(57)【要約】【課題】タグを所持していない人物が複数人存在した場合においても、前記各人物の進入位置もしくは現在位置もしくは退去位置を判定することのできる物体位置推定システムを提供することにある。【解決手段】環境内に存在する観測対象の物体を検出して観測値を得る観測装置としてのカメラ１０１とタグリーダ１０２と、各観測値の物体に対する位置尤度を算出する位置尤度算出部１０４と、物体の位置を推定する物体位置推定部１０５と、観測値と物体の相関値を算出する相関値算出部１０７と、観測装置毎に観測範囲内に進入又は観測範囲内から退去した物体候補を検出する入退物体候補検出部９２と、環境内に進入又は環境内から退去した物体を判定する入退物体判定部１１０と、を備えるように構成されている。【選択図】図１Ａ
2013253779.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境内に存在する複数の物体を観測し、前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として出力する観測装置と、
前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する位置尤度算出部と、
前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する入退物体候補検出部と、
前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する入退物体判定部と、
前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する物体位置推定部と、
を備えることを特徴とする物体位置推定システム。
【請求項２】
前記入退物体候補検出部は、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体の候補を検出する進入物体候補検出部と、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内から退去した物体の候補を検出する退去物体候補検出部と、
を備えている、請求項１に記載の物体位置推定システム。
【請求項３】
前記観測値を、前記各物体が観測された時刻と共に記録する観測履歴データベースと、
前記各物体の推定位置の算出結果を、前記各物体が観測された時刻と共に記録する位置推定履歴データベースと、
をさらに備えている、請求項１又は２に記載の物体位置推定システム。
【請求項４】
前記観測装置は複数備えられており、
前記進入物体候補検出部は、
前記観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数とを比較する第１推定位置数比較部と、
前記第１推定位置数比較部での比較結果に基づき前記観測値数が前記物体の推定位置数よりも多かった場合、前記観測値数と前記物体の推定位置数の差分数を前記観測装置が検出した進入物体候補数として算出する進入物体候補数算出部と、
各観測値について、相関値の最大値が低い順に、前記進入物体候補数算出部で算出された前記進入物体候補数分だけ、前記観測値の観測位置に進入物体を検出したと判断する進入物体判断部とを備えるとともに、
前記退去物体候補検出部は、
前記観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数を比較する第２推定位置数比較部と、
前記第２推定位置数比較部での比較結果に基づき前記物体の推定位置数が前記観測値数よりも多かった場合、前記物体の推定位置数と前記観測値数の差分数を前記観測装置が検出した退去物体候補数として算出する退去物体候補数算出部と、
各物体の推定位置について、相関値の最大値が低い順に、前記退去物体候補数算出部で算出された前記退去物体候補数分だけ、前記物体が退去したと判断する退去物体判断部とを備えることを特徴とする請求項２に記載の物体位置推定システム。
【請求項５】
少なくとも一つ以上の観測装置がカメラで構成され、
少なくとも別の一つ以上の観測装置がタグリーダで構成され、
更に、前記タグリーダの観測値及び前記各物体の推定位置に基づいてタグ有物体の入退を判定し、判定結果を前記位置推定履歴データベースに記録する入退タグ判定部を備え、
前記相関値算出部及び前記入退物体候補検出部検出部及び入退物体判定部は、前記カメラが出力した観測値と、以前に前記入退物体判定部によって進入したと判断された物体の推定位置のみを用いることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の物体位置推定システム。
【請求項６】
前記入退物体判定部は、
前記入退物体候補検出部が前記観測装置毎に出力した進入物体候補数の平均値又は最大値を、進入物体数として算出する進入物体数算出部と、
前記進入物体候補検出部が検出した全ての進入物体を、クラスタ数が、前記進入物体数算出部で算出された前記進入物体数となるように位置に関してクラスタリングする第１クラスタリング部と、
前記第１クラスタリング部でクラスタリングしたクラスタに属する各進入物体の観測値に含まれるＩＤ尤度について、ＩＤ毎に和を算出するＩＤ尤度和算出部と、
前記ＩＤ尤度和算出部で算出されかつ推定位置が存在しない物体に対するＩＤ尤度の和の中で、ＩＤ尤度が最も値の高いＩＤの物体が前記クラスタの平均位置に進入したと判定する物体進入判定部と、
前記入退物体候補検出部が前記観測装置毎に出力した退去物体候補数の平均値又は最大値を、退去物体数として算出する退去物体数算出部と、
前記退去物体候補検出部が検出した全ての退去物体を、クラスタ数が、前記退去物体数算出部で算出された前記退去物体数となるように位置に関してクラスタリングする第２クラスタリング部と、
前記第２クラスタリング部でクラスタリングした各クラスタの平均位置に退去物体が存在すると判定する退去物体存在判定部と
を備えることを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の物体位置推定システム。
【請求項７】
少なくとも一つ以上の観測装置がカメラで構成され、
前記カメラから前記観測値としてとして出力する各物体に対するＩＤの尤度情報には、前記観測履歴データベースに記録された前記観測履歴に含まれている物体の他に、前記観測履歴に含まれていない物体のＩＤの尤度情報が含められていることを特徴とする請求項３に記載の物体位置推定システム。
【請求項８】
前記入退物体候補検出部は、物体の推定位置が一つも存在していない場合、各観測値の観測位置に進入物体を検出したと判断することを特徴とする請求項１〜７の何れか１つに記載の物体位置推定システム。
【請求項９】
前記入退物体候補検出部は、前記観測装置が観測した結果、観測値が１個も取得できなかった場合、全ての物体が前記観測装置の観測範囲内から退去したと判断することを特徴とする請求項１〜８の何れか１つに記載の物体位置推定システム。
【請求項１０】
環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出し、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出し、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出し、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定し、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出することを特徴とする物体位置推定方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する機能と、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する機能と、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する機能と、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する機能と、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する機能と、
を実現させるための物体位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサなどの観測装置の観測範囲内に存在する人物又は動物などの物体の位置を推定する物体位置推定システム、物体位置推定方法、及び物体位置推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体の位置を検出する技術として、タグリーダ（ＲＦＩＤ測位装置）とカメラ（防犯カメラ）の測位データを比較（重ね合わせ）し、タグリーダとカメラの両測位データが揃っている箇所にはタグを所持した人物が存在し、カメラの測位データしか無い箇所にはタグを所持していない不審者がいると判断しているものがあった（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３１１１１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、カメラは、検出した人物の追跡機能及びＩＤ識別機能を持たないため、タグを所持していない不審者が複数人存在した場合、前記不審者がどの位置から侵入し、どのような軌跡を辿って、どの位置から退去して行ったのかを判断できないという課題を有していた。
【０００５】
そこで、本発明は、前記課題を解決するもので、タグを所持していない人物が複数人存在した場合においても、前記各人物の進入位置もしくは現在（物体位置推定処理を行うときの）位置もしくは退去位置を判定することのできる物体位置推定システム、物体位置推定方法、及び物体位置推定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】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。
【０００７】
本発明の第１態様によれば、環境内に存在する複数の物体を観測し、前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として出力する観測装置と、
前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する位置尤度算出部と、
前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する入退物体候補検出部と、
前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する入退物体判定部と、
前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する物体位置推定部と、
を備えることを特徴とする物体位置推定システムを提供する。
【０００８】
本発明の第１０態様によれば、環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出し、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出し、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出し、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定し、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出することを特徴とする物体位置推定方法を提供する。
【０００９】
本発明の第１１態様によれば、コンピュータに、
環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する機能と、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する機能と、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する機能と、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する機能と、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する機能と、
を実現させるための物体位置推定プログラムを提供する。
【００１０】
本構成によって、タグを所持していない人物が複数人存在した場合においても、前記各人物の進入位置もしくは現在位置もしくは退去位置をＩＤ付で推定することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の物体位置推定システム、物体位置推定方法、及び物体位置推定プログラムによれば、タグの所持、未所持に関わらず、複数人物の進入位置もしくは現在（物体位置推定処理を行うときの）位置もしくは退去位置を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの構成を示すブロック図
【図１Ｂ】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムのカメラの構成を示すブロック図
【図１Ｃ】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの進入物体候補算出部の構成を示すブロック図
【図１Ｄ】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの退去物体候補算出部の構成を示すブロック図
【図１Ｅ】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの入退判定部の構成を示すブロック図
【図２】本発明の前記第１実施形態に係る物体位置推定システムでの観測対象が存在する環境である生活空間としての部屋における観測状況を説明する図
【図３】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの処理を示すフローチャート
【図４】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるカメラでＩＤ尤度の算出を行うための色特徴量テーブルの図
【図５】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるタグリーダでタグＩＤから人物ＩＤを取得するために必要な人物ＩＤ変換テーブルの図
【図６】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるカメラでＩＤ尤度の算出処理を示すフローチャート
【図７】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるカメラの観測状況を示す図
【図８】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムのデータアソシエーション値の算出状況を示す図
【図９】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測履歴データベースの一例を示す図
【図１０】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるタグリーダによるセンシング範囲内への進入判定処理を示すフローチャート
【図１１】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの観測装置の一例であるタグリーダによるセンシング範囲外への退去判定処理を示すフローチャート
【図１２】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの位置推定履歴データベースの一例を示す図
【図１３】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの位置推定履歴データベースの一例を示す図
【図１４】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの位置推定履歴データベースの一例を示す図
【図１５】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの相関値の算出状況の一例を示す図
【図１６】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムの相関値の算出状況の一例を示す図
【図１７】本発明の第１実施形態に係る物体位置推定システムのカルマンフィルタによる物体位置推定の例を示す図
【図１８】本発明の第１実施形態にかかる物体位置推定システムを用いた監視システムの表示装置が映し出した人の移動軌跡の例を示す図
【図１９】本発明の第１実施形態にかかる物体位置推定システムにおいてカメラのみの観測値が記録されている観測履歴データベースの一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１４】
以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。
【００１５】
本発明の第１態様によれば、環境内に存在する複数の物体を観測し、前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として出力する観測装置と、
前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する位置尤度算出部と、
前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する相関値算出部と、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する入退物体候補検出部と、
前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する入退物体判定部と、
前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する物体位置推定部と、
を備えることを特徴とする物体位置推定システムを提供する。
【００１６】
本発明の第２態様によれば、前記入退物体候補検出部は、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体の候補を検出する進入物体候補検出部と、
前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内から退去した物体の候補を検出する退去物体候補検出部と、
を備えている、第１の態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００１７】
本発明の第３態様によれば、前記観測値を、前記各物体が観測された時刻と共に記録する観測履歴データベースと、
前記各物体の推定位置の算出結果を、前記各物体が観測された時刻と共に記録する位置推定履歴データベースと、
をさらに備えている、第１又は２の態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００１８】
本発明の第４態様によれば、前記観測装置は複数備えられており、
前記進入物体候補検出部は、
前記観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数とを比較する第１推定位置数比較部と、
前記第１推定位置数比較部での比較結果に基づき前記観測値数が前記物体の推定位置数よりも多かった場合、前記観測値数と前記物体の推定位置数の差分数を前記観測装置が検出した進入物体候補数として算出する進入物体候補数算出部と、
各観測値について、相関値の最大値が低い順に、前記進入物体候補数算出部で算出された前記進入物体候補数分だけ、前記観測値の観測位置に進入物体を検出したと判断する進入物体判断部とを備えるとともに、
前記退去物体候補検出部は、
前記観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数を比較する第２推定位置数比較部と、
前記第２推定位置数比較部での比較結果に基づき前記物体の推定位置数が前記観測値数よりも多かった場合、前記物体の推定位置数と前記観測値数の差分数を前記観測装置が検出した退去物体候補数として算出する退去物体候補数算出部と、
各物体の推定位置について、相関値の最大値が低い順に、前記退去物体候補数算出部で算出された前記退去物体候補数分だけ、前記物体が退去したと判断する退去物体判断部とを備えることを特徴とする第２の態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００１９】
本発明の第５態様によれば、少なくとも一つ以上の観測装置がカメラで構成され、
少なくとも別の一つ以上の観測装置がタグリーダで構成され、
更に、前記タグリーダの観測値及び前記各物体の推定位置に基づいてタグ有物体の入退を判定し、判定結果を前記位置推定履歴データベースに記録する入退タグ判定部を備え、
前記相関値算出部及び前記入退物体候補検出部検出部及び入退物体判定部は、前記カメラが出力した観測値と、以前に前記入退物体判定部によって進入したと判断された物体の推定位置のみを用いることを特徴とする第１〜４のいずれか１つの態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００２０】
本発明の第６態様によれば、前記入退物体判定部は、
前記入退物体候補検出部が前記観測装置毎に出力した進入物体候補数の平均値又は最大値を、進入物体数として算出する進入物体数算出部と、
前記進入物体候補検出部が検出した全ての進入物体を、クラスタ数が、前記進入物体数算出部で算出された前記進入物体数となるように位置に関してクラスタリングする第１クラスタリング部と、
前記第１クラスタリング部でクラスタリングしたクラスタに属する各進入物体の観測値に含まれるＩＤ尤度について、ＩＤ毎に和を算出するＩＤ尤度和算出部と、
前記ＩＤ尤度和算出部で算出されかつ推定位置が存在しない物体に対するＩＤ尤度の和の中で、ＩＤ尤度が最も値の高いＩＤの物体が前記クラスタの平均位置に進入したと判定する物体進入判定部と、
前記入退物体候補検出部が前記観測装置毎に出力した退去物体候補数の平均値又は最大値を、退去物体数として算出する退去物体数算出部と、
前記退去物体候補検出部が検出した全ての退去物体を、クラスタ数が、前記退去物体数算出部で算出された前記退去物体数となるように位置に関してクラスタリングする第２クラスタリング部と、
前記第２クラスタリング部でクラスタリングした各クラスタの平均位置に退去物体が存在すると判定する退去物体存在判定部と
を備えることを特徴とする第１〜３の何れか１つの態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００２１】
本発明の第７態様によれば、少なくとも一つ以上の観測装置がカメラで構成され、
前記カメラから前記観測値としてとして出力する各物体に対するＩＤの尤度情報には、前記観測履歴データベースに記録された前記観測履歴に含まれている物体の他に、前記観測履歴に含まれていない物体のＩＤの尤度情報が含められていることを特徴とする第３の態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００２２】
本発明の第８態様によれば、前記入退物体候補検出部は、物体の推定位置が一つも存在していない場合、各観測値の観測位置に進入物体を検出したと判断することを特徴とする第１〜７の何れか１つの態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００２３】
本発明の第９態様によれば、前記入退物体候補検出部は、前記観測装置が観測した結果、観測値が１個も取得できなかった場合、全ての物体が前記観測装置の観測範囲内から退去したと判断することを特徴とする第１〜８の何れか１つの態様に記載の物体位置推定システムを提供する。
【００２４】
本発明の第１０態様によれば、環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出し、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出し、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出し、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定し、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出することを特徴とする物体位置推定方法を提供する。
【００２５】
本発明の第１１態様によれば、コンピュータに、
環境内に存在する複数の物体を観測装置でそれぞれ観測して前記複数の物体のそれぞれの物体の観測位置及び各物体に対するＩＤの尤度情報を、観測値として取得したのち、
位置尤度算出部により前記各物体の推定位置と観測位置とに基づいて、前記各観測値の前記各物体に対する位置の尤度情報を算出する機能と、
相関値算出部により、前記ＩＤの尤度情報と位置の尤度情報とに基づいて、前記観測値と前記各物体の推定位置との相関値を算出する機能と、
入退物体候補検出部により、前記相関値に基づいて、前記観測装置の観測範囲内に進入した物体又は前記観測範囲内から退去した物体の候補を検出する機能と、
入退物体判定部により、前記入退物体候補検出部の出力結果に基づいて、前記観測装置の前記観測範囲内に進入した物体又は前記観測装置の前記観測範囲内から退去した物体を判定する機能と、
物体位置推定部により、前記入退物体判定部の判定結果に基づき、前記各物体の推定位置及びＩＤの尤度情報及び位置の尤度情報に基づいて、前記観測値が得られた時刻における前記各物体の位置における存在確率を前記各物体の推定位置として算出する機能と、
を実現させるための物体位置推定プログラムを提供する。
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２７】
（第１実施形態）
本発明の第１実施形態にかかる物体位置推定システム（装置）９０では、閉じた環境の一例である部屋に対して、カメラとＵＷＢ（Ultra Wide Band）（超広帯域無線）タグリーダ（以下、単に、タグリーダと称する。）を設置することによって、タグを所持していない物体の一例としての人物が複数人存在した場合においても、前記各人物の進入位置もしくは現在（物体位置推定処理を行うときの）位置もしくは退去位置をＩＤ付で推定している。
【００２８】
図１Ａは、本発明の第１実施形態に係る物体位置推定装置９０の構成を示した図である。
【００２９】
本発明の第１実施形態に係る物体位置推定装置９０は、観測装置１００の一例としてのカメラ１０１と、観測装置１００の別の例としてのタグリーダ１０２と、物体位置推定処理部９１とを備える。物体位置推定処理部９１は、入退タグ判定部１０４と、物体位置推定部１０５と、位置尤度算出部１０７と、相関値算出部１０８と、入退物体候補検出部９２（進入物体候補検出部１０９と、退去物体候補検出部１１０）と、入退物体判定部１１１と、を備える。さらに、前記物体位置推定装置９０は、観測履歴データベース１０３と、位置推定履歴データベース１０６とを備えていても良い。もちろん、前記物体位置推定装置９０としては、観測履歴データベース１０３と位置推定履歴データベース１０６とを備えずに、必要な情報を通信などの手段により、物体位置推定装置９０の外部のデータベースより取得できるように構成してもよい。必要な情報を外部データベースから取得できるようにするとともに、必要に応じて、各部材の内部記憶部などにより必要な情報を保持するように構成してもよい。
【００３０】
観測装置１００の例であるカメラ１０１とタグリーダ１０２は、各々、所定の観測周期（例えば１００ｍｓなど）毎に、部屋内の観測エリア内を観測する。そして、カメラ１０１とタグリーダ１０２は、観測エリア内に存在する人の検出を行い、検出結果である人の検出位置（観測位置）と人のＩＤ尤度（ＩＤの尤度情報）とを観測値として、観測履歴データベース１０３に記録する。
【００３１】
入退タグ判定部１０４は、観測履歴データベース１０３と位置推定履歴データベース１０６とに記録された情報を基に、タグを所持した人の観測エリア内への進入と退去を判定する。
【００３２】
位置尤度算出部１０７は、観測履歴データベース１０３に記録された各観測値に対して、観測エリア内に現在（位置尤度算出時に）存在していると推定されている人毎に位置尤度を算出する。
【００３３】
相関値算出部１０８は、観測履歴データベース１０３に記録された各観測値に対して、位置推定履歴データベース１０６の情報を基に、観測エリア内に現在（相関値算出時に）存在していると推定されている人毎に相関値を算出する。
【００３４】
入退物体候補検出部９２は、１つの部で構成してもよいが、進入物体候補検出部１０９と、退去物体候補検出部１１０との２つに分けて構成してもよい。一例として、以下の説明では、進入物体候補検出部１０９と、退去物体候補検出部１１０との２つに分けて構成する例について説明する。
【００３５】
進入物体候補算出部１０９は、相関値算出部１０８での算出結果に基づき、観測エリア内に進入した人の候補を算出する。退去物体候補算出部１１０は、相関値算出部１０８での算出結果に基づき、観測エリア内から退去した人の候補を算出する。
【００３６】
入退判定部１１１は、進入物体候補算出部１０９及び退去物体候補算出部１１０が出力した結果を、位置推定履歴データベース１０６に記録する。
【００３７】
物体位置推定部１０５は、位置推定履歴データベース１０６に記録された情報を基に、観測エリア内に存在する人の位置の推定を行う。
【００３８】
図２に、閉じた環境の一例である生活環境の具体的な例としての部屋２０１を示す。この部屋２０１は、本発明の第一実施形態に係る物体位置推定システム９０の構成要素である観測装置１００の一例としてのカメラ１０１と観測装置１００の別の例としてのタグリーダ１０２とをそれぞれ備えている。直方体の部屋２０１の四角形の天井の中央付近には、真下に向けられたカメラ１０１とタグリーダ１０２とが設置されている。部屋２０１内には、タグ２０３Ａを所持した人２０２Ａと、タグ２０３Ｂを所持した人２０２Ｂと、タグ２０３を所持していない人２０３Ｃが、部屋２０１に出入りしていると仮定する。尚、部屋２０１に出入りする人の数に制限は無く、任意の一人を示す場合には、代表的に人２０２として説明を行う。同様に、任意の一つのタグを示す場合には、この任意のタグをタグ２０３として説明を行っている。また、閉じた環境である部屋２０１内への出入口の例として、ドア２０４Ａと、ドア２０４Ｂと、ドア２０４Ｃとが配置されている。以後、任意の一つのドアを示す場合には、代表的にドア２０４として説明を行う。
【００３９】
以下、図３の物体位置推定システム９０の物体位置推定処理のフローチャートに対応させながら、図１Ａ及び図１Ｂと図２とを用いて、各構成要素について説明する。尚、図３は、前記物体位置推定システム９０の全体処理を示すフローチャートである。
【００４０】
＜観測装置の説明＞
ステップＳ３０１の処理において、観測装置１００は、所定の観測周期（例えば１００ｍｓなど）毎に、部屋２０１内を観測する。そして、観測装置１００は、部屋２０１内に存在する人２０２の検出を行い、検出結果である人２０２の検出位置と人２０２のＩＤ尤度とを観測値として観測履歴データベース１０３に記録する。
【００４１】
ＩＤ尤度とは、検出した物体（例えば、ここでは人２０２）がどのＩＤの物体であるらしいか、を確率的に表したものである。例えば、タグリーダ１０２ではＩＤを確実に識別することが可能なので、タグリーダ１０２が物体Ａのタグを検出した場合、ＩＤ尤度は物体Ａである確率が１、その他の物体である確率が０となる。一方で、カメラ１０１の場合は、ＩＤ識別結果が物体Ａであったとしても、画像処理によるＩＤ識別間違いの可能性が含まれるため、実際に検出していた物体がＡであることを確実に保証することはできない。例えば、カメラ１０１の識別結果が物体Ａであっても、物体Ａ以外の物体（物体Ｂ，物体Ｃなど）を検出していた可能性がある。このような場合、ＩＤ尤度は、カメラ１０１の識別対象となり得る全ての物体に対して割り振られた確率値となる。例えば、物体Ａである確率が０．８であり、物体Ｂである確率が０．１であり、物体Ｃである確率が０．１である、というように、ＩＤ尤度が決定される。尚、これは、ＩＤ尤度を決定する一例であり、本発明はこれに限るものではない。
【００４２】
＜カメラの説明＞
以下、前記観測装置１００に一例としてカメラ１０１を用いるときの人２０２の検出位置とＩＤ尤度との具体的な算出方法について説明する。ここでは、前記カメラ１０１は、図１Ｂに示すように、観測部（撮像部）１０１ａと、画像処理部１０１ｂと、ＩＤ識別処理部１０１ｃと、内部記憶部（記憶部）１０１Ｓとを備える。
【００４３】
カメラ１０１を用いて人２０２を検出するには、前記カメラ１０１の画像処理部１０１ｃが、カメラ１０１が取得した画像データを画像処理する必要がある。その方法として、例えば、背景差分法を用いることができる。その方法は次のようなものである。画像処理部１０１ｂが、カメラ１０１で予め撮像して用意しておいた背景画像データと、カメラ１０１で撮像した現在（人検出時）の画像データとを比較する。前述の背景画像データとは、人２０２が存在していないときの環境、例えば部屋２０１の背景画像のデータである。その後、画像処理部１０１ｂが、画素値が異なる領域を差分領域として取り出す。そして、前記差分領域を人２０２であるとして画像処理部１０１ｂで検出する。ただし、画像データにはノイズが混じっている可能性があるため、画像処理部１０１ｂにて、前記差分領域が人２０２に対して十分に小さいと判断できる場合には、画像処理部１０１ｂにて、前記差分領域は人２０２ではないと判断しても良い。ここで、差分領域が人３０２に対して十分に小さい場合とは、前記差分領域の画素数が、人２０２と認識可能な最低画素数を基に予め設定した閾値以下である場合が考えられる。
【００４４】
カメラ１０１が、天井から天井面に垂直に地面を見下ろすように設置されているとすると、画像処理部１０１ｂは、カメラ１０１で取得した前記差分領域の重心位置を人２０２の検出位置として処理する。尚、画像処理部１０１ｂにおける、カメラ座標系における画素の位置から部屋２０１におけるＸＹ座標系への変換は、予めカメラキャリブレーションを行っておくことで実現できる。
【００４５】
＜カメラＩＤ尤度算出：色＞
また、前記カメラ１０１のＩＤ識別処理部１０１ｃが、前記差分領域に対してＩＤ識別処理を行うことによって、検出した人２０２のＩＤ尤度を求める。ＩＤ識別処理部１０１ｃは、図１Ｂにおいて詳細に示すように、比較部１０１ｃｂと、算出部１０１ｃｄと、追跡成功確率取得部１０１ｃｅと、データアソシエーション値取得部１０１ｃｆと、ＩＤ尤度割振部１０１ｃｇと、加算部１０１ｃｈとで構成されている。そのＩＤ尤度を求める方法として、例えば色特徴量のマッチングを行う方法がある。具体的には、内部記憶部１０１Ｓにて、識別対象とする人２０２の色の特徴量を予め記憶しておく。そして、ＩＤ識別処理部１０１ｃの比較部１０１ｃｂが、前記差分領域に含まれる色特徴の成分の比率を比較する。図４に、部屋２０１に出入り可能な３人の人物（それぞれのＩＤをＴＡＧ＿０１、ＴＡＧ＿０２、ＴＡＧ＿０３とする。）の色特徴量の比率が記録された色特徴量テーブルの例を示す。この色特徴量テーブルは、内部記憶部１０１Ｓに記憶されている。図４の色特徴量テーブルによると、例えばＴＡＧ＿０１の人物は、Ｒ（赤）成分が０．６５であり、Ｇ（緑）成分が０．２であり、Ｂ（青）成分が０．１５である。ここで、前記差分領域の色特徴量の比率が、Ｒ成分が０．１２であり、Ｇが成分０．２であり、Ｂ成分が０．６８であったと仮定する。このとき、ＩＤ識別処理部１０１ｃの比較部１０１ｃｂが、前記色特徴量テーブルに記録された各人物の色特徴量の成分の比率と、前記差分領域の色特徴量の成分の比率を比較する。そして、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄが、マッチング率を算出する。ＴＡＧ＿０１の人物に関しては、Ｒ成分が０．１２でマッチングし、Ｇ成分が０．２でマッチングし、Ｂ成分が０．１５でマッチングしており、計０．４７でマッチングしている。同様に、ＴＡＧ＿０２の人物に関しては、計０．９でマッチングし、ＴＡＧ＿０３の人物に関しては、計０．４２でマッチングしている。例えば、前述のＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄで算出されたマッチング率をＩＤ尤度とすることができる。つまり、前記差分領域において検出された人２０２のＩＤは、ＴＡＧ＿０１に対するＩＤ尤度が０．４７となり、ＴＡＧ＿０２に対するＩＤ尤度が０．９となり、ＴＡＧ＿０３に対するＩＤ尤度が０．４２となる。このＩＤ尤度算出の処理を、検出した全ての人２０２に対してＩＤ識別処理部１０１ｃで行う。尚、色特徴量テーブルはカメラ１０１の内部記憶部１０１Ｓに記録されているものとする。
【００４６】
＜カメラＩＤ尤度算出：追跡＞
しかし、人２０２が着ている服が毎日異なるなど、予め前記色特徴量テーブルを作成しておくことが困難な場合が考えられる。このような場合、ＩＤ識別処理部１０１ｃが、人２０２の追跡状態に応じてＩＤ尤度を決定しても良い。図６のフローチャート及び図７のカメラ観測状況及び図８のデータアソシエーション状況に対応させながら具体的に説明を行う。
【００４７】
ステップＳ６０１の処理では、カメラ１０１が部屋２０１内を観測し、Ｎ個の観測値（差分領域）を検出している。ただし、Ｎ＞０でかつＮは整数である。図７のカメラ観測状況の例を見てみると、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００では、カメラ１０１は２個の観測値を検出しており（観測値ＣＡＭ＿０１，ＣＡＭ＿０２を参照。）、Ｎ＝２となる。尚、差分領域の検出方法については上述した通りである。
【００４８】
ステップＳ６０２の処理では、カメラ１０１のＩＤ識別処理部１０１ｃが位置推定履歴データベース１０６を参照し、現在（ステップＳ６０２の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在していると推定されている人２０２の数（Ｍ）を取得している。ただし、Ｍ＞０でかつＭは整数である。尚、位置推定履歴データベース１０６についての詳細は後述する。また、図６のフローチャートを用いた説明は、Ｍ＝２として行う。
【００４９】
以降、ステップＳ６０１の処理で得られた前記各観測値に対して処理を行う。尚、ループ１における「Ａ」は、前記各観測値に対するインデックス番号を表しており、同一時刻に得られた観測値内において、観測値が得られた順番に、０から番号がインクリメントされるように割り振られている。
【００５０】
次いで、ステップＳ６０３の処理では、ＩＤ識別処理部１０１ｃの比較部１０１ｃｂが、カメラ１０１にて検出された前記観測値の色の特徴量の比率を取得している。図７のカメラ観測状況の例を見てみると、観測値ＣＡＭ＿０１は、Ｒ成分：Ｇ成分：Ｂ成分＝０．３：０．６：０．１の比率となっている。
【００５１】
ステップＳ６０４の処理では、前記観測値が、それぞれ追跡中の観測値であるか否かをＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄで判断している。尚、追跡中か否かのＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄで判断は、ステップＳ６０２でＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄで取得した色の特徴量のマッチングにて行う。マッチング処理方法の説明については色特徴量を用いたＩＤ尤度算出方法と同等であるため省略する。例えば、観測値ＣＡＭ＿０１の場合、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００以前に観測値が得られていないため、観測値ＣＡＭ＿０１は、追跡中の観測値では無いとＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄによって判断される（ステップＳ６０５へ進む）。また、観測値ＣＡＭ＿０３の場合、まず、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄが、前回観測値（ＣＡＭ＿０１，ＣＡＭ＿０２）の色の特徴量とマッチングする観測値があるか否かを判断する。具体的には、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄが、閾値以上且つマッチング率の最も高い前回観測値があると判断する場合に、観測値ＣＡＭ＿０３は、追跡中の観測値であるとＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄによって判断される。前記閾値を０．８と設定していた場合、観測値ＣＡＭ＿０３は、観測値ＣＡＭ＿０１を追跡中であるとＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄによって判断される（ステップＳ６０６へ進む）。また、前記閾値を０．９５と設定していた場合、観測値ＣＡＭ＿０３は条件に見合う前回観測値が存在しないため、追跡中の観測値では無いとＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄによって判断される（ステップＳ６０５へ進む）。尚、前記閾値は経験的に設定する値となる。
【００５２】
ステップＳ６０５の処理では、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄによって、ステップＳ６０４の処理において追跡中では無いと判断した観測値のID尤度に、現在タグが検出している人２０２全てのID尤度が割り当てられる。より具体的には、前述の通り、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄが、追跡中の観測値であるかどうかを判断する。そして、ＩＤ識別処理部１０１ｃの算出部１０１ｃｄが、現在タグが検出している人２０２の人数M分の１を、現在タグが検出している人２０２それぞれのＩＤ尤度として割り当てる。
【００５３】
ステップＳ６０６の処理では、ＩＤ識別処理部１０１ｃの追跡成功確率取得部１０１ｃｅが、カメラ１０１の観測値の追跡成功確率（Ｐ）を取得している。ただし、Ｐ＞０である。前記追跡成功確率は、事前実験を行い予め求めておいたものを使用しても良い。また、ステップＳ６０４の処理において、追跡中と判断した前回観測値とのマッチング率を追跡成功確率として用いても良い。
【００５４】
次いで、ステップＳ６０７の処理では、ＩＤ識別処理部１０１ｃのデータアソシエーション値取得部１０１ｃｆが、追跡元となっている観測値に割り振られているデータアソシエーション値を取得している。尚、データアソシエーション値とは、物体位置推定部１０５の処理を行う過程でＩＤ識別処理部１０１ｃのデータアソシエーション値取得部１０１ｃｆにより算出される値である。また、前記観測値は、どの人２０２を検出して得られた観測値であるかを、確率的に表す値である。尚、物体位置推定部１０５についての説明は後述する。図７によると、観測値ＣＡＭ＿０３の追跡元の観測値は、ＣＡＭ＿０１であり（上述したように色特徴量により判断）である。更に図８によると、観測値ＣＡＭ＿０１のＴＡＧ＿０１に対するデータアソシエーション値が０．３であり、ＴＡＧ＿０２に対するデータアソシエーション値が０．７である。
【００５５】
次いで、ステップＳ６０８の処理では、ステップＳ６０４の処理で追跡中と判断された観測値について、各人２０２に対するＩＤ尤度に、（Ｐ／データアソシエーション値）をＩＤ識別処理部１０１ｃのＩＤ尤度割振部１０１ｃｇで割り振っている。追跡成功確率（Ｐ）が０．８であったと仮定すると、観測値ＣＡＭ＿０３の場合は、ＴＡＧ＿０１に対するＩＤ尤度に（０．３／０．８）がＩＤ識別処理部１０１ｃのＩＤ尤度割振部１０１ｃｇで割り振られ、ＴＡＧ＿０２に対するＩＤ尤度に（０．７／０．８）がＩＤ識別処理部１０１ｃのＩＤ尤度割振部１０１ｃｇで割り振られる。
【００５６】
次いで、ステップＳ６０９の処理では、ステップＳ６０８の処理で割り振った各人２０２に対するＩＤ尤度に、（（１−Ｐ）／Ｍ）をＩＤ識別処理部１０１ｃの加算部１０１ｃｈで加算している。観測値ＣＡＭ＿０３の場合は、ＴＡＧ＿０１、ＴＡＧ＿０２に対するＩＤ尤度にそれぞれ（（１−０．８）／２）をＩＤ識別処理部１０１ｃの加算部１０１ｃｈで加算している。
【００５７】
＜タグリーダの説明＞
以下、前記観測装置１００にタグリーダ１０２を用いるときの人２０２の検出位置とＩＤ尤度との具体的な算出方法について説明する。タグリーダ１０２は内部記憶部１０２Ｓを備えるように構成されている。
【００５８】
図２においてタグリーダ１０２を一例として用いる場合、人２０２の検出位置は、例えば、三点測量の原理を用いて決定することができる。具体的には、タグリーダ１０２の構成要素としての各アンテナの設置位置を、タグリーダ１０２の内部記憶部１０２Ｓなどに予め記憶させておく。そして、各アンテナの設置位置を中心として、各アンテナにより検出されたタグ２０３までの距離を半径とした球体を描く。このとき、各アンテナによって描かれた球面が最も多く重なり合う位置を、人２０２が所有しているタグ２０３の存在する位置とする。そして、タグリーダ１０２は、この位置を人２０２が存在する位置と判断する。
【００５９】
上述した通り、タグリーダ１０２は、タグ２０３に記録された人２０２のＩＤを、タグ２０３から直接読み取ることができる。これにより、人２０２のＩＤ尤度は、人２０２のＩＤである確率が１とすることができる。タグ２０３に人２０２のＩＤを記録しない場合は、例えばタグＩＤから人２０２のＩＤ尤度を決定できる人ＩＤ変換テーブルを用いても良い。人ＩＤ変換テーブルの例を図５に示す。図５の人ＩＤ変換テーブルでは、例えば、タグＩＤ＝Ｔ４のタグを検出した場合、人ＩＤ＝ＴＡＧ＿０１の人を検出したことを示している。人ＩＤ変換テーブルは、タグリーダ１０２の内部記憶部１０２Ｓに記録していても良い。また、外部のデータベース（図示せず）などに記録しておき、必要に応じて、タグリーダ１０２が前記外部のデータベースから、必要な情報を取得して人２０２のＩＤ尤度を決定するようにしても良い。
【００６０】
＜観測履歴データベースの説明＞
図９に観測履歴データベース１０６の一例を示す。図９に示す観測履歴データベース１０６は、観測ＩＤと、観測時刻と、検出位置と、ＩＤ尤度とがそれぞれ記録可能となっている。観測ＩＤとは、どの観測装置１００が何時検出した観測値かを識別するために示すＩＤである。観測時刻とは、観測値を取得した時刻である。尚、各観測装置１００は、内部にタイマー（図示せず）を備えているものとする。検出位置とは、各観測装置が人２０２を検出した位置であり、図２の部屋２０１のＸＹ座標系における位置とする。ＩＤ尤度とは、検出した人２０２がどのＩＤの人物であるらしいかを確率的に表したものである。
【００６１】
例えば、観測ＩＤ＝ＴＡＧＲ＿０１は、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００に座標（２８０，７２０）で取得された観測値であって、検出したタグからＴＡＧ＿０１のＩＤ尤度が１であることを示している。尚、図９において、観測ＩＤ＝ＴＡＧＲ＿０８，ＣＡＭ＿０９の検出位置とＩＤ尤度には「−」が記録されているが、これは観測した結果、人２０２を検出することができなかったことを表している。
【００６２】
尚、カメラ１０１とタグリーダ１０２は、一例として１００ｍｓｅｃ周期で観測を行っているものとし、観測履歴データベース１０６へも、一例として１００ｍｓｅｃ毎に観測値が記録されている。また、図９中の「・・・」は、観測値を省略していることを意味する（実際には、観測履歴データベース１０６に記録されている）。
【００６３】
＜入退タグ判定部＞
ステップＳ３０２の処理において、入退タグ判定部１０４は、観測履歴データベース１０３と位置推定履歴データベース１０６とに記録された情報を基に、タグ２０３を所持した人２０２の部屋２０１への進入と退去を判定する。上述した通り、タグリーダ１０２は、人２０２（が所持するタグ２０３）の識別ミスをしない。そのため、入退タグ判定部１０４は、タグリーダ１０２が取得したＩＤの人物が部屋２０１内に存在すると判定する。また、入退タグ判定部１０４は、タグリーダ１０２が取得できなかったＩＤの人物が部屋２０１内に存在しないと判定する。以下、ステップＳ３０２の処理を詳しく説明する。
【００６４】
図９に示す観測履歴データベース１０６と、図１０に示すフローチャートを用いて、入退タグ判定部１０４による進入タグ判定の説明を行う。
【００６５】
ステップＳ１００１の処理では、タグリーダ１０２がＮ個の観測値を取得している。図９に示す観測履歴データベース１０３を見ると、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００では、タグリーダ１０２は、Ｎ＝２個の観測値を取得していることが分かる。
【００６６】
次いで、ステップＳ１００２の処理では、入退タグ判定部１０４が、現在（進入タグ判定の処理、例えば、ステップＳ１００２の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在すると推定されている人物のＩＤを、位置推定履歴データベース１０６を参照することによって取得している。
【００６７】
以降、ステップＳ１００１の処理で得られた前記各観測値に対して処理を行う。尚、ループ１における「Ａ」は、前記各観測値に対するインデックス番号を表しており、同一時刻に得られた観測値内において、観測値が得られた順番に、０から番号がインクリメントされるように割り振られている。
【００６８】
次いで、ステップＳ１００３の処理では、入退タグ判定部１０４が、ステップＳ１００１とＳ１００２とで取得した情報を基に、検出されたタグ２０３が示す人２０２のＩＤが、部屋２０１内に存在すると推定されているか否かを判定している。具体的には、タグ２０３を検出した時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００の直前の時刻（前回の観測装置１００の一例であるタグリーダ１０２の観測時刻）に、位置推定履歴データベース１０６が前記ＩＤの人物の推定位置の情報を有しているか否かが、入退タグ判定部１０４によって判定される。入退タグ判定部１０４によって、前記ＩＤの人物が存在していないと判定された場合、処理はステップＳ１００４に進む。入退タグ判定部１０４によって、前記ＩＤの人物が存在していると判定された場合、次の観測値に対してステップＳ１００３の処理を行う。
【００６９】
ループ１の後、処理を終了する。
【００７０】
一方、ステップＳ１００４の処理では、入退タグ判定部１０４が、検出されたタグ２０３が示す人２０２のＩＤとタグ２０３が検出された位置の情報とを位置推定履歴データベース１０６に記録している。図１２に、図９の観測ＩＤ＝ＴＡＧＲ＿０１とＴＡＧＲ＿０２の観測値を用いて、入退タグ判定部１０４が進入タグ判定を行った結果を示す。この結果は、位置推定履歴データベース１０６に記憶されるデータの一例を示している。図１２の位置推定履歴データベース１０６には、観測ＩＤに記録されている時刻（タグ２０３が検出された時刻）と、タグ２０３が存在する推定位置が記録されている。尚、前記推定位置は、タグリーダ１０２の位置誤差特性に基づいて決定される。図１２の例に示すタグリーダ１０２の場合、タグ２０３を検出した位置を平均位置として、分散２０ｃｍのガウス分布に則ったタグ２０３が示す人物が存在する確率があることを示している。尚、前記位置誤差特性は予め事前実験などを行うことによって把握してあるものとする。また、図１２中の、Ｎ（０，Ｑ）は、平均０、分散Ｑのガウス分布を表している。その後、ループ１に進む。
【００７１】
次に、図１１に示すフローチャートを用いて、入退タグ判定部１０４による退去タグ判定の説明を行う。
【００７２】
ステップＳ１１０１の処理では、タグリーダ１０２が観測値を取得している。
【００７３】
ステップＳ１１０２の処理では、入退タグ判定部１０４が、現在（退去タグ判定の処理、例えば、ステップＳ１１０２の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在すると推定されているタグを所持した人２０２のＩＤ数を、位置推定履歴データベース１０６を参照することによって取得している。
【００７４】
以降、ステップＳ１００１の処理で得られた前記各観測値に対して処理を行う。尚、ループ１における「Ａ」は、前記各観測値に対するインデックス番号を表しており、同一時刻に得られた観測値内において、観測値が得られた順番に、０から番号がインクリメントされるように割り振られている。
【００７５】
次いで、ステップＳ１１０３の処理では、入退タグ判定部１０４が、ステップＳ１１０１とＳ１１０２とで取得した情報を基に、現在（退去タグ判定の処理、例えば、ステップＳ１１０３の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在すると推定されている人２０２のＩＤを示すタグ２０３を、タグリーダ１０２が検出しているか否かを判定している。具体的には、タグ２０３を検出した時刻の直前の時刻（前回の観測装置１００の一例であるタグリーダ１０２の観測時刻）に、入退タグ判定部１０４が、位置推定履歴データベース１０６に記録されているタグＩＤを示すタグ２０３がタグリーダ１０２で検出されているか否かを判定する。前記タグＩＤを示すタグ２０３がタグリーダ１０２で検出されていないと入退タグ判定部１０４で判定された場合、処理はステップＳ１１０４に進む。前記タグＩＤを示すタグ２０３がタグリーダ１０２で検出されていると入退タグ判定部１０４で判定された場合、次の観測値に対してステップＳ１００３の処理を行う。
【００７６】
ループ１の後、処理を終了する。
【００７７】
一方、ステップＳ１１０４の処理では、ステップＳ１１０３の処理において、入退タグ判定部１０４は、タグリーダ１０２が検出していないと判定されたタグ２０３が示す人２０２が、部屋２０１から退去したと判定する。人２０２が退去して部屋２０１内には存在しないことを、例えば、「−」などという記号を用いて表現するように、位置推定履歴データベース１０６に記録しても良い。図１３に、人２０２が部屋２０１に存在していない状況を表現した位置推定履歴データベース１０６を示す。
【００７８】
尚、タグリーダ１０２がタグ２０３を検出ミスする可能性が存在する場合、例えば、ステップＳ１１０３の処理をＮ回連続でＮＯと入退タグ判定部１０４で判定された人２０２に対して、退去したと入退タグ判定部１０４で判定するようにしても良い。ここで、Ｎ＞０でかつＮは整数である。
【００７９】
＜位置尤度算出部の説明＞
図３のステップＳ３０３の処理において、位置尤度算出部１０７は、観測履歴データベース１０３の各観測値に対して、位置推定履歴データベース１０６の情報を基に、現在（物体位置推定処理、例えば、ステップＳ３０３の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在していると推定されている人２０２毎に位置尤度を算出する。
【００８０】
位置尤度とは、現在（観測装置１００が観測値を取得した時刻）、位置推定履歴データベース１０６の推定されている各人２０２の位置に基づいて、新たに観測された人２０２の位置（観測位置）に関して、その人２０２がどのＩＤの人２０２であるらしいか、を確率的に表したものである。例えば、１次元座標上の「１０」の位置に人Ａが存在すると推定され、「２０」の位置に人Ｂが存在すると推定され、「４０」の位置に人Ｃが存在すると推定されていたとする。この状況において、「０」の位置に人を検出したとする。このときの位置尤度は、例えば、位置尤度算出部１０７により、位置推定履歴データベース１０６の各人Ａ，Ｂ，Ｃの推定位置からの距離の逆数を取り、正規化を行うことで、位置尤度算出部１０７により算出することができる。このとき、位置尤度算出部１０７が、人Ａである確率が０．５８、人Ｂである確率が０．２８、人Ｃである確率が０．１４と算出する。尚、これは位置尤度を決定する一例であり、本発明はこれに限るものではない。例えば、推定中の人２０２の（予測分布における）分散共分散行列を考慮した（式１）に基づいて位置尤度算出部１０７が位置尤度を求めても良い。ＰＯＳ＿ＬＬとは、位置尤度のことである。ｘは観測位置であり、μは人２０２の推定位置である。またσは、人２０２の予測分布における分散である。尚、予測分布の詳細については、物体位置推定部１０５にて説明する。
【００８１】
【数１】
2013253779.tif 000003
【００８２】
＜相関値算出部の説明＞
次いで、ステップＳ３０４の処理において、相関値算出部１０８は、観測履歴データベース１０３に記録された各観測値に対して、位置推定履歴データベース１０６の情報を基に、現在（物体位置推定処理、例えば、ステップＳ３０４の処理を行うとき）、部屋２０１内に存在していると推定されている人２０２毎に相関値を算出する。
【００８３】
相関値とは、各観測値に対して、現在（観測装置１００が観測値を取得した時刻）、推定されている各人２０２の中のどの人２０２を検出することによって得られた観測値であるか、を確率的に表したものである。具体的には、相関値は、ＩＤの尤度と位置の尤度を掛けた値であり、（観測値数×人物数）分の相関値を相関値算出部１０８で計算することとなる。図１５に、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００に取得されたカメラ１０１の観測値と人２０２との相関値の例を示す。
【００８４】
＜進入物体候補算出部の説明＞
ステップＳ３０５の処理において、進入物体候補算出部１０９は、相関値算出部１０８での算出結果に基づき、部屋２０１内に進入した人２０２の候補を算出する。進入物体候補算出部１０９は、図１Ｃに示すように、第１推定位置数比較部１０９ａと、進入物体候補数算出部１０９ｂと、進入物体判断部１０９ｃとを備えている。第１推定位置数比較部１０９ａは、観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数とを比較する。進入物体候補数算出部１０９ｂは、前記第１推定位置数比較部１０９ａでの比較結果に基づき観測値数が物体の推定位置数よりも多かった場合、観測値数と物体の推定位置数の差分数を観測装置１００が検出した進入物体候補数として算出する。進入物体判断部１０９ｃは、各観測値について、相関値の最大値が低い順に、進入物体候補数算出部１０９ｂで算出された進入物体候補数分だけ、観測値の観測位置に進入物体を検出したと判断する。ここで、物体の推定位置数とは、観測値が得られた時刻において、位置推定履歴データベース１０６に推定位置が記録されている物体の個数を意味する。観測値が得られた時刻の位置推定結果は、まだ、位置推定履歴データベース１０６に記録されていないため（位置推定は、最後の処理のステップＳ３０８であるため）、前回観測値が得られた時刻での推定結果がある物体数を表している。よって、具体的な例では、位置推定履歴データベース１０６に「−」と記録されている物体は数に含まないことになる。
【００８５】
具体的な処理内容を、図９の観測履歴データベース１０３と図１４の位置推定履歴データベース１０６と図１５の相関値の例を用いて説明する。
【００８６】
先ず、進入物体候補算出部１０９の第１推定位置数比較部１０９ａが、観測履歴データベース１０３から相関値算出部１０８を介して、カメラ１０１の観測値数を取得する。例えば、図９の観測履歴データベース１０３に示すように、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００では、カメラ１０１は、３個の観測値（ＣＡＭ＿０３，ＣＡＭ＿０４，ＣＡＭ＿０５）を取得している。これを、観測履歴データベース１０３から相関値算出部１０８を介して第１推定位置数比較部１０９ａが取得する。
【００８７】
次に、現在（物体位置推定処理、例えば、ステップＳ３０５の処理を行うとき）、第１推定位置数比較部１０９ａが、位置推定履歴データベース１０６から相関値算出部１０８を介して、推定中の人２０２の数を取得する。例えば、図１４の位置推定履歴データベース１０６に示すように、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００では、２人の人物（ＴＡＧ＿０１，ＴＡＧ＿０２）が部屋２０１内にいると推定されている（時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００の観測値が得られた時点における最新の位置推定結果は、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００のものであるという意味である）。
【００８８】
このとき、第１推定位置数比較部１０９ａで取得した情報を基に、進入物体候補算出部１０９の進入物体候補数算出部１０９ｂが、人２０２の数に対して、観測値数が１個多いことを算出する。そして、進入物体候補数算出部１０９ｂが、部屋２０１内に人２０２が１人進入してきたことを判断することができる。
【００８９】
進入物体候補数算出部１０９ｂが、人２０２の進入を判断すると、次に、進入物体候補算出部１０９の進入物体判断部１０９ｃにより、人２０２毎に最も相関値の高くなっている観測値を検出して対応付ける。図１５の相関値の例では、ＴＡＧ＿０１は観測値ＣＡＭ＿０３と進入物体判断部１０９ｃで対応付けられる。ＴＡＧ＿０２は観測値ＣＡＭ＿０４と進入物体判断部１０９ｃで対応付けられる。観測値ＣＡＭ＿０５は、どの人２０２とも進入物体判断部１０９ｃで対応付けられていない。
【００９０】
その後、進入物体判断部１０９ｃが、どの人２０２とも対応付けられなかった観測値（ＣＡＭ＿０５）を、部屋２０１内へ新規に進入してきた人２０２を観測して得られた観測値であると判断する。そして、観測値ＣＡＭ＿０５の位置に、タグ２０３を所持していない人２０２が存在する可能性があることを、進入物体候補算出部１０９の進入物体判断部１０９ｃから入退物体判定部１１１に伝える。
【００９１】
ここで、部屋２０１内に人２０２が初めて進入してきた場合について説明する。この場合、部屋２０１内には人２０２が存在していないと推定されている。そのため、観測値が得られたとしても、人２０２の推定位置が存在しないため、相関値算出部１０８で相関値が計算できない。そこで、部屋２０１内に１人も人２０２が存在していない場合に限り、カメラ１０１の観測値が得られた場合には、入退物体判定部１１１が、前記観測値は、全て、部屋２０１内へ新規に進入してきた人２０２であると判定する。図１９に、カメラ１０１のみの観測値が記録されている観測履歴データベース１０３の一例を示す。これは、図１９の観測履歴データベース１０３は、タグリーダ１０２が機能していないことを示している。時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００に観測値（ＣＡＭ＿１１）と観測値（ＣＡＭ＿１２）とが得られた状況において、人２０２の推定位置は存在していないため、観測値（ＣＡＭ＿１１）と観測値（ＣＡＭ＿１２）が得られた２箇所の位置（観測位置）に、それぞれ部屋２０１内へ進入してきた人２０２（ＮＯＮＴＡＧ＿０１とＮＯＮＴＡＧ＿０２）が存在すると入退物体判定部１１１によって判定できる。ここで、「ＮＯＮＴＡＧ＿０１」及び「ＮＯＮＴＡＧ＿０２）」とは、それぞれ、タグ２０３を所持していない人２０２のＩＤを意味している。詳細は後述するが、実際に、ＮＯＮＴＡＧ＿０１とＮＯＮＴＡＧ＿０２の追加を判定するのは、入退物体判定部１１１である。時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００になると人２０２の推定位置が存在するため、上述した通り各人２０２の推定位置との相関値に基づき対応付けを行い、対応付けが行われなかった観測値を、部屋２０１内へ新規に進入してきた人２０２を観測して得られた観測値であると入退物体判定部１１１で判定することができる。
【００９２】
以上のことから、タグリーダ１０２の観測値が存在しない状況においても、動作は可能である。つまり、図１Ａの構成図におけるタグリーダ１０２と入退タグ判定部１０４を省いた状況においても、本物体位置推定装置９０は動作が可能ということである。
【００９３】
＜退去物体候補算出部の説明＞
ステップＳ３０６の処理において、退去物体候補算出部１１０は、相関値算出部１０８での算出結果に基づき、部屋２０１内から退去した人２０２の候補を算出する。具体的な処理内容を、図９の観測履歴データベース１０３と図１４の位置推定履歴データベース１０６と図１５の相関値の例を用いて説明する。退去物体候補算出部１１０は、図１Ｄに示すように、第２推定位置数比較部１１０ａと、退去物体候補数算出部１１０ｂと、退去物体判断部１１０ｃとを備える。第２推定位置数比較部１１０ａは、観測装置毎の観測値数と物体の推定位置数を比較する。退去物体候補数算出部１１０ｂは、第２推定位置数比較部１１０ａでの比較結果に基づき物体の推定位置数が観測値数よりも多かった場合、物体の推定位置数と観測値数の差分数を観測装置１００が検出した退去物体候補数として算出する。退去物体判断部１１０ｃは、各物体の推定位置について、相関値の最大値が低い順に、退去物体候補数算出部１１０ｂで算出された退去物体候補数分だけ、物体が退去したと判断する。
【００９４】
先ず、カメラ１０１の観測値数を、観測履歴データベース１０３から相関値算出部１０８を介して退去物体候補算出部１１０の第２推定位置数比較部１１０ａが取得する。例えば、図９の観測履歴データベース１０３に示すように、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２９：９００では、カメラ１０１は、２個の観測値（ＣＡＭ＿０１，ＣＡＭ＿０２）を取得している。これを、観測履歴データベース１０３から相関値算出部１０８を介して第２推定位置数比較部１１０ａが取得する。
【００９５】
次に、現在（物体位置推定処理、例えば、ステップＳ３０６の処理を行うとき）、推定中の人２０２の数を、位置推定履歴データベース１０６から相関値算出部１０８を介して第２推定位置数比較部１１０ａで取得する。例えば、図１４の位置推定履歴データベース１０６に示すように、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００では、３人の人物（ＴＡＧ＿０１，ＴＡＧ＿０２，ＮＯＮＴＡＧ＿０１）が部屋２０１内にいると推定されている。すなわち、ここでは、タグ２０３を所持している二人の人２０２（それらのＩＤは「ＴＡＧ＿０１」，「」ＴＡＧ＿０２）と、タグ２０３を所持していない一人の人２０２（ＩＤは「ＮＯＮＴＡＧ＿０１」）とが部屋２０１内にいると推定されている。
【００９６】
このとき、退去物体候補算出部１１０の退去物体候補数算出部１１０ｂが、人２０２の数に対して、観測値数が１個少ないことを算出する。そして、退去物体候補数算出部１１０ｂが、部屋２０１内から人２０２が１人退去したことを判断する。
【００９７】
退去物体候補数算出部１１０ｂが、人２０２の退去を判断すると、次に、退去物体候補算出部１１０の退去物体判断部１１０ｃが、観測値毎に最も相関値の高くなっている人２０２を検出して対応付ける。図１６の相関値の例では、観測値ＣＡＭ＿０６はＴＡＧ＿０１と退去物体判断部１１０ｃによって対応付けられ、観測値ＣＡＭ＿０７はＴＡＧ＿０２と退去物体判断部１１０ｃによって対応付けられる。人２０２（ＮＯＮＴＡＧ＿０１）は、どの観測値とも退去物体判断部１１０ｃで対応付けられていない。
【００９８】
その後、退去物体判断部１１０ｃが、どの観測値とも対応付けられなかった人２０２（ＮＯＮＴＡＧ＿０１）を、部屋２０１から退去した人２０２であると判定する。そして、退去物体候補算出部１１０の退去物体判断部１１０ｃが、前記人２０２（ＮＯＮＴＡＧ＿０１）が部屋２０１から退去した可能性があることを入退判定部１１１に伝える。
【００９９】
ここで、部屋２０１内から人２０２が全員退去した直後の場合について説明する。この場合、人２０２が全員部屋２０１から退去し、観測値が得られないため、相関値算出部１０８において相関値が計算できない。そこで、観測値が１個も取得できていない場合に限り、入退物体判定部１１１が、全ての人２０２を、部屋２０１から退去した人２０２であると判定する。
【０１００】
＜入退物体判定部の説明＞
ステップＳ３０７の処理において、入退判定部１１１は、進入物体候補算出部１０９及び退去物体候補算出部１１０が出力した結果を、位置推定履歴データベース１０６に記録する。
【０１０１】
例えば、図９の時刻２０１０：３：３：１４：２３：２８：０００において、部屋２０１に新規に進入した人２０２を観測して取得された観測値と判断された観測値ＣＡＭ＿００５の情報を、進入物体候補算出部１０９から入退判定部１１１が受け取ったとする。
【０１０２】
すると、入退判定部１１１は、未だ位置推定履歴データベース１０６に記録されたことのない、タグ２０３を所持していない人２０２を表すＩＤを決定する。例えば、位置推定履歴データベース１０６を入退判定部１１１が参照し、未だ使用されていないＩＤを入退判定部１１１が算出して決定する。図９に示すように、時刻２０１０：３：３：１４：２３：２７：９００時点ではタグ２０３を所持していない人２０２を表すＩＤは記録されていないため、入退判定部１１１が、部屋２０１に新規に進入してきた人２０２を表すＩＤをＮＯＮＴＡＧ＿０１であると決定する。次回観測以降、入退判定部１１１が、タグ２０３を所持していない人２０２を表すＩＤを、ＮＯＮＴＡＧ＿０２，ＮＯＮＴＡＧ＿０３，・・・と決定することができる。
【０１０３】
部屋２０１に進入してきた人２０２のＩＤが入退判定部１１１によって決定されると、前記ＩＤの人２０２が、観測値ＣＡＭ＿００５が観測された位置を平均位置とした、分散１５ｃｍのガウス分布に従い存在する可能性がある。そのため、入退判定部１１１が、前記ＩＤの人２０２を位置推定履歴データベース１０６に記録する（図１４参照）。
【０１０４】
図９に示すように、更に次の時刻２０１０：３：３：１４：２３：２９：９００において、部屋２０１から退去した人２０２（ＮＯＮＴＡＧ＿０１）の情報を、入退判定部１１１が退去物体候補算出部１１０から受け取ったとする。
【０１０５】
すると、入退判定部１１１は、ＮＯＮＴＡＧ＿０１が示す人２０２は部屋２０１から退去したことを、位置推定履歴データベース１０６に記録する（例えば、図１４に示すように、「−」の記号などを用いることで、人２０２が部屋２０１内に存在しないことを示すことができる）。
【０１０６】
ここで、カメラ１０１には、人２０２の検出ミスと人２０２以外の物体を人２０２として検出してしまう過検出の問題がある。また、タグリーダ１０２にもタグ２０３の検出ミスの可能性が存在する。このような場合、進入物体候補検出部１０９から２回連続で同じ観測値（色特徴量等により同一人物を観測して得られたと判断できる観測値）が進入候補として挙がってきている場合にのみ、前記観測値を入退物体判定部１１１の処理に使用するなどとすることができる。また、同様に、退去物体候補検出部１１０から２回連続で同じ人２０２（例えば、ＮＯＮＴＡＧ＿０１など）が退去候補として挙がってきている場合にのみ、前記人２０２を入退物体判定部１１１の処理に使用するとしても良い。
【０１０７】
ここで、カメラ１０１が２台設置されており、互いに重複する観測範囲を持っていた場合について説明する。この場合、上記の方法では、１台目のカメラと２台目のカメラが共に、人２０２の部屋２０１への進入を観測した場合、各カメラの観測値に基づいて進入物体数が２人となってしまう。そこで、カメラ１０１が、互いに重複する観測範囲を持っていた場合については、入退判定部１１１を図１Ｅに示すように、進入物体数算出部１１１ａと、第１クラスタリング部１１１ｂと、ＩＤ尤度和算出部１１１ｃと、物体進入判定部１１１ｄとを備えるように構成する。
【０１０８】
進入物体数算出部１１１ａは、入退物体候補検出部９２が観測装置毎に出力した進入物体候補数の平均値又は最大値を、進入物体数として算出する。
【０１０９】
第１クラスタリング部１１１ｂは、進入物体候補検出部１０９が検出した全ての進入物体を、クラスタ数が、進入物体数算出部１１１ａで算出された進入物体数となるように位置に関してクラスタリングする。
【０１１０】
ＩＤ尤度和算出部１１１ｃは、第１クラスタリング部１１１ｂでクラスタリングしたクラスタに属する各進入物体の観測値に含まれるＩＤ尤度について、ＩＤ毎に和を算出する。
【０１１１】
物体進入判定部１１１ｄは、ＩＤ尤度和算出部１１１ｃで算出されかつ推定位置が存在しない物体に対するＩＤ尤度の和の中で、ＩＤ尤度が最も値の高いＩＤの物体がクラスタの平均位置に進入したと判定する。
【０１１２】
以下、これらの構成要素の動作について説明する。
【０１１３】
例えば、第１カメラ１０１Ａが座標１〜１０までを観測範囲とし、第２カメラ１０１Ｂが座標６〜１５までを観測範囲としている場合を考える（説明を簡単にするため、１次元で説明を行う）。つまり、第１カメラ１０１Ａのみが観測している範囲（１〜５）と、第１カメラ１０１Ａと第２カメラ１０１Ｂとが互いに重複する観測範囲（６〜１０）と、第２カメラ１０１Ｂのみが観測している範囲（１１〜１５）とが存在することとなる。
【０１１４】
このとき、先ず、各観測している範囲（観測範囲）内で観測された観測値と、対応する観測範囲内に存在すると推定されている人２０２との間でのみ、前記相関値を相関値算出部１０８で算出する。そして、相関値算出部１０８で算出された前記相関値に基づいて、進入物体候補算出部１０９と退去物体候補算出部１１０とで、部屋２０１への進入物体と部屋２０１からの退去物体をそれぞれ判定する。
【０１１５】
前記重複する観測範囲における部屋２０１への進入物体の判定方法について説明する。
【０１１６】
前記重複する観測範囲で取得されている観測値に対して、各カメラ１０１Ａ，１０１Ｂが取得した観測値に基づいて判定された、進入物体候補数の平均値を入退判定部１１１の進入物体数算出部１１１ａで算出する。例えば、第１カメラ１０１Ａの観測値によって２個の進入物体候補が出力され、第２カメラ１０１Ｂの観測値によって４個の進入物体候補が出力された場合、進入物体数算出部１１１ａにより、進入物体候補数の平均値は３個（＝（２＋４）／２）となる。このとき、重複する観測範囲において、進入物体を観測して得られたものであると判定された観測値は合計で６個（＝（２＋４））ある。この６個の観測値を、位置に関して３個のクラスタになるようにクラスタリングを入退判定部１１１の第１クラスタリング部１１１ｂで行う。そして、第１クラスタリング部１１１ｂでのクラスタリング終了後、各クラスタに属する観測値の重心位置を進入物体の存在する位置として入退判定部１１１のＩＤ尤度和算出部１１１ｃで算出して、入退判定部１１１の物体進入判定部１１１ｄで判定する。ここで、進入物体候補数の平均値を用いる理由は、第１（第２）カメラ１０１Ａ（１０１Ｂ）の検出ミスと過検出との可能性を考慮したためである。
【０１１７】
前記重複する観測範囲における、部屋２０１からの退去物体の判定方法について説明する。退去物体候補算出部１１０が、第１カメラ１０１Ａと第２カメラ１０１Ｂの両観測値において、同じ人２０２を示すＩＤを退去候補物体として出力した場合に、前記ＩＤが示す人２０２を退去物体であると判断する。また、部屋２０１内に３台以上のカメラ１０１が設置されていた場合、退去物体候補算出部１１０が、各カメラ観測値の過半数において、同じ人２０２を示すＩＤを退去候補物体として出力した場合に、前記ＩＤが示す人２０２を退去物体であると判断しても良い。
【０１１８】
前記重複する観測範囲以外における部屋２０１への進入物体の判定、及び部屋２０１からの退去物体の判定方法に関しては、カメラが１台のケースにおいて説明した方法と同じで良い。
【０１１９】
＜物体位置推定部の説明＞
ステップＳ３０８の処理において、物体位置推定部１０５は、位置推定履歴データベース１０６に記録された情報を基に、部屋２０１内に存在する人２０２の位置の推定を行う。
【０１２０】
具体的には、どの人２０２を見て得られた観測値なのかを決定するアソシエーション問題を物体位置推定部１０５が解き、人２０２の位置の更新に使用する観測値を物体位置推定部１０５が決定する。その後、カルマンフィルタなどに代表されるベイズフィルタリングの処理を物体位置推定部１０５で行うことによって、物体位置推定部１０５が人２０２の位置の推定（更新）を行うこととなる。
【０１２１】
アソシエーション問題の解法であるが、まず、エビデンス値を物体位置推定部１０５にて算出する。尚、エビデンス値とは、上述した相関値と同等である（説明の便宜上、用語を使い分けているだけである）。次に、算出したエビデンス値を（各観測値について、全てのＩＤへのエビデンス値の和が１となるように）正規化しアソシエーション値を物体位置推定部１０５にて得る。そして、各人２０２について、アソシエーション値が最大となる観測値のみを物体位置推定部１０５にて使用し、物体位置推定部１０５がカルマンフィルタなどにより位置の推定を行う。尚、これは、位置の推定に利用する観測値を決定する一例であり、本発明はこれに限るものではない。例えば、使用する観測値は、アソシエーション値が閾値以上となる観測値としても良い。また、観測値は全て使用し、位置の推定を行う際にアソシエーション値で位置の更新量に重みを付ける様にしても良い。アソシエーション値による重み付け方法に関しては後述する。
【０１２２】
以下に、カルマンフィルタについての説明を行う。
【０１２３】
カルマンフィルタとは、物体位置推定システムの状態（本発明の第１実施形態においては、例えば、物体の位置）の情報、及び、カメラ１０１の観測値の双方にノイズが含まれるという仮定の基に、尤もらしい物体位置推定システム９０の状態を物体位置推定部１０５によって推定するものである。
【０１２４】
図１７に、物体位置推定処理にカルマンフィルタを利用した例を示す。縦軸は確率、横軸は物体の位置を表す。
【０１２５】
物体が（式２）に表されるような移動を行うとき、カメラ１０１は、（式３）で求められる観測値１７０３を得ることができる。ここで、Ａは物体の運動モデル、ｘは物体の物体位置、ｖは移動の際に生じるプロセスノイズを表している。また、ｙは観測値、Ｈは物体位置ｘと観測値ｙを対応付ける観測モデル、ｗは観測ノイズ、ｔは時間を表している。よって、Ａｔは時間ｔでの物体の運動モデル、ｘｔ、ｘｔ−１はそれぞれ時間ｔ及び時間ｔ−１での物体位置、ｖｔは時間ｔでの、移動の際に生じるプロセスノイズを表している。また、ｙｔは時間ｔでの観測値、Ｈｔは時間ｔでの物体位置ｘｔと観測値ｙｔを対応付ける観測モデル、ｗｔは時間ｔでの観測ノイズである。
【０１２６】
【数２】
2013253779.tif 000004
【０１２７】
【数３】
2013253779.tif 000005
【０１２８】
ここで、プロセスノイズｖ及び観測ノイズｗは、白色ガウスノイズとすると、ｐ（ｗ）は（式４）のように表されるとともに、ｐ（ｖ）は（式５）のように表される。尚、Ｎ（０，Ｑ）は、平均０、分散Ｑのガウス分布を表している。Ｎ（０，Ｒ）も同様に、平均０、分散Ｒのガウス分布を表している。
【０１２９】
【数４】
2013253779.tif 000006
【０１３０】
【数５】
2013253779.tif 000007
【０１３１】
観測値１７０３が得られると、現在（物体位置推定処理を行うとき）、得られている物体の位置に関する事前確率分布１７０１（以後、「事前分布」と呼ぶ。）を物体位置推定部１０５で更新し、予測確率分布１７０２（以後、「予測分布」と呼ぶ。）を物体位置推定部１０５で作成する。（式６）で予測分布１７０２の平均（位置）を物体位置推定部１０５で求め、（式７）で予測分布９０２の分散を物体位置推定部１０５で求めることができる。尚、ｘａ｜ｂは時刻ｂの情報を基にした時刻ａのｘの推定値を表す。例えば、（式６）の「ｘｔ｜ｔ−１」は時刻ｔ−１の情報を基にした時刻ｔの物体位置ｘの推定値を表しており、（式７）の「Ｐｄｔ｜ｔ−１」は時刻ｔ−１の情報を基にした時刻ｔのＰｄの推定値を表している。また、「Ｐｄｔ−１｜ｔ−１」は時刻ｔ−１の情報を基にした時刻ｔ−１のＰｄの推定値を表している。ここで、Ｐｄは分布の分散を表している。Ｑｔは時刻ｔの分散を表している。
【０１３２】
【数６】
2013253779.tif 000008
【０１３３】
【数７】
2013253779.tif 000009
【０１３４】
予測分布１７０２が物体位置推定部１０５で得られると、観測値１７０３と予測分布１７０２とから事後分布１７０４を物体位置推定部１０５で求める。（式８）で事後分布の平均（位置）を物体位置推定部１０５で求め、（式９）で事後分布の分散を物体位置推定部１０５で求めることができる。ここで、Ｋはカルマンゲインと呼ばれる値であり、（式１０）にて物体位置推定部１０５で求められる。カルマンゲインは更新量を決定する値である。観測値の精度が良い（分散Ｒが非常に小さい）場合には、更新量を大きくするため、カルマンゲインの値は大きくなる。逆に、事前分布の精度が良い（分散Ｐｄが非常に小さい）場合には、更新量を小さくするため、カルマンゲインの値は小さくなる。（式８）のＫｔは時刻ｔのカルマンゲインを表している。「ｘｔ｜ｔ」は時刻ｔの情報を基にした時刻ｔの物体位置ｘの推定値を表している。（式９）の「Ｐｄｔ｜ｔ」は時刻ｔの情報を基にした時刻ｔの分布の分散Ｐｄの推定値を表している。Ｒｔは時刻ｔの分散Ｒを表している。
【０１３５】
【数８】
2013253779.tif 000010
【０１３６】
【数９】
2013253779.tif 000011
【０１３７】
【数１０】
2013253779.tif 000012
【０１３８】
尚、アソシエーション値で人２０２の位置の更新量に重み付けを行う場合、（式１０）を以下の（式１１）に物体位置推定部１０５で置き換えれば良い。Ｄ人２０２は人２０２に対するアソシエーション値を表す。
【０１３９】
【数１１】
2013253779.tif 000013
【０１４０】
尚、全ての観測値を用いて人２０２の位置を更新するには、前記処理を観測値の数だけ繰り返す必要がある。
【０１４１】
以上のように、物体位置推定部１０５によって得られた人２０２の位置の推定結果を、位置推定履歴データベース１０６に記録する。図１４に物体位置推定部１０５の推定結果の例を示す。
【０１４２】
図１８に、本発明の前記実施形態にかかる物体位置推定装置９０を用いた監視システムの表示装置（例えば、モニターなどのディスプレイなど）９５が映し出した人２０２の移動軌跡の例を示す。前記移動軌跡毎に人２０２を示すＩＤ（すなわち、ＴＡＧ＿０１，ＴＡＧ＿０２，ＮＯＮＴＡＧ＿０１，ＮＯＮＴＡＧ＿０２）が付与されている。また、前記ＩＤ（すなわち、ＴＡＧ＿０１，ＴＡＧ＿０２，ＮＯＮＴＡＧ＿０１，ＮＯＮＴＡＧ＿０２）が示す人２０２が観測装置１００の観測範囲内のどの位置から進入し、どのような軌跡を辿り、現在（物体位置推処理を行うとき）、どの位置に存在するのかが目視で確認可能となっている。表示する軌跡は、現在（物体位置推処理を行うとき）、観測範囲内に存在すると推定されている人２０２の軌跡のみを表示しても良いし、ユーザが指定したＩＤの軌跡のみでも良い。更に、時間を指定することによって、過去観測範囲内に存在していた人２０２の軌跡を表示させても良い。
【０１４３】
特に、この図１８では、ＮＯＮＴＡＧ＿０１，ＮＯＮＴＡＧ＿０２のＩＤをそれぞれ有しかつタグを所持していない人２０２、言い換えれば、不審者とみなしうる人が、観測装置１００の観測範囲内のどの位置から進入し、どのような軌跡を辿り、現在（物体位置推処理を行うとき）、どの位置に存在するのかが目視で確認可能となっている。これにより、不審者（タグを所持していない人物）の検知、及びその逃走経路の推定などを容易に行うことができる。
【０１４４】
もちろん、本発明としては、表示装置９５に代えて、又は、表示装置９５に加えて、必要な装置に対して前記物体位置推定結果の情報を出力可能な出力装置９６を備えるようにしてもよい。
【０１４５】
前記実施形態又は変形例において、物体位置推定の対象となる物体は、人物にか限定されるものではなく、動物又は物品でもよい。
【０１４６】
なお、前記様々な実施形態のうちの任意の実施形態を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１４７】
本発明に係る物体位置推定システム、物体位置推定方法、及び物体位置推定プログラムは、タグを所持していない人物のセンシング範囲内への進入、追跡、及び退去までを推定することができる。よって、進入者に予めタグを付与しておくことが困難な店舗内での顧客の動線管理、又は、オフィスなどにおける不審者（タグを所持していない人物）の検知、及びその逃走経路の推定などに関して特に有用である。
【符号の説明】
【０１４８】
９０  物体位置推定装置
９１  物体位置推定処理部
９２  入退物体候補検出部
９５  表示装置
９６  出力装置
１００  観測装置
１０１  カメラ
１０１ｂ  画像処理部
１０１ｃ  ＩＤ識別処理部
１０１ｃｂ  比較部
１０１ｃｄ  算出部
１０１ｃｅ  追跡成功確率取得部
１０１ｃｆ  データアソシエーション値取得部
１０１ｃｇ  ＩＤ尤度割振部
１０１ｃｈ  加算部
１０１Ｓ  記憶部（カメラの内部記憶部）
１０２  Ｕｌｔｒａ  Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ  タグリーダ
１０３  観測履歴データベース
１０４  入退タグ判定部
１０５  物体位置推定部
１０６  位置推定履歴データベース
１０７  位置尤度算出部
１０８  相関値算出部
１０９  進入物体候補検出部
１１０  退去物体候補検出部
１１１  入退物体判定部
２０１  部屋
２０２    人
２０２Ａ  人（タグ所持人物１）
２０２Ｂ  人（タグ所持人物２）
２０２Ｃ  人（タグ未所持人物１）
２０３    タグ
２０３Ａ  タグ（タグ所持人物１所持）
２０３Ｂ  タグ（タグ所持人物２所持）
２０４Ａ  ドア（１）
２０４Ｂ  ドア（２）
２０４Ｃ  ドア（３）
１７０１  事前分布
１７０２  予測分布
１７０３  観測値
１７０４  事後分布
【図１Ａ】
2013253779.tif 000014
【図１Ｂ】
2013253779.tif 000015
【図１Ｃ】
2013253779.tif 000016
【図１Ｄ】
2013253779.tif 000017
【図１Ｅ】
2013253779.tif 000018
【図２】
2013253779.tif 000019
【図３】
2013253779.tif 000020
【図４】
2013253779.tif 000021
【図５】
2013253779.tif 000022
【図６】
2013253779.tif 000023
【図７】
2013253779.tif 000024
【図８】
2013253779.tif 000025
【図９】
2013253779.tif 000026
【図１０】
2013253779.tif 000027
【図１１】
2013253779.tif 000028
【図１２】
2013253779.tif 000029
【図１３】
2013253779.tif 000030
【図１４】
2013253779.tif 000031
【図１５】
2013253779.tif 000032
【図１６】
2013253779.tif 000033
【図１７】
2013253779.tif 000034
【図１８】
2013253779.tif 000035
【図１９】
2013253779.tif 000036