに、ビデオデジタイザは、ＦＰＧＡシリアルＩ／Ｏを介して必要とされた命令を構成し、それらの命令を送信することによって初期化される。
【００５０】
初期化ビデオシステム２４６は、ＣＰＵ１２５（図１５）の初期化を開始する。特に、第１のピンポンデータセットが選択される。次に、ＦＰＧＡは、ビデオフレームをキャプチャするように指示される。次に、四つのイメージ（リファレンスイメージ）は、グレーレベルのリファレンス（Ｒ）、エッジリファレンス（ＧＥＲ）およびアーカイブエッジリファレンスが初期化される。次に、ＦＰＧＡは、これらのデータを処理するように構成される。ＦＰＧＡ出力は、バンク０データベース中へＦＰＧＡから取り出される。
【００５１】
システムが初期化された後に、システムは、図１９〜２２の簡単なブロック図に示されるビデオ処理ループで操作する。実施形態において、ビデオ処理ループ２５０は、次のフレーム入手のステップ２５２、ＦＰＧＡデータを取り出すステップ２５４、全ての特性を算出するステップ２１４、検出および制御を算出するステップ２５８、ＦＰＧＡデータを保存するステップ２６０、および診断を欠き込むステップ２６２を含む。
【００５２】
ビデオ処理ループ２５０内で、ＣＰＵ１２５のプロセスは、現在のピン／ポンバッファを使用して、データを指し示し、第３のデータベース（ユーザデータ）のバンクＵにデータをロードしてアンパックする。このデータは、現在のフレーム上で特性および決定の決定を生成するように後でＣＰＵプロセスにおいて使用される。好ましくは、同時に、ＣＰＵプロセスは、ＦＰＧＡキャプチャおよびＦＰＧＡ１２４上のプロセス動作をスタートする。ＣＰＵが現在のフレームに関する特性を処理する間、ＦＰＧＡは、次のフレームに関するイメージデータを計算する。決定および制御動作は、ＦＰＧＡシリアルＩ／Ｏインタフェースを介して外部に安全および起動信号を送信する。ＣＰＵ特性および検出処理は、ＦＰＧＡ計算よりも長い時間を要する。ＣＰＵが現在のフレームを終えるとき、ＦＰＧＡデータは、反対のバンクに対して取り出される（例えば、処理バンクが０の場合バンクは１）。診断メッセージは、各フレーム処理の終端およびビデオ処理における任意の点において出力され得る。次に、処理は、新しい現在のバンク（バンク０またはバンク１）に対してバンクＵを設定するようにループして、ＦＰＧＡは、再度開始される。
【００５３】
図２２を参照すると、システムリソース分配法、または本発明によるピン／ポン制御の実施形態の簡単なブロック図が提供される。前述されるように、ビデオ処理システム１１０は、イメージ処理のためにＦＰＧＡ１２４を含む。このことにより、エッジ細分化、モーション細分化、および領域細分化を含む生成したイメージデータ２３０が生成される。
【００５４】
一旦生成したイメージデータ２３０が生成されると、好ましくは、イメージデータ２３０は、複数のメモリバンク２３０ａ、２３０ｂの一つに格納され、次に、特性処理のためにスイッチングを介して提供される。従って、特性処理モジュール２１４に提供される生成したイメージデータ２３０は静的である。しかし、ＦＰＧＡ１２４は、電子ピクセルデータ２１８を連続的に処理して、処理モジュール２１４に現在アクセスできないメモリバンクに、スイッチングを介してイメージ処理の結果をロードする。従って、メモリバンク内に生成したイメージデータ２３０は、ファーストインファーストアウトベースのメモリバンク２３０ａ、２３０ｂ間のスイッチングを介して特性処理モジュールにアクセス可能である。
【００５５】
好ましくは、二つのメモリバンク２３０ａおよび２３０ｂが提供される。図１９に戻ると、次のフレームを得るステップ２５２は、ＦＰＧＡ１２４内のイメージ処理モジュール２１２による電子ピクセルデータ２１８のキャプチャおよび処理を提供する。特に、制御および状態レジスタ（ＣＳＲ）は、メモリバンク２３０ａおよび２３０ｂの選択、ならびにキャプチャおよびプロセスビットを設定するように使用される。
【００５６】
ＦＰＧＡデータを取り出すステップ２５４は、全ての特性を算出するステップ２５６の間に静的データを処理するために、メモリバンク内に静的データを得ることを提供する。特に、一時的な格納レジスタおよびカウンタはリセットされ、静的データは、特性処理モジュール２１４（図１６）によって処理するために、生成されたイメージデータ２３０を提供するようにアンパックされる。
【００５７】
実施形態において、さらに本明細書中で詳細に示されるように、特性処理モジュール２１４（図１６）は、生成されたイメージデータ２３０（図１６）およびパラメータデータ２２８（図１６）に応答して、全ての特性を算出するステップ２５６を実施する。特に、全ての特性を算出するステップ２５６は、エッジまたはＰ特性、モーション特性、影および光ビームまたは領域特性、およびフレーム特性を含む特性データ２３２（図１６）を生成する。
【００５８】
さらに、検出処理モジュール２１６は、特性データ２３２（図１６）およびパラメータデータ２２８（図１６）に応答して検出および制御を算出するステップ２５８を実施する。特に、フレーム分析の欠陥フラグが評価され、検出ロジックが実行され、リファレンスフレームの更新要求が評価され、自動適応閾値が評価され、モーションリファレンスデータが更新される。
【００５９】
ＦＰＧＡが別のイメージフレームの処理を完成して、データが特性処理モジュール（図１６）によって処理できるように準備されていることを指し示すＣＰＵ１２５（図１５）への割り込みを提供すると、ＦＰＧＡデータを保存するステップ２６０は、かつてＦＰＧＡ１２４（図１５）を生じる。さらに、所望ならば、ＣＰＵ１２５（図１５）によって実施される診断を書き込むステップ２６２は、前のフレームデータの進行をどのように処理するかに関する一つ以上のメッセージをメモリ内に格納し得る。次に、ビデオ処理ループ２５０は、好ましくは、次のフレームを得るステップ２５２に連続して戻る。
【００６０】
図２３を参照すると、図２２のピンポンシステムに関する初期化シーケンスの実施形態の簡単なブロック図が示される。実施形態において、ピンポン初期化シーケンス２６４は、初期化ピンポンアドレスモジュール２６５、キャプチャビデオバッファモジュール２６６、キャプチャフレームモジュール２６７、開始リファレンスモジュール２６８、プロセスビデオモジュール２６９、プロセスフレームモジュール２７０、およびＦＰＧＡデータ取り出しモジュール２７１を含む。
【００６１】
図２４は、図２２のピンポンシステムに関するピンポンループ２７２の簡単なブロック図を提供する。ループ２７２の上部はＣＰＵの起動を示し、下部は、シリアルＩ／ＯおよびＣＳＲメッセージングに関連したＦＰＧＡ起動（時間スケールではなく）を示す。
【００６２】
図２５および２６は、自動コントラスト回路（ＡＣＣ）を有する代替の実施形態におけるピンポン起動（初期化およびビデオループ）の詳細を図示する。ＡＣＣを用いて、点灯する状態をゆっくりと変化するためにシステム検出性能を改良し得る。ＡＣＣは、イメージ特性基準および時間動的基準に応答してビデオ利得を変化することによってこれをなす。ＡＣＣは、過剰な白色飽和を防止する間に利得を最大化する。
【００６３】
ＡＣＣは、ユーザ入力によってイネーブルされるとき、イメージ結果を繰り返してテストすることによって最良の開始利得を見出すために初期化中に機能する。利得が、確立された基準を満たすことを見出すと、繰り返しは停止して、プロセスは、選択された利得と共にビデオループし続ける。ＡＣＣはまた、ビデオループの始まりにおいて機能するが、十分な利得を減少するように繰り返さない。単一の利得変化のみがフレーム毎のループにおいて実施される。利得変化およびビデオシステムの結果の初期化は、フレーム時間（１００ｍｓ）よりもかなり短い時間を要する。ビデオループにおける利得変化を必要とする決定は、ＣＰＵ起動の検出および制御の部分において算出される基準によって制御される。その基準は、エージング、ゾーン起動、および長短の時間定常フィルタを含み得る。
【００６４】
図２７は、図１７のシステム初期化に関するゾーン初期化シーケンス２４０の簡単なブロック図を提供する。ゾーン初期化シーケンス２４０は、結果として実際の世界の座標におけるゾーンを構築し、制御ゾーンのサブマスクを生成して、制御ゾーンマスクを構成する。図２８は、図１７のシステム初期化に関する閾値テーブルの初期化シーケンス２３８の簡単なブロック図を提供する。閾値テーブルの初期化シーケンス２３８は、結果として、カメラの内因的なパラメータ、解像度モデル、および物体モデルの初期化を生じる。
【００６５】
図２９（および図４８および４９を参照する）を参照すると、エッジ検出器３０１を含む図１６の処理システムに関するイメージ処理モジュールの簡単なブロック図が提供される。エッジ検出器３０１は、好ましくは、改変されたソーベルオペレータモジュール３０２、正差（ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）モジュール３０４、閾値モジュール３０６、エロード（ｅｒｏｄｅ）モジュール３０８、およびラベルＩモジュール３１０を含む。
【００６６】
実施形態において、改変したソーベルオペレータモジュール３０２は、現在のイメージ入力３１２を受信して、現在の入力イメージからエッジイメージ（ＧＥＢ）３１４を生成する。ＣＰＵにおいて初期化されたリファレンスイメージ（ＧＥＲ）３１６は、正差オペレータモジュール３０４における現在のエッジイメージから引かれ、負の値はゼロに設定される。グレーレベルのエッジイメージは、閾値化３０６、エロード化３０８、およびラベル化３１０される。ラベルＩオペレータ３１０の出力は、１６ビットラベルイメージ３１８、等価テーブル３２０、ならびに使用されたラベルの数３２２および等価テーブルの数のカウントである。エロードオペレータ３０８のバイナリ入力３２４および出力３２６における設定ピクセルの数のカウントはまた、ＣＰＵに対して出力され、エッジイメージ処理を完了する。
【００６７】
ラベルＩのオペレータ３１０は、イメージ処理の各スレッドにおいて使用される。ラベルＩ３１０は、バイナリ入力の接続されるコンポーネントのラベリングを生成するようにしようされる二つのステッププロセスの第１の部分である。ラベルＩ３１０は、イメージの左上から始まるバイナリ入力イメージを介する２×２カーネルを通る。カーネルのエレメントは、次のように識別される。
Ｂ　　　　Ｃ
Ａ　　　　Ｘ
Ｘにおけるバイナリピクセルがゼロの場合、出力はゼロになる。Ｘが設定される場合、ラベルＢ、Ａ、Ｃはその次数でスキャンされる。Ｂ、Ａ、Ｃの全てがゼロでない場合、ラベルカウンタの次の値はＸで出力され、カウンタは増大される。Ｂ、Ａ、Ｃのいずれかがゼロでない場合、ラベルのオペレータは、第１のゼロでないラベルの値になる。Ｂ、Ａ、Ｃのうち一つ以上がゼロでない場合、第１のゼロでない値が出力される。残りのゼロでないラベルのいずれかが出力値と異なる場合、出力値および異なる値は、等価テーブルに書き込まれる。
【００６８】
図３０（図４８および４９を参照する）を参照すると、図１６の処理システムに関するイメージ処理モジュールの簡単なブロック図は、領域３４０を使用するモーション検出器を有する。システム３４０は、好ましくは、それぞれ現在（Ｂ）の入力イメージ（ｎ）および前（Ａ）のイメージ（ｎ−１）の両方に対して正差モジュール３４２および３４４、閾値モジュール３４６および３４８、ならびに拡張モジュール３５０および３５２を含む。出力は、包括的な論理和モジュール３５４、エロードモジュール３５６、およびラベルＩモジュール３５８に通される。
【００６９】
現在のグレーレベル入力イメージ（Ｂ）３６０および前のイメージ（Ａ）３６２の正差は、閾値化３４６および３４８、拡張化３５０および３５２され、Ａの正差３４２およびＢの正差３４４である。その結果は、包括的に論理和をされる（３５４）。結果としてバイナリイメージは、エッジケース（図２９）としてラベル化され、その結果、ＣＰＵに通される。
【００７０】
グレーレベルのエッジイメージは、閾値化、エロード化３５６、およびラベル化３５８される。ラベルＩオペレータ３５８の出力は、１６ビットのラベル化されたイメージ３６４、等価テーブル３６６であり、使用されたラベルの数３６８および等価テーブルにおける入力の数のカウントである。エロードオペレータ３５６のバイナリ入力３７０および出力３７２における設定ピクセルの数のカウントは、ＣＰＵに出力され、領域を用いて処理するモーション検出器イメージを完了する。
【００７１】
ラベルＩオペレータ３５８は、イメージ処理の各スレッドにおいて使用される。ラベルＩ３５８は、バイナリ入力の接続されたコンポーネントのラベリングを生成するように使用される二つのステッププロセスの第１の部分である。ラベルＩ３５８は、イメージの左上から始まるバイナリ入力イメージ上の２×２カーネルを通す。カーネルの構成要素は、以下のように識別される。
Ｂ　　　　Ｃ
Ａ　　　　Ｘ
Ｘにおけるバイナリピクセルがゼロである場合、出力はゼロになる。Ｘが設定される場合、ラベルＢ、Ａ、Ｃはその次数でスキャンされる。Ｂ、Ａ、Ｃの全てがゼロでない場合、ラベルカウンタの次の値はＸで出力され、カウンタは増大される。Ｂ、Ａ、Ｃのいずれかがゼロでない場合、ラベルのオペレータは、第１のゼロでないラベルの値になる。Ｂ、Ａ、Ｃのうち一つ以上がゼロでない場合、第１のゼロでない値が出力される。残りのゼロでないラベルのいずれかが出力値と異なる場合、出力値および異なる値は、等価テーブルに書き込まれる。
【００７２】
図３１（および図４８および４９を参照する）を参照すると、図１６の処理システムに関するイメージ処理モジュールの簡単なブロック図は、影および光ビームの処理に対する領域の分析を有する。システム３８０は、好ましくは、それぞれ現在（Ｂ）の入力イメージ３９４、およびリファレンス（Ｒ）入力３９６の両方に関して正差モジュール３８２および３８４、閾値モジュール３８６および３８８、ならびに拡張モジュール３９０および３９２を含む。出力は、包括的な論理和モジュール３９６、エロードモジュール４００、およびラベルＩモジュール４０２に通される。ラベルＩオペレータ４０２の出力は、１６ビットのラベル化イメージ４０４、等価テーブル４０６、および使用されたラベルの数４０８および等価テーブルにおけるエントリの数のカウントである。エロードオペレータ４０２のバイナリ入力４１０および出力４１２における設定ピクセルの数のカウントはまた、ＣＰＵに出力され、領域を用いてモーション検出器イメージ処理を完了する。
【００７３】
システムイメージ処理領域の分析検出操作は、すぐに以前のイメージ入力Ａを用いる代わりに、それが現在の入力イメージのコピーとしてＣＰＵコマンド上で更新されるリファレンスイメージ３９６にコールされる前のイメージを用いることを除いて、図３０のモーション検出操作に類似する。
【００７４】
図３２（および図４８および４９を参照する）を参照すると、図１６の処理システムに関するイメージ処理モジュールの簡単なブロック図は、エッジ４２０を用いるモーション検出器を有する。システム４２０は、正差モジュール４２６への入力として現在のエッジイメージ（ＧＥＢ）４２２および前のエッジイメージ（ＧＥＡ）４２４を得ることを除くと、図２９のエッジ検出操作に類似した選択可能な代替のモーション検出イメージ処理操作を示す。ＧＥＢ４２２からＧＥＡ４２４を引いた正差は、図１９、２０、および２１のように閾値化４２８、エロード化４３０、およびラベル化４３２される。
【００７５】
ラベルＩオペレータ４３２の出力は、１６ビットラベル化イメージ４３４、等価テーブル４３６、ならびに使用されるラベルの数４３８および等価テーブルにおけるエントリの数のカウントである。エロードオペレータ４３０のバイナリ入力４４０および出力４４２における設定ピクセルの数のカウントはまた、ＣＰＵへ出力され、エッジを使用するモーション検出器を有するシステムイメージ処理を完了する。
【００７６】
図３３を参照すると、図１６の処理システムに関する特性処理モジュール４５０の簡単なブロック図は、存在、モーション、フレーム、および領域特性の算出に関する。システムデータの処理（全ての特性の算出）は、ＣＰＵを取り除くためにＦＰＧＡにおいて実施され、所望の処理レートを達成する。
【００７７】
存在（Ｐ）またはエッジ特性モジュール４５２ならびに影および光ビーム（ＳＬ）または領域特性モジュール４５８の算出は、エッジ／領域のスコアディスカウントを生成する点でかなり類似している。さらに、Ｐ特性４５２およびＳＬ特性４５８の算出内で、グローバルな算出は、ゾーン算出に非常に類似している。ゾーン算出は、関連したゾーンマスクを用いる各ゾーンに関する特性算出の空間的なレンジを制限する。ＰおよびＳＬ特性算出の結果として、検出決定４６０において使用するデータベース（特性テーブル）に格納される。
【００７８】
フレーム特性４５６は、ＰおよびＳＬ特性よりも異なって算出される。フレーム特性４５６は、物体の特性ではなく、入力グレーレベルイメージおよび現在のエッジイメージの特性である。フレームの統計値は、カメラおよびビデオシステムの統合性の状況についての障害を取り出すために計算される。フレームの統計値はまた、順応性の閾値として動作するいくつかの検出可変量を調整するために使用される。三つの欠陥フラグは、算出するフレーム特性モジュール４５６（照明欠陥フラグ、不明瞭な欠陥フラグ、および半開きの欠陥４６２）によって設定され得る。これらの欠陥４６２のそれぞれは、関連した測定基準を介して決定される。照明欠陥は、改変されたカイパー統計値、均一の中心の平均値、およびグレーレベル入力の変化を評価することによって制御される。不明瞭および半開きの欠陥は、現在およびアーカイブのエッジを用いて、カメラおよび／またはビデオシステムが、不明瞭またはノックされた半開きになるかどうかを検出する。
【００７９】
システム４５０は、任意のモーションが任意のゾーンにおいて検出される場合、リファレンスを更新しない。各ゾーンにおいてモーションがあるかどうかを決定するために、ラベル化されたエッジイメージは、ラベル化されたゾーンにおいて非ゼロの数をカウントして、存在Ｐ特性モジュール４５２において算出される。非ゼロピクセルは、モーションピクセルになり、モーションＭ特性モジュール４５４において算出される。システム４５０は、各ゾーンにおけるゾーンモーションピクセルがゼロ（０）よりも大きいかどうかを検証するために、モーションのラベル化されたイメージにおける非ゼロピクセルをカウントする。システム４５０は、そのカウントにおける蓄積に対するゾーン検出マスクにおいて非ゼロピクセルをカウントする。
【００８０】
図３４を参照すると、図３３の特性生成システム４７０の簡単なブロック図は、ラベルモジュール４７２、算出するグローバル存在特性モジュール４７４、および算出するゾーン存在特性モジュール４７６を有する。
【００８１】
ラベルモジュール４７２は、ラベル化されたエッジイメージ４７８、等価テーブル４８０、ならびにラベルおよびコンフリクトカウント４８２の形式における存在入力を受信する。ラベルモジュール４７２は、領域内のピクセルラベル付けの矛盾を決定して、領域の数とラベルとを置換して、エリアコールをして、連続したインデックスと領域とをリナンバリングして、ならびに、さらに領域を再インデックス付けして、算出するグローバル存在特性モデル４７４に対して領域および領域のイメージの数に関連したデータを通す。
【００８２】
算出するグローバル存在特性モデル４７４は、領域イメージ４８４、領域４８６の数、現在のエッジ（ＧＥＢ）４８８を用いて、グローバル特性テーブルを作成する。グローバル特性テーブルは、第１に初期化され、領域は、エリア、平均グレーレベル強度、ヒストグラム、および図心についてラベル付けされる。次に、領域は、グレーレベルおよび図心の分散に関して再算出され、領域内のピクセルの特性（グローバル、セーフティ、．．．）をリスト化する。
【００８３】
算出するＰ特性ゾーンモジュール４７６は、上述の領域イメージ４８４、領域の数４８６、現在のエッジ（ＧＥＢ）４８８を要して、ゾーンマスクおよび矩形４９０を用いてゾーン特性テーブルを作成する。システム４７０は、セーフティゾーン、二次セーフティゾーン、ドアゾーン、第１の動作ゾーン、第２の動作ゾーン、第１のガードゾーン、および第２のガードゾーンにおける検出を算出することによってゾーンのモーションを決定する。
【００８４】
図３５を参照すると、図３４の算出する存在（エッジ）特性システムの簡単なブロック図がグローバル存在特性モジュールを算出する。
【００８５】
グローバルＰ特性は、特性テーブル５０２のエッジカウントを初期化することによってまず算出される。イメージのグローバルな範囲は、イメージの第１のパスモジュール５０４において算出される。エリア、図心、平均値、ヒストグラム、およびエッジカウントは蓄積され、イメージの第２のパスモジュール５０６に通して、第２の図心モーメントおよび変化量は蓄積される。特性テーブルパスモジュール５０８は、領域の広がり、伸長、方向、および楕円形状を含む生成された特性を算出する。算出する領域スコアモジュール５１０は、ドアの拒絶（ｒｅｊｅｃｔｉｏｎ）、エッジ形状抑制、およびエッジグレーレベル抑制を決定する。スコアは、領域のグレーレベル変化量から生じて、ディスカウントは、スコアに適応される。領域のスコアが算出される５１０後、次の領域は、特性テーブルパスモジュール５０８の算出を介してループされる。
【００８６】
図３６を参照すると、図３４の算出する存在特性システムの簡単なブロック図がゾーン存在特性を算出する。
【００８７】
ゾーン存在Ｐ特性は、特性テーブル５２２のゾーンカウントを初期化することによってまず算出される。ゾーンのグローバル範囲は、ゾーンの第１のパスモジュール５２４において算出される。ゾーンは、ピクセルが選択されたゾーンマスクにあるかどうかを決定するように算出される。エリア、図心、平均値、およびヒストグラムはまた蓄積され、イメージの第２のパスモジュール５２６を通されて、第２の中心モーメントおよび変化量が蓄積される。特性テーブルパスモジュール５２８は、領域の広がり、伸長、方向、および楕円形状を含む生成された特性を算出する。算出する領域のスコアモジュール５３０は、ドアの拒絶、エリア比率抑制、エッジ形状抑制、およびエッジグレーレベル抑制を決定する。領域のスコアが算出される５３０後、次の領域は、特性テーブルパスモジュール５２８の算出を介してループされる。
【００８８】
図３７を参照すると、図３３の特性生成システム５４０の簡単なブロック図は、ラベルモジュール、算出するグローバル影および光ビーム（ＳＬ）特性モジュール、および算出する影および光ビームゾーン特性モジュールを有する。
【００８９】
ラベルモジュール５４２は、ラベル付けされたエッジ５４４、等価テーブル５４６、およびラベルおよびコンフリクトカウント５４８という形で存在入力を受信する。ラベルモジュール５４２は、領域内のコンフリクトをラベル付けするピクセルを決定して、領域の数とラベルとを置換して、エリアコールして、連続したインデックスと領域とをリナンバリングして、ならびに、さらに領域を再インデックス付けして、算出するグローバル存在特性モデル５５０に対して領域および領域のイメージの数に関連したデータを通す。
【００９０】
算出するグローバル存在特性モデル５５０は、領域イメージ５５２、領域の数５５４、および現在の差分イメージを用いて、グローバル特性テーブルを作成する。グローバル特性テーブルはまず初期化され、領域は、エリア、平均グレーレベル強度、ヒストグラム、および図心についてラベル化される。次に、領域イメージは、グレーレベルの分散および図心の第２の移動に関して再算出され、領域内のイメージの形状特性をリスト化する。
【００９１】
算出するＳＬ特性ゾーンモジュール５５８は、上述の領域イメージ５５２、領域の数５５４、現在のエッジ（ＧＥＢ）５６０を得て、ゾーンマスクおよび矩形５６２を用いてゾーン特性テーブルを作成する。システム５４０は、セーフティゾーン、二次セーフティゾーン、ドアゾーン、第１の起動ゾーン、第２の起動ゾーン、第１のガードゾーン、および第２のガードゾーンにおける検出を算出することによってゾーンにおけるモーションを決定する。
【００９２】
図３８を参照すると、図３７の算出する影および光ビーム領域特性５７０システムの簡単なブロック図がグローバルな影および光ビーム（ＳＬ）特性を算出する。
【００９３】
グローバルなＳＬ特性は、特性テーブル５７２のエッジカウントを初期化することによってまず算出される。イメージのグローバルな範囲は、イメージの第１のパスモジュール５７４において算出される。エリア、図心、平均値、ヒストグラム、およびエッジカウントは、蓄積され、イメージの第２のパスモジュール５７６を通して、第２の中心モーメントおよび分散が蓄積される。特性テーブルパスモジュール５７８は、改変されたニッパ（ｋｎｉｐｅｒ）統計値ならびにマッピングされた平均値および変化量の広がり、伸長、方向、楕円形状のファクタを含む生成された特性を算出する。算出する領域スコアモジュール５８０は、影および光ビームディスカウント、形状ディスカウント、およびエリアディスカウントからの領域抑制ならびに過渡抑制と共にＳＬスコアを決定する。領域スコアが算出される５８０後、次の領域は、特性テーブルパスモジュール５７８の算出を介してループされる。
【００９４】
図３９を参照すると、図３７の算出する影および光ビーム領域特性５９０の簡単なブロック図が影および光ビーム（ＳＬ）ゾーン特性を算出する。
【００９５】
ゾーンＳＬ特性は、特性テーブル５９２のゾーンカウントを初期化することによってまず算出される。ゾーンのグローバルな範囲は、ゾーンの第１のパスモジュール５９４において算出される。ゾーンは、ピクセルまたはゾーンの矩形が選択されたゾーンマスクにあるかどうかを決定するように算出される。エリア、図心、平均値、およびヒストグラムはまた、蓄積され、イメージの第２のパスモジュール５９６を通して、第２の中心モーメントおよび変化量が蓄積される。特性テーブルパスモジュール５９８は、広がり、伸長、方向、楕円形状のファクタ、改変されたニッパ統計値、ならびにマッピングされた平均値および領域の変化量を含む生成された特性を算出する。算出する領域のスコアモジュール６００は、影および光ビームディスカウント、形状ディスカウント、およびエリアディスカウントからの領域抑制ならびに過渡抑制と共にＳＬスコアを決定する。領域スコアが算出される６００後、次の領域は、特性テーブルパスモジュール５９８の算出を介してループされる。
【００９６】
図４０は、図１６の処理システム（詳細には、特性処理モジュール２１４）に対する分割ヒストグラムグレーレベル分析７００の簡単なブロック図を提供する。実施形態において、分割ヒストグラムグレーレベル分析７００は、領域特性の決定において支援するように提供され得る。
【００９７】
図４１は、図３３の特性生成システム７５０の簡単なブロック図を提供して、フレーム特性を算出する。システム７５０は、フレーム分析初期化モジュール７５２、計算するフレーム統計値モジュール７５４、解釈するフレーム照明測定基準モジュール７５６、解釈する不明瞭な測定基準モジュール７５８、解釈する半開きの測定基準モジュール７６０、および更新するＦＡフィルタ７６２を含む。
【００９８】
図４２は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図であり、生成された特性からの物体の存在を検出する。検出シーケンスは、評価する欠陥フラグモジュール８００、評価するリファレンス更新モジュール８０２、自動適用閾値モジュール８０４、更新フレーム分析データモジュール８０６、および更新モーションリファレンスモジュール８０８を含む。
【００９９】
図４３は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図であり、リファレンスイメージを評価して、更新する。評価するリファレンス更新シーケンスは、ゾーンモーション検出モジュール８２２、更新する更新カウンタモジュール８２４、決定する標準更新モジュール８２６、決定するアーカイブ更新モジュール８２８、決定する利得変化モジュール８３０、および決定するラーンアウト（ｌｅａｒｎ−ｏｕｔ）モジュール８３２を含む。
【０１００】
図４４は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図であり、視野からの背景値の変化に関連した閾値を変化する。自動適用閾値のシーケンスは、初期化ＳＬ閾値のエッジ閾値８４０、算出するゾーン統計値モジュール８４２、算出するゾーンの測定基準モジュール８４４、および適用する測定基準モジュール８４６を含む。
【０１０１】
図４５は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図であり、検出された物体におけるエッジおよびゾーンデータの幾何学的な関連性を決定する。シーケンスは、初期化モジュール８５０、それぞれ制限されたエッジ領域に関するアプリケーション８５２、特定の領域に関する初期化に関するアプリケーション８５４、および矩形に境界をつける横断領域８５６を含む。次に、シーケンスは図４６に続く。
【０１０２】
図４６は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図の図４５の継続であり、検出された物体におけるゾーンの交点を決定するためにテスト領域のエッジを含む。シーケンスは、テストエッジ領域／ゾーンの交点のモジュール８６２、８６４を含み、テスト領域／モーション／ゾーンの交点モジュール８６６を含む。
【０１０３】
図４７は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図の図４６の継続であり、検出された物体のゾーン交点を決定するためにゾーンの領域スコアを評価することを含む。シーケンスは、評価する領域スコアモジュール８７２、８７４、設定する生成されたフラグ更新カウンタ／ヒストグラムモジュール８７６、ならびに更新上部検出スコアおよびセーフティゾーンラッチモジュール８７８を含む。
【０１０４】
実施形態において、自動ドア制御およびセーフティシステムは、名目上の光学的に感知される物体の状況およびドアに近い環境を解釈するロジックに従ってドアの動きを制御することが提供される。システムは、所望の感知エリアのイメージを生成するために適切なレンズに一致したカメラセンサのサブシステムを用いる。カメラのサブシステムによって作成されるデジタルイメージは、所望のドア制御をもたらす特有の決定ロジックを駆動するように使用されるデータを展開するために処理サブシステムにおいて処理するイメージを用いて処理される。従って、ドア制御は、イメージコンテンツのコンピュータ解釈によってもたらされる。
【０１０５】
実施形態において、処理する視点から、システムは、いくつかの処理段階、１）イメージ形成、２）イメージ調整、３）イメージ処理、４）イメージコンテンツ処理、５）生成されたデータ処理、６）データ解釈処理、および７）制御ロジック処理を取り入れる。
【０１０６】
ドア制御およびセーフティシステムは、カメラのサブシステム、およびデジタル信号処理デバイスによって補強され得る、一般的な目的のプロセッササブシステムを含むようにハードウェア要素によって支援される。カメラサブシステムは、レンズシステム、電荷結合素子のイメージングデバイス、増幅器、およびアナログ−デジタル変換器素子を含み得る。これらの素子は、一般に、ホームコンピュータのアプリケーションにおいて共に見出され得る。例えば、このアプリケーションは、多様な目的に関してキャプチャおよび格納のためにコンピュータスクリーン上にデジタルイメージを生成するためにデジタルカメラとのインタフェースをとる。
【０１０７】
システムは、イメージ処理オペレータの選択、アルゴリズムにおいて実施される、その後に続く生成されたデータ処理および解釈を用いる。選択されたイメージ処理オペレータおよびイメージコンテンツ処理は、カメラの視野内の物体によって示される光学現象を介して生成される。イメージ処理は、レンズおよびカメラの実装ジオメトリを介して決定されるシーンのアレイ表示において含まれる数で動作する。このイメージ処理は、イメージ処理の結果になる数の内部アレイを作成して、イメージ処理操作のシーケンスを形成するその結果生じた操作によって使用される。システムの実施形態において、イメージフィールド全体が処理される。さらに、イメージフィールド全体のサブセットを選択する目的に関する予測された物体の特性に一致するように設計される任意の処理素子を展開するために使用される対象の物体についての事前の仮定がない。
【０１０８】
イメージ処理シーケンスの開始点において、イメージ処理は、シーンの新しい入力イメージを承認する（この入力イメージは、継続中のイメージデジタル化ストリームの単一時間サンプル（「フレーム」）である）。新しくキャプチャされたイメージフレーム（「背景」イメージ）に対する比較のために前のイメージフレームを維持するために格納される。この格納されたイメージフレームは、新しいフレームと同様の方法でキャプチャされ、詳細には、一つ以上のフレームの平均ではなく、単一のイメージングフレームである。
【０１０９】
実施形態において、各新しいイメージフレームは、メジアンフィルタを用いてスペックルノイズを除去するためにフィルタリングされる。メジアンフィルタは、平均化するようにイメージをぼかすのではなく、分離したノイズを除去する。このような分離ノイズは、イメージング感知ノイズ、ダウンストリーム電子ノイズ、または環境的に生成されたシンチレーションの原因になり得る。比較のために格納されたイメージは、現在のイメージになるように、メジアンフィルタと共にこのイメージをフィルタリングされる。メジアンフィルタは、イメージアレイにおいて全てのピクセルを介して通される３×３フィルタカーネルとして解釈され得る。カーネルの中央における値は、新しいイメージアレイに置かれ、その値は、フィルタカーネルの９の数のメジアンになる。
【０１１０】
イメージのフィルタリング後、二つの新しいイメージアレイは生成される（すなわち、図５２および５３）。第１の新しいイメージアレイ（図５２）は、現在のイメージから背景イメージを引いたピクセル毎の差（「正のコントラスト」）として決定される。第２の新しいイメージアレイ（図５３）は、背景イメージから現在のイメージを引いたピクセル毎の差（「負のコントラスト」）として決定される。イメージは、８ビットのアレイの数として維持され、差の値が２５５よりも大きいか、または０よりも小さいとき、その結果、値は短縮される。
【０１１１】
差分後であっても、イメージは８ビットの値を含む（複数のビットレベルを有するイメージは、一般に、グレースケールイメージとして言及される）。イメージの差分後、閾値化オペレータは、結果として正負のコントラストのグレースケールイメージのそれぞれに適用される。二つのイメージに適用される閾値は、異なり得る。値は、固定されるか、または適応され得る。ここで、ダウンストリームのイメージ解釈の結果に基づいて変化がなされる。ピクセル毎に閾値化操作は、二つの新しいイメージを作成する。各イメージに関して、入力イメージにおけるグレーレベルが、関連した閾値を越えるとき、出力するイメージアレイに「１」が置かれ、そうでなければ「０」が置かれる。従って、閾値化操作の結果は、二つの「バイナリ」イメージになる。
【０１１２】
図５４および５５を参照すると、数学的な形態学の選択バイナリイメージング処理技術は、ダウンストリームのイメージ解釈を容易にするようにバイナリイメージに適用される。実施形態において、オペレータは、有効になり得るより大きな領域の「連結性」を改良する間に、有効な物体からなされ得る分離したバイナリ領域を除去するように選択される。形状のフィルタリングとして言及されるように、二つのバイナリイメージのそれぞれは、フィルタカーネル操作が、メジアン操作ではなく、最小の操作に続いて最大のオペレータであることを除いて、メジアンフィルタ機構（３×３の空間的なカーネル）に類似してフィルタリングされる。そのようなフィルタは、バイナリ完了（ｃｌｏｓｉｎｇ）または「終結（ｃｌｏｓｅ）」として言及される。「終結」は、「エロージョン（ｅｒｏｓｉｏｎ）」に続く「拡張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）」である。「拡張」はカーネル上の最大操作であり、「エロージョン」は最小操作である。
【０１１３】
図５６を参照すると、二つの終結したバイナリイメージ（図５４および５５）は、入力イメージに関する正負両方のコントラストの差の合成バイナリイメージ表示を生成するためにピクセル毎に論理的に論理和化される。
【０１１４】
図５７を参照すると、接続された構成要素のアルゴリズムは、合成バイナリ論理和イメージ（図５６）に適用される。このアルゴリズムは、イメージにおいて接続されたバイナリ領域全てを識別する。接続される領域は、一つである。ここで、全ての構成するピクセルが他の構成するピクセルの少なくとも一つと隣接する。接続される構成要素のアルゴリズムは、各領域をラベル付けして、各領域の生成された特性を含むデータベースを構築する。実施形態において、特性は、領域エリア、境界矩形、環状、楕円形の長軸および短軸の長さ、および周囲長を含み得る。領域特性データは、関心のある領域を選択するように処理される。領域は、視野における物体の存在の直接的な結果である。総イメージフィールドのサブイメージ領域のオペレータ選択は、物体に関連した領域を選択することに含まれず、領域は、物体によって決定される。
【０１１５】
イメージコンテンツのデータベース表示と共に、各領域の特性は、制御ロジックの決定を発展するように解釈のロジックによって考慮される。実施形態において、解釈のロジックは、「イフゼンエルス（ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ）」構造のセットとしてインプリメントされ、イメージコンテンツ解釈を決定するために基本の領域特性の算術の組み合わせを利用し得る。例えば、生じる領域を用いて、関心の物体の存在を推測して、領域の図心および境界を示す矩形がその物体の位置を決定する（境界を示す矩形は、領域に属する全てのピクセルを含む最も小さい矩形である）。
【０１１６】
実施形態において、オペレータは、イメージの視野の矩形領域を定義して、特有の制御動作に関するエリアを決定し得る。興味のあるコンピュータにより生成された物体領域の境界を示す矩形の座標は、続いて制御ロジック結果を決定するためにオペレータに決定された決定領域の座標に比較される。物体がセーフティゾーンにあるように示される場合、例えば、制御ロジックは、セーフティゾーンが明瞭になるまで、ドアが開いたままであることを示す。同様に、物体が起動ゾーンにあるように決定される場合（バイナリ領域の境界を示す、イメージ物体の矩形表示は、起動ゾーンの決定矩形に交差する）、次に、ドアを開くために信号が送信される。実施形態において、制御ロジックの目的に関するオペレータによって選択されるイメージ領域は、イメージコンテンツを決定するためにイメージ全体のイメージ処理を利用するか、あるいはイメージ全体のイメージ処理に影響を与えるために、決して使用されない。
【０１１７】
特有の実施形態が示され、説明されてきたが、多くの変更が、本発明の意図から極めて逸脱することなく考慮され、保護の範囲は、上掲の特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、本発明によるセンサおよびイメージングシステムの実施形態のブロック図である。
【図２】
図２は、本発明によるセンサおよびイメージングシステムの別の実施形態のブロック図であり、一対のセンサ／イメージング回路にそれぞれ接続される一対のカメラアセンブリを有する。
【図３】
図３は、図２のカメラアセンブリに近接に取り付けられた、カメラアセンブリを有する閉じられたドアの立面図である。
【図４】
図４は、ドアが開いていることを除く図３の類似図である。
【図５】
図５は、図３のドア上部のヘッダに取り付ける、図２のカメラアセンブリの一つの部分的なアセンブリの透視図である。
【図６】
図６は、図５のカメラアセンブリの断面図である。
【図７】
図７は、図５のカメラハウジングアセンブリのウィンドウに取り付けられたヒーターアセンブリの平面図である。
【図８】
図８は、図７の平面Ａ−Ａにそって得られるヒーターアセンブリの断面図である。
【図９】
図９は、図２のビデオプロセッサの一つに接続された図８のカメラアセンブリ内のカメラの簡略図である。
【図１０】
図１０は、図３および４のドアの片側の上面透視図であり、図２のカメラアセンブリの一つは、ドアの正面のエリアを含む視野を有する。
【図１１】
図１１は、物体がカメラアセンブリから離れて置かれるように、図１０ないの視野のピクセル密度のグラフィカル図である。
【図１２】
図１２は、一実施形態において、図２のメンブレンキーパッドを用いるユーザによって選択され得る複数のセーフティゾーン構成を提供する。
【図１３】
図１３は、図２において示されるメンブレンキーパッドの実施形態の平面図である。
【図１４】
図１４は、図１３のメンブレンキーボードパッドを用いるゾーン位置決め方法の平面図である。
【図１５】
図１５は、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）および中央演算処理装置（ＣＰＵ）を有する、図２のオブジェクトセンサ／イメージング回路の一つの簡単なブロック図である。
【図１６】
図１６は、図１５のＦＰＧＡ内のイメージ処理モジュールを有する、本発明による処理システムの上部レベルの簡単なブロック図であり、特性処理モジュールは図１５のＣＰＵによって実行され、検出処理モジュールは図１５のＣＰＵによって実行される。
【図１７】
図１７は、入力パラメータを初期化して、関連のある導出されたパラメータを計算し、検出閾値表を初期化し、および検出および特性計算ゾーンを初期化するための、図１６の処理システムの初期化シーケンスの簡単なブロック図である。
【図１８】
図１８は、ＦＰＧＡシリアル入力／出力ボードを介してユーザ入力データからＦＰＧＡイメージ処理閾値およびビデオデジタイザ設定を初期化して、特性および検出処理システムを初期化するための、図１６の処理システムの初期化シーケンスの簡単なブロック図である。
【図１９】
図１９は、ユーザデータにリファレンスイメージを示し、ロードし、かつアンパックするためのピンポンバッファを利用する、図１６処理システムのビデオループ処理シーケンスの簡単なブロック図である。
【図２０】
図２０は、現在のイメージフレーム上の特性および検出決定を生成するための、ＣＰＵのユーザデータ利用する、図１６の処理システムのビデオループ処理シーケンスの簡単なブロック図である。
【図２１】
図２１は、各フレーム処理の終了およびビデオ処理における任意の点において出力された診断メッセージを有する、図１６の処理システムのビデオループ処理シーケンスの簡単なブロック図である。
【図２２】
図２２は、本発明によるピンポンシステムの簡単なブロック図である。
【図２３】
図２３は、図２２に示されるピンポンシステムの初期化の簡単なブロック図である。
【図２４】
図２４は、図２２のピンポンシステムのピンポン処理ループの簡単なブロック図である。
【図２５】
図２５は、イメージ特性基準および時間ダイナミック基準に応答してビデオ利得を変化するための、図１６の処理システムの自動コントラスト補正の簡単なブロック図である。
【図２６】
図２６は、イメージ特性基準および時間ダイナミック基準に応答してビデオ利得を変化するための、図１６の処理システムのビデオループにおける自動コントラスト補正の簡単なブロック図である。
【図２７】
図２７は、実際の世界座標におけるゾーンを構築し、ゾーンマスクを生成し、かつゾーンマスクを構成するための、図１７のシステム初期化のゾーン初期化シーケンスの簡単なブロック図である。
【図２８】
図２８は、初期化カメラ固有のパラメータモジュール、解像度モデルモジュール、および物体モデルモジュールを有する、図１７のシステム初期化のゾーン初期化シーケンスの簡単なブロック図である。
【図２９】
図２９は、エッジ検出器を有する、図１６の処理システムのイメージ処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図３０】
図３０は、領域を用いるモーション検出器を有する、図１６の処理システムのイメージ処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図３１】
図３１は、影および光ビーム処理の領域分析を有する、図１６の処理システムのイメージ処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図３２】
図３２は、エッジを用いるモーション検出器を有する、図１６の処理システムのイメージ処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図３３】
図３３は、存在、モーション、フレーム、および領域特性を計算する、図１６の処理システムのイメージ処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図３４】
図３４は、ラベルモジュール、グローバル存在特性を計算するモジュール、およびゾーン存在特性を計算するモジュールを有する、図３３の特性生成システムの簡単なブロック図である。
【図３５】
図３５は、グローバル存在特性を計算する、図３４の存在特性を計算するシステムの簡単なブロック図である。
【図３６】
図３６は、ゾーン存在特性を計算する、図３４の存在特性を計算するシステムの簡単なブロック図である。
【図３７】
図３７は、ラベルモジュール、グローバルな影および光ビーム特性を計算するモジュール、および影および光ビームゾーン特性を計算するモジュールを有する、図３３の特性生成システムの簡単なブロック図である。
【図３８】
図３８は、グローバルな影および光ビーム特性を計算する、図３７の影および光ビーム領域特性システムの簡単なブロック図である。
【図３９】
図３９は、影および光ビームゾーン特性を計算する、図３７の影および光ビーム領域特性を計算するシステムの簡単なブロック図である。
【図４０】
図４０は、図１６の処理システムのスプリットヒストグラムグレーレベル分析の簡単なブロック図である。
【図４１】
図４１は、フレーム特性を計算する、図３３の特性生成システムの簡単なブロック図である。
【図４２】
図４２は、生成された特性から物体の存在を検出する、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図４３】
図４３は、リファレンスイメージを評価して、更新する、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図４４】
図４４は、視野から背景値に変えることに関連して閾値を変化する、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図４５】
図４５は、検出されたオブジェクトのエッジおよびゾーンデータの幾何学的な関連性を決定する、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図である。
【図４６】
図４６は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図の図４５の続きであり、検出された物体のゾーン交点を決定するために領域エッジをテストすることを含む。
【図４７】
図４７は、図１６の情報処理モジュールの簡単なブロック図の図４６の続きであり、検出された物体のゾーン交点を決定するためにゾーンの領域スコアを評価することを含む。
【図４８】
図４８は、多様なイメージ操作を定義するための表である。
【図４９】
図４９は、多様なイメージ操作を定義するための表である。
【図５０】
図５０は、背景またはリファレンスイメージを表す例である。
【図５１】
図５１は、現在のイメージであることを除けば図５０に類似し、ここで物体は視野内に入っている。
【図５２】
図５２は、図５１における現在のイメージから、図５０のリファレンスイメージを差し引くことによる差分である。
【図５３】
図５３は、図５０におけるリファレンスイメージから、図５１の現在のイメージを差し引くことによる差分である。
【図５４】
図５４は、図５２における閾値化および形状フィルタリング後に生じるイメージである。
【図５５】
図５５は、図５３におけるイメージの閾値化および形状フィルタリング後に生じるイメージである。
【図５６】
図５６は、図５４および５５におけるイメージ上の論理的な論理和演算を終えた後に生じるイメージである。
【図５７】
図５７は、図５６のイメージ内の領域が分類化のためのラベリングを除けば、図５６との類似図である。
【図１】
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【図２】
2004510363.tif 000003
【図９】
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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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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