(57)【要約】【課題】室内を移動している人だけでなく、室内に静止している人の位置についても正確に検知する。【解決手段】移動物体追跡部１５が、既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素に関する、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎの画素値に基づいて、当該既検知物体が移動した新たな位置を特定し、新規物体検知部１６が、移動物体画像の各画素の画素値に基づいて新たに出現した新規物体の位置を特定し、静止物体判定部１７が、未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が室内で静止を判定し、人判定部１８が、特定物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該特定物体が人か否かを判定する。【選択図】  図１
2016218655.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する人検知装置であって、
直近に撮像された複数の直近室内画像に基づいて、直前室内画像と最新室内画像との類似度を画素値とする移動物体画像を順次生成する処理画像生成部と、
前記室内に存在している既検知物体ごとに、最後に検知された位置が最新検知位置として順次更新記録される検知結果データを記憶する記憶部と、
前記既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像から取得し、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定する移動物体追跡部と、
前記移動物体画像から取得した各画素の画素値に基づいて、前記室内に新たに出現した新規物体の位置を特定する新規物体検知部と、
前記既検知物体のうち前記移動物体画像により位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を前記最新室内画像から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が前記室内で静止しているか否かを判定する静止物体判定部と、
前記既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する人判定部と
を備えることを特徴とする人検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の人検知装置において、
前記移動物体追跡部は、前記既検知物体の最新検知位置を中心とした追跡処理領域内に位置する各画素の画素値を前記移動物体画像から取得し、これら画素値の平均値が移動物体判定しきい値より小さい場合、それぞれの画素値から算出した重みによるこれら画素の重心位置を当該既検知物体の位置として特定することを特徴とする人検知装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の人検知装置において、
前記新規物体検知部は、前記移動物体画像に含まれる各画素のうち、画素値が新規物体判定しきい値より小さい画素を、新規物体の位置として特定することを特徴とする人検知装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の人検知装置において、
前記静止物体判定部は、前記最新室内画像から取得した前記未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値が、静止物体判定しきい値より大きい場合、当該未特定物体が前記室内の当該画素の位置に静止しているものと判定することを特徴とする人検知装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４のいずれかに記載の人検知装置において、
前記人判定部は、前記最新室内画像に基づき位置が新たに特定できた特定物体のうち、一定期間継続して前記室内に存在しており、かつ、位置が特定できた特定回数が人判定しきい値以上である物体を、人として判定することを特徴とする人検知装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５のいずれかに記載の人検知装置において、
前記人判定部は、前記最新室内画像に基づき位置が新たに特定できなかった未特定物体のうち、一定期間継続して位置が特定されなかった見失回数が消滅判定しきい値以上である物体を、前記室内から消滅したものと判定することを特徴とする人検知装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６のいずれかに記載の人検知装置において、
前記処理画像生成部は、直近に撮像された複数の前記室内画像を画素ごとに画素値を平均処理することにより最新ノイズ除去画像を生成し、当該最新ノイズ除去画像の画素ごとに、当該画素を中心とした相関処理領域内に位置する各画素に関する、直前に生成した直前ノイズ除去画像との間の類似度を計算して、当該画素の新たな画素値とすることにより前記移動物体画像を生成することを特徴とする人検知装置。
【請求項８】
室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する人検知方法であって、
直近に撮像された複数の直近室内画像に基づいて、直前室内画像と最新室内画像との類似度を画素値とする移動物体画像を順次生成する処理画像生成ステップと、
前記室内に存在している既検知物体ごとに、最後に検知された位置が最新検知位置として順次更新記録される検知結果データを記憶部で記憶する記憶ステップと、
前記既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像から取得し、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定する移動物体追跡ステップと、
前記移動物体画像から取得した各画素の画素値に基づいて、前記室内に新たに出現した新規物体の位置を特定する新規物体検知ステップと、
前記既検知物体のうち前記移動物体画像により位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を前記最新室内画像から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が前記室内で静止しているか否かを判定する静止物体判定ステップと、
前記既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する人判定ステップと
を備えることを特徴とする人検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人検知技術に関し、特に室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する人検知技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、室内における人の位置を正確に検知して、建物設備の管理に利用する技術が検討されている。例えば、室内における人の位置が正確に検知できれば、人のいないエリアにおける冷暖房を弱め、照明を暗くし、あるいは消灯するなどの制御を行うことができ、結果として省エネルギーを実現することができる。また、人の居場所管理や勤務記録管理、危険場所や機密エリアへの侵入警戒、施設における行き先案内、さらには機器・道具・書類ファイルなどの物の位置追跡にも利用できる。
【０００３】
従来、このような人や物の位置を検知する技術として、特許文献１では、静止型焦電センサや圧電センサからなる人感センサにより検出した、所定の位置での動きや移動による変化に基づいて、人の位置を検知する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１１２８５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来技術では、人感センサとして焦電センサを用いた場合、焦電センサ自体が、温度の変化に応じて自発分極を持つセラミックの表面に帯電する電荷が増減するという焦電効果を利用しているため、温度変化がない場合、すなわち人が静止している場合にはセンサ出力があまり変化しなくなる傾向がある。このため、室内を移動した後、静止している人については、正確に検知することができないという問題点があった。したがって、このような誤検知が発生した場合、例えば人検知結果に応じて室内環境を制御する例では、人が席に座って仕事を行っているにもかかわらず、人がいないと判定して、当該エリアにおける冷暖房を弱め、照明を暗くし、あるいは消灯するなどの制御が行われてしまうことになる。
【０００６】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、室内を移動している人だけでなく、室内に静止している人の位置についても正確に検知できる人検知技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するために、本発明にかかる人検知装置は、室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する人検知装置であって、直近に撮像された複数の直近室内画像に基づいて、直前室内画像と最新室内画像との類似度を画素値とする移動物体画像を順次生成する処理画像生成部と、前記室内に存在している既検知物体ごとに、最後に検知された位置が最新検知位置として順次更新記録される検知結果データを記憶する記憶部と、前記既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像から取得し、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定する移動物体追跡部と、前記移動物体画像から取得した各画素の画素値に基づいて、前記室内に新たに出現した新規物体の位置を特定する新規物体検知部と、前記既検知物体のうち前記移動物体画像により位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を前記最新室内画像から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が前記室内で静止しているか否かを判定する静止物体判定部と、前記既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する人判定部とを備えている。
【０００８】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記移動物体追跡部が、前記既検知物体の最新検知位置を中心とした追跡処理領域内に位置する各画素の画素値を前記移動物体画像から取得し、これら画素値の平均値が移動物体判定しきい値より小さい場合、それぞれの画素値から算出した重みによるこれら画素の重心位置を当該既検知物体の位置として特定するようにしたものである。
【０００９】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記新規物体検知部が、前記移動物体画像に含まれる各画素のうち、画素値が新規物体判定しきい値より小さい画素を、新規物体の位置として特定するようにしたものである。
【００１０】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記静止物体判定部が、前記最新室内画像から取得した前記未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値が、静止物体判定しきい値より大きい場合、当該未特定物体が前記室内の当該画素の位置に静止しているものと判定するようにしたものである。
【００１１】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記人判定部が、前記最新室内画像に基づき位置が新たに特定できた特定物体のうち、一定期間継続して前記室内に存在しており、かつ、位置が特定できた特定回数が人判定しきい値以上である物体を、人として判定するようにしたものである。
【００１２】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記人判定部が、前記最新室内画像に基づき位置が新たに特定できなかった未特定物体のうち、一定期間継続して位置が特定されなかった見失回数が消滅判定しきい値以上である物体を、前記室内から消滅したものと判定するようにしたものである。
【００１３】
また、本発明にかかる上記人検知装置の一構成例は、前記処理画像生成部が、直近に撮像された複数の前記室内画像を画素ごとに画素値を平均処理することにより最新ノイズ除去画像を生成し、当該最新ノイズ除去画像の画素ごとに、当該画素を中心とした相関処理領域内に位置する各画素に関する、直前に生成した直前ノイズ除去画像との間の類似度を計算して、当該画素の新たな画素値とすることにより前記移動物体画像を生成するようにしたものである。
【００１４】
また、本発明にかかる人検知方法は、室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する人検知方法であって、直近に撮像された複数の直近室内画像に基づいて、直前室内画像と最新室内画像との類似度を画素値とする移動物体画像を順次生成する処理画像生成ステップと、前記室内に存在している既検知物体ごとに、最後に検知された位置が最新検知位置として順次更新記録される検知結果データを記憶部で記憶する記憶ステップと、前記既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像から取得し、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定する移動物体追跡ステップと、前記移動物体画像から取得した各画素の画素値に基づいて、前記室内に新たに出現した新規物体の位置を特定する新規物体検知ステップと、前記既検知物体のうち前記移動物体画像により位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を前記最新室内画像から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が前記室内で静止しているか否かを判定する静止物体判定ステップと、前記既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する人判定ステップとを備えている。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、室内を移動している人や新規に出現した人だけでなく、室内で静止している人の位置についても正確に検知することができる。これにより、例えば人検知結果に応じて室内環境を制御する例では、人が席に座って仕事を行っている場合でも、人が存在すると判定して、当該エリアにおける冷暖房や照明を維持することができ、適切な室内環境制御を実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】人検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】人探索処理を示すフローチャートである。
【図３】人探索処理を示す説明図である。
【図４】人探索処理で用いる変数に関する説明図である。
【図５】処理画像生成処理を示すフローチャートである。
【図６】ノイズ除去画像の生成処理を示す説明図である。
【図７】移動物体画像の生成処理を示す説明図である。
【図８】移動物体追跡処理を示すフローチャートである。
【図９】新規物体検知処理を示すフローチャートである。
【図１０】静止物体判定処理を示すフローチャートである。
【図１１Ａ】人判定処理を示すフローチャートである。
【図１１Ｂ】人判定処理（つづき）を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
［人検知装置］
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態にかかる人検知装置１について説明する。図１は、人検知装置の構成を示すブロック図である。
【００１８】
この人検知装置１は、全体として、サーバ、パーソナルコンピュータ、産業用コントローラなどの情報処理装置からなり、検知対象となる部屋ＲＭにおいて、天井など上部に設置されたセンサＳで時系列に撮像された複数の室内画像に基づいて、室内に存在する人の位置を特定する機能を有している。
本実施の形態では、センサＳがサーモバイルアレイセンサからなり、得られる室内画像が熱画像からなる場合を例として説明する。なお、センサＳは、サーモバイルアレイセンサに限定されるものではなく、対象物まで距離を検出する、例えばＴＯＦ（Time Of Flight）方式の距離画像センサなど、他の画像センサを用いてもよい。
【００１９】
図１に示すように、人検知装置１には、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１０、操作入力部１１、画面表示部１２、記憶部１３、処理画像生成部１４、移動物体追跡部１５、新規物体検知部１６、静止物体判定部１７、人判定部１８、および検知結果出力部１９が設けられている。これら機能部のうち、処理画像生成部１４、移動物体追跡部１５、新規物体検知部１６、静止物体判定部１７、人判定部１８、および検知結果出力部１９については、ＣＰＵが記憶部１３のプログラムを実行して実現される処理部から構成されている。
【００２０】
通信Ｉ／Ｆ部１０は、通信回線Ｌ１を介して部屋ＲＭに設置されたセンサＳとデータ通信を行うことにより、これらセンサＳにより室内を上部から時系列で撮像された複数の室内画像（熱画像）ｉｍｇ＿ｏｒｇを取得して記憶部１３に保存する機能と、検知結果出力部１９から出力された検知結果を、部屋ＲＭの管理を行う管理システム２へ出力する機能とを有している。
管理システム２としては、部屋ＲＭの空調や照明を制御する室内環境制御システムのほか、人の居場所管理や勤務記録管理、危険場所や機密エリアへの侵入警戒、施設における行き先案内、さらには機器・道具・書類ファイルなどの物の位置追跡を行う各種システムがある。
【００２１】
操作入力部１１は、キーボード、マウス、ダッチパネルなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出する機能を有している。
画面表示部１２は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、操作メニュー、設定画面、人探索処理状況、検知結果などを画面表示する機能を有している。
【００２２】
記憶部１３は、ハードディスクや半導体メモリからなり、通信Ｉ／Ｆ部１０で取得した室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇのほか、各機能部で生成された人探索処理用の処理画像や処理データを記憶する機能と、この処理データの１つとして、部屋ＲＭの室内に存在している既検知物体ごとに、最後に検知された位置が最新検知位置として順次更新記録される検知結果データを記憶する機能と、ＣＰＵで実行されるプログラムを記憶する機能とを有している。このプログラムは、外部装置や記録媒体（ともに図示せず）から予め記憶部１３に格納されているものとする。
【００２３】
処理画像生成部１４は、直近に撮像された複数の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）を記憶部１３から読み出し、これら室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）に基づいて、直前室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−１］と最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］との類似度を画素値とする移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを順次生成し、記憶部１３に保存する機能を有している。
【００２４】
より具体的には、処理画像生成部１４は、直近に撮像された複数の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）を画素ごとに画素値を平均処理することにより最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］を生成する機能と、当該最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］の画素ごとに、当該画素を中心とした相関処理領域内に位置する各画素に関する、直前に生成した直前ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ−１］との間の類似度ｒを計算して、当該画素の新たな画素値とすることにより最新の移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを生成する機能とを有している。
【００２５】
移動物体追跡部１５は、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得する機能と、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定する機能とを有している。
【００２６】
より具体的には、移動物体追跡部１５は、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体の最新検知位置を中心とした追跡処理領域内に位置する各画素の画素値を移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得し、これら画素値の平均値が移動物体判定しきい値より小さい場合、それぞれの画素値から算出した重みによるこれら画素の重心位置を当該直前検知物体の位置として特定する機能を有している。
【００２７】
新規物体検知部１６は、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得した各画素の画素値に基づいて、室内に新たに出現した新規物体の位置を特定する機能を有している。
より具体的には、新規物体検知部１６は、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎに含まれる各画素のうち、画素値が新規物体判定しきい値より大きい画素を、新規物体の位置として特定する機能を有している。
【００２８】
静止物体判定部１７は、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体のうち移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎにより位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が室内で静止しているか否かを判定する機能を有している。
【００２９】
より具体的には、静止物体判定部１７は、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得した未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値が、静止物体判定しきい値より大きい場合、当該未特定物体が室内の当該画素位置に静止しているものと判定する機能を有している。
【００３０】
人判定部１８は、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する機能を有している。
【００３１】
より具体的には、人判定部１８は、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］に基づいて、位置が新たに特定できた特定物体のうち、一定期間継続して室内に存在しており、室内から消滅しておらず、かつ、位置が特定できた特定回数が人判定しきい値以上である物体を、人として判定する機能と、既検知物体であって、かつ、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］に基づいて、位置が新たに特定できなかった未特定物体のうち、一定期間継続して位置が特定されなかった見失回数が消滅判定しきい値以上である物体を、室内から消滅したものと判定する機能とを有している。
【００３２】
検知結果出力部１９は、移動物体追跡部１５、新規物体検知部１６、静止物体判定部１７、および人判定部１８での処理結果に基づいて、室内に存在する人または／および物体に関する位置、人数、存在有無などの検知結果を、画面表示部１２に出力する機能と、通信Ｉ／Ｆ部１０および通信回線Ｌ２を介して管理システム２へ出力する機能とを有している。
【００３３】
［本実施の形態の動作］
次に、図２〜図４を参照して、本実施の形態にかかる人検知装置１の動作について説明する。図２は、人探索処理を示すフローチャートである。図３は、人探索処理を示す説明図である。図４は、人探索処理で用いる変数に関する説明図である。なお、図３に示されている各画像は、あくまでも理解を容易とするための処理イメージであり、実際の処理とは異なる場合がある。
【００３４】
人検知装置１は、部屋ＲＭ内に存在する人を探索する際、最新の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］が得られるごとに、図２の人探索処理を実行する。なお、センサＳで撮像された室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］は、通信Ｉ／Ｆ部１０を介して順次記憶部１３に保存されるものとする。
【００３５】
まず、処理画像生成部１４は、直近に撮像されたｎ枚の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−ｎ＋１］〜ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］（直近室内画像）を記憶部１３から読み出し、これら室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）に基づいて、直前室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−１］と最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］との類似度ｒを画素値とする移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを生成し、記憶部１３に保存する（ステップ１００）。なお、ｎは１以上の整数からなり、図４の変数＿ｆｌｍ＿ｒｎｇに相当する。
【００３６】
次に、移動物体追跡部１５は、記憶部１３の直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］を参照して、この直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］に記録されている既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得し、これら画素値に基づいて、当該既検知物体が移動した新たな位置を追跡して最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］を更新する（ステップ１０１）。
【００３７】
なお、検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］は、図４に示されている、各物体に関する存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］，Ｘ座標＿ｒｅｓ＿ｘｐｓ［ｔ］，Ｙ座標＿ｒｅｓ＿ｙｐｓ［ｔ］，経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］，特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］，見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］の総称である。
【００３８】
本実施の形態において、過去に１回でも検知された物体は、すべて検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に登録されており、これらを登録物体という。このうち、物体の室内における存在状況は存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］で記録されており、値「０」，「１」，「２」，「４」，「８」がそれぞれ「消滅」、「移動」、「新規」、「静止」、「人」の各判定状況を示している。なお、これら値のうち「０」以外は、存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］の各ビットに対応しており、判定状況の推移に応じて複数のビットが有効になる場合もある。
【００３９】
経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］は、人探索処理ごとに、室内から消滅しておらず、存在していると判定された経過回数であり、特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］は、物体の位置が特定された回数であり、見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］は、連続して物体の位置が特定できなかった回数である。
【００４０】
この後、新規物体検知部１６は、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得した各画素の画素値に基づいて、室内に新たに出現した新規物体の位置を検知して最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］を更新する（ステップ１０２）。
【００４１】
続いて、静止物体判定部１７は、直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］および最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］を参照して、既検知物体のうち移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎにより移動物体追跡部１５で位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の直前位置に対応する画素の画素値を、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得し、これら画素値に基づいて、当該未特定物体が室内で静止しているか否かを判定し、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］を更新する（ステップ１０３）。
【００４２】
次に、人判定部１８は、直近に得られた検知結果データ＿ｒｅｓを参照して、既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定する（ステップ１０４）。
【００４３】
この後、検知結果出力部１９は、移動物体追跡部１５、新規物体検知部１６、静止物体判定部１７、および人判定部１８での処理結果、すなわち最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に基づいて、室内に存在する人または／および物体に関する位置、人数、存在有無などの検知結果を、画面表示部１２や管理システム２へ出力し（ステップ１０５）、一連の人探索処理を終了する。
【００４４】
［処理画像生成動作］
次に、図５〜図７を参照して、本実施の形態にかかる処理画像生成動作について説明する。図５は、処理画像生成処理を示すフローチャートである。図６は、ノイズ除去画像の生成処理を示す説明図である。図７は、移動物体画像の生成処理を示す説明図である。
【００４５】
処理画像生成部１４は、図２のステップ１００において、図５の処理画像生成処理を実行する。なお、図６〜図７に示されている各画像は、あくまでも理解を容易とするための処理イメージであり、記載されている数値や実際の処理とは異なる場合がある。
【００４６】
処理画像生成部１４は、まず、直近に撮像されたｎ枚の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−ｎ＋１］〜ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］（直近室内画像）を記憶部１３から取得し（ステップ１１０）、図６に示すように、これら室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−ｎ＋１］〜ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］を、画素ごとに画素値を平均処理することにより最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］を生成する（ステップ１１１）。この際、ｎ枚の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇは、処理ごとに１枚ずつ入れ替わることになるため、処理の流れからみれば、ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎは、ｎ枚の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇに関する移動平均画像に相当していることになる。
【００４７】
次に、処理画像生成部１４は、図７に示すように、最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］の画素ごとに、当該画素を中心とした相関処理領域内に位置する各画素に関する、直前に生成した直前ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ−１］との間の類似度ｒを計算して、当該画素の新たな画素値とすることにより最新の移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを生成して、記憶部１３に保存し（ステップ１１２）、一連の処理画像生成処理を終了する。
【００４８】
相関処理領域の大きさは、図４の周囲領域サイズ＿ｗｎｇ＿ｃｌｒで特定される。図７には、相関処理領域の大きさを３×３（＿ｗｎｇ＿ｃｌｒ＝３）とした例が示されており、直前ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ−１］から選択した９個の画素と、最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］から選択した９個の画素との間で、類似度ｒが計算され、この類似度ｒが移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎにおける新たな画素値として用いられている。
【００４９】
類似度ｒは、相関処理領域を構成する画像間の類似度を示す値であればよく、公知の手法により計算すればよい。本実施の形態では、類似度ｒとして正規化相関値を用いる場合を例として説明する。例えば、相関処理領域がｍ個の画素からなり、これら画素ｉ（ｉ＝１〜ｍの整数）の位置座標をｘｉ，ｙｉとした場合、正規化相関値からなる類似度ｒは、次の式（１）で求められる。
【数１】
2016218655.tif 000003
【００５０】
［移動物体追跡動作］
次に、図８を参照して、本実施の形態にかかる移動物体追跡動作について説明する。図８は、移動物体追跡処理を示すフローチャートである。
移動物体追跡部１５は、図２のステップ１０１において、図８の移動物体追跡処理を実行する。
【００５１】
移動物体追跡部１５は、まず、直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］を参照し、この直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］に登録されている各登録物体のうちから、注目物体として最初の物体を選択し（ステップ１２０）、選択した注目物体の存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ−１］に基づいて、室内から消滅しておらず、室内に存在している既検知物体であることを確認する（ステップ１２１）。既検知物体は、それまでの探索処理により室内に存在することが検知され、室内から消滅したと判定されていない物体である。したがって、例えば、直前室内画像に基づき位置が特定できなかった物体であっても、室内から消滅したと判定されていない場合には、消滅と判定されるまで様子見するため、既検知物体として扱われる。
【００５２】
ここで、注目物体が既検知物体である場合（ステップ１２１：ＹＥＳ）、移動物体追跡部１５は、既検知物体の最新検知位置を中心とした追跡処理領域に含まれる各画素の画素値を移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得し、これら画素値から算出した重みによるこれら画素の重心位置と、これら画素値の平均値である平均画素値とを計算する（ステップ１２２）。追跡処理領域の大きさは、図４の座標更新探索幅＿ｗｎｇ＿ｓｃｈで特定される。
【００５３】
例えば、追跡処理領域内に位置するｋ個の画素ｉ（ｉ＝１〜ｋの整数）の位置座標をｘｉ，ｙｉとし、画素ｉの画素値をそれぞれＧｉとし、画素値Ｇｉを逆極性として正規化した値を画素ｉの重みＷｉとした場合、これらｋ個の画素の重心位置Ｐｘ，Ｐｙは、各画素位置の重み付き平均値を求める次の式（２）で表され、これら画素の平均画素値ｓｃｏは、これら画素値Ｇｉの平均値を求める次の式（３）で表される。この際、Ｇｉが−１から１までの値をとる場合、Ｗｉは０から１までの値となる。
【００５４】
【数２】
2016218655.tif 000004
【数３】
2016218655.tif 000005
【００５５】
次に、移動物体追跡部１５は、得られた平均画素値と移動物体判定しきい値（＿ｔｈｒ＿ｄｙｎ）とを比較する（ステップ１２３）。ここで、類似度ｒとして正規化相関値を用いた場合、直前ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ−１］と新規ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］との間においてあまり変化がない場合、両者間で相関が高くなるため、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎの画素値は小さくなる。一方、物体の移動により両社の画像に変化がみられる場合、両者間で相関が低くなるため、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎ画素値は大きくなる。
【００５６】
したがって、平均画素値が移動物体判定しきい値より小さい場合（ステップ１２３：ＹＥＳ）、移動物体追跡部１５は、注目物体が移動物体であると判定して、得られた重心位置からなる新たな位置に注目物体が移動したものと特定し、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に設定する（ステップ１２４）。この際、存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「移動」を示す値「１」を設定し、特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］をインクリメント（＋１）しておく。
【００５７】
この後、移動物体追跡部１５は、探索画像ｉｍｇ＿ｆｌｇのうち、図４の周囲領域サイズ＿ｗｎｇ＿ｃｌｒで特定される、直前位置を中心とした周囲領域内の各画素を探索済みに設定する（ステップ１２５）。探索画像ｉｍｇ＿ｆｌｇは、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを構成する各画素について、探索済みか未探索かを示すデータであり、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］などの変数と同様にして、処理画像生成前に初期化、この場合はすべて未探索に設定される。
【００５８】
続いて、移動物体追跡部１５は、直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］に記録されている各登録物体のうちから、注目物体として次の物体を選択し（ステップ１２６）、すべての登録物体に関する移動物体追跡処理が終了したか確認する（ステップ１２７）。
ここで、すべての登録物体に関する移動物体追跡処理が終了していない場合には（ステップ１２７：ＮＯ）、ステップ１２１へ戻り、すべての登録物体に関する移動物体追跡処理が終了した場合には（ステップ１２７：ＹＥＳ）、一連の移動物体追跡処理を終了する。
【００５９】
一方、ステップ１２１において、注目物体が既検知物体でない場合には（ステップ１２１：ＮＯ）、ステップ１２６に移行して、次の物体を注目物体として選択する。また、ステップ１２３において、平均画素値が移動物体判定しきい値以上の場合にも（ステップ１２３：ＮＯ）、ステップ１２６に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００６０】
［新規物体検知動作］
次に、図９を参照して、本実施の形態にかかる新規物体検知動作について説明する。図９は、新規物体検知処理を示すフローチャートである。
新規物体検知部１６は、図２のステップ１０２において、図９の新規物体検知処理を実行する。
【００６１】
新規物体検知部１６は、まず、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを構成する各画素から、最初の画素を注目画素として選択し（ステップ１３０）、探索画像ｉｍｇ＿ｆｌｇに基づいて、選択した注目画素が未探索であるか確認する（ステップ１３１）。
ここで、注目画素が未探索である場合（ステップ１３１：ＹＥＳ）、新規物体検知部１６は、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから注目画素の画素値を取得し（ステップ１３２）、例えば移動物体判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｄｙｎと等しい新規物体判定しきい値と比較する（ステップ１３３）。
【００６２】
この際、取得した画素値が新規物体判定しきい値より小さい場合（ステップ１３３：ＹＥＳ）、新規物体検知部１６は、注目物体が新規物体であると判定し、注目画素の画素位置を新規物体の位置として特定して最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に設定する（ステップ１３４）。この際、存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「新規」を示す値「２」を設定し、特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］を「１」としておく。
【００６３】
この後、新規物体検知部１６は、探索画像ｉｍｇ＿ｆｌｇのうち、図４の周囲領域サイズ＿ｗｎｇ＿ｃｌｒで特定される、新規位置を中心とした周囲領域内の各画素を探索済みに設定する（ステップ１３５）。
【００６４】
続いて、移動物体追跡部１５は、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから注目画素として次の画素を選択し（ステップ１３６）、すべての画素に関する新規物体検知処理が終了したか確認する（ステップ１３７）。
ここで、すべての画素に関する新規物体検知処理が終了していない場合には（ステップ１３７：ＮＯ）、ステップ１３１へ戻り、すべての画素に関する新規物体検知処理が終了した場合には（ステップ１３７：ＹＥＳ）、一連の新規物体検知処理を終了する。
【００６５】
一方、ステップ１３１において、注目画素が未探索でない場合には（ステップ１３１：ＮＯ）、ステップ１３６に移行して、次の画素を注目画素として選択する。また、ステップ１３３において、取得した画素値が新規物体判定しきい値以下の場合（ステップ１３３：ＮＯ）、ステップ１３６に移行して、次の画素を注目画素として選択する。
【００６６】
［静止物体判定動作］
次に、図１０を参照して、本実施の形態にかかる静止物体判定動作について説明する。図１０は、静止物体判定処理を示すフローチャートである。
静止物体判定部１７は、図２のステップ１０３において、図１０の静止物体判定処理を実行する。
【００６７】
静止物体判定部１７は、まず、直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］を参照し、この直前検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ−１］に登録されている各登録物体のうちから、注目物体として最初の物体を選択し（ステップ１４０）、選択した注目物体の最新存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］に基づいて、注目物体が移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎにより位置が新たに特定できなかった未特定物体であるか確認する（ステップ１４１）。
【００６８】
ここで、注目物体が未特定物体である場合（ステップ１４１：ＹＥＳ）、静止物体判定部１７は、選択した注目物体の直前存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ−１］に基づいて、注目物体が人として判定済みの物体であるか確認する（ステップ１４２）。
【００６９】
注目物体が人として判定済みの物体である場合（ステップ１４２：ＹＥＳ）、静止物体判定部１７は、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から注目物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を取得し（ステップ１４３）、静止物体判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｓｔａと比較する（ステップ１４４）。
【００７０】
ここで、取得した画素値が静止物体判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｓｔａより大きい場合（ステップ１４４：ＹＥＳ）、静止物体判定部１７は、注目物体が室内で静止している人であると判定して、その最新検知位置を注目物体の位置として再度特定し、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に設定する（ステップ１４５）。この際、存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「静止」を示す値「４」を設定し、特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］をインクリメント（＋１）しておく。
【００７１】
この後、静止物体判定部１７は、登録物体のうちから注目物体として次の物体を選択し（ステップ１４６）、すべての登録物体に関する静止物体判定処理が終了したか確認する（ステップ１４７）。
ここで、すべての登録物体に関する静止物体判定処理が終了していない場合には（ステップ１４７：ＮＯ）、ステップ１４１へ戻る。また、すべての登録物体に関する静止物体判定処理が終了した場合には（ステップ１４７：ＹＥＳ）、一連の静止物体判定処理を終了する。
【００７２】
一方、ステップ１４１において、注目物体が未特定物体でない場合には（ステップ１４１：ＮＯ）、ステップ１４６に移行して、次の物体を注目物体として選択する。同じく、ステップ１４２において、注目物体が人として判定済みではない場合には（ステップ１４２：ＮＯ）、ステップ１４６に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
また、最新検知位置に対応する画素の画素値が静止物体判定しきい値以下の場合（ステップ１４４：ＮＯ）、ステップ１４６に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００７３】
［人判定動作］
次に、図１１Ａおよび図１１Ｂを参照して、本実施の形態にかかる人判定動作について説明する。図１１Ａは、人判定処理を示すフローチャートである。図１１Ｂは、人判定処理（つづき）を示すフローチャートである。
静止物体判定部１７は、図２のステップ１０３において、図１１Ａおよび図１１Ｂの人判定処理を実行する。
【００７４】
人判定部１８は、まず、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］を参照し、この最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に登録されている各登録物体のうちから、注目物体として最初の物体を選択し（ステップ１５０）、注目物体の存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］に基づいて、注目物体が最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］において、位置が新たに特定できた特定物体であるか否かを確認する（ステップ１５１）。
ここで、注目物体が特定物体である場合（ステップ１５１：ＹＥＳ）、人判定部１８は、経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］をインクリメントするとともに、見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］をリセットする（ステップ１５２）。
【００７５】
次に、人判定部１８は、注目物体の直前存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ−１］に基づいて、注目物体が人として判定済みの物体であるか確認し（ステップ１５３）、注目物体が人として判定済みでない場合（ステップ１５３：ＮＯ）、注目物体の経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］を確認するとともに（ステップ１５４）、注目物体の特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］を確認する（ステップ１５５）。
【００７６】
ここで、注目物体の経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］が有効経過判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｃｎｔに達しており（ステップ１５４：ＹＥＳ）、かつ、注目物体の特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］が人判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｓｃｃ以上である場合（ステップ１５５：ＹＥＳ）、注目物体を人として判定し、注目物体の存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「人」を示す値「８」を設定する（ステップ１５６）。
また、ステップ１５３において、注目物体が人として判定済みの物体である場合（ステップ１５３：ＹＥＳ）、ステップ１５６へ移行する。
【００７７】
この後、人判定部１８は、最新検知結果データ＿ｒｅｓ［ｔ］に記録されている各登録物体のうちから、注目物体として次の物体を選択し（ステップ１５７）、すべての登録物体に関する人判定処理が終了したか確認する（ステップ１５８）。
ここで、すべての登録物体に関する人判定処理が終了していない場合には（ステップ１５８：ＮＯ）、ステップ１５１へ戻り、すべての登録物体に関する人判定処理が終了した場合には（ステップ１５８：ＹＥＳ）、一連の人判定処理を終了する。
【００７８】
一方、ステップ１５４において、注目物体の経過回数＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ［ｔ］が有効経過判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｃｎｔに達していない場合には（ステップ１５４：ＮＯ）、ステップ１５７に移行して、次の物体を注目物体として選択する。同じく、ステップ１５５において、注目物体の特定回数＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ［ｔ］が人判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｓｃｃより小さい場合には（ステップ１５５：ＮＯ）、ステップ１５７に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００７９】
また、ステップ１５１において、注目物体が未特定物体である場合（ステップ１５１：ＮＯ）、人判定部１８は、図１１Ｂに示すように、注目物体の見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］をインクリメントし（ステップ１６０）、注目物体の直前存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ−１］に基づいて、注目物体が人として判定済みの物体であるか確認するとともに（ステップ１６１）、注目物体の見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］を確認する（ステップ１６２）。
【００８０】
ここで、注目物体が人として判定済みであり（ステップ１６１：ＹＥＳ）、かつ、注目物体の見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］が消滅判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｍｓｓ以上の場合（ステップ１６２：ＹＥＳ）、人判定部１８は、注目物体が人として判定済みであり、一定期間継続して位置が特定できなかったことから、注目物体が室内から消滅したものと判定し、注目物体の存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「消滅」を示す値「０」を設定し（ステップ１６３）、図１１Ａのステップ１５７へ移行に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００８１】
一方、ステップ１６２において、注目物体の見失回数＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ［ｔ］が消滅判定しきい値＿ｔｈｒ＿ｍｓｓより小さい場合（ステップ１６２：ＮＯ）、人判定部１８は、注目物体が人として判定済みであり、位置が特定できない期間が規定に満たないことから、様子見を継続するため、注目物体が室内から消滅しておらず、室内に存在していると判定し、注目物体の存在フラグ＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ［ｔ］として「人」を示す値「８」を再設定し（ステップ１６４）、図１１Ａのステップ１５７へ移行に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００８２】
また、ステップ１６１において、注目物体が人として判定済みでない場合（ステップ１６１：ＮＯ）、人判定部１８は、図１１Ａのステップ１５７へ移行に移行して、次の物体を注目物体として選択する。
【００８３】
［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、処理画像生成部１４が、直近に撮像された複数の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）を記憶部１３から読み出し、これら室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）に基づいて、直前室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−１］と最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］との類似度を画素値とする移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを順次生成し、移動物体追跡部１５が、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体ごとに、当該既検知物体の最新検知位置の周辺に位置する各画素の画素値を、新たに生成した移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得し、これら画素値に基づいて当該既検知物体が移動した新たな位置を特定し、新規物体検知部１６が、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得した各画素の画素値に基づいて、室内に新たに出現した新規物体の位置を特定し、静止物体判定部１７が、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体のうち移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎにより位置が新たに特定できなかった未特定物体ごとに、当該未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値を最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得し、当該画素値に基づいて当該未特定物体が室内で静止しているか否かを判定し、人判定部１８が、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体ごとに、当該既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かを判定するようにしたものである。
【００８４】
これにより、室内を移動している物体の位置については、直近に得られた複数の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇから生成した移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎに基づいて移動物体追跡部１５により追跡検知され、室内に新たに出現した物体の位置については、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎに基づいて新規物体検知部１６により検知され、室内で静止している物体の位置については、直近に撮像された室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇに基づいて静止物体判定部１７により検知され、これらにより位置が特定された既検知物体に関する位置特定状況の履歴に基づいて、当該既検知物体が人か否かが判定されることになる。
【００８５】
したがって、室内を移動している人や新規に出現した人だけでなく、室内で静止している人の位置についても正確に検知することができる。
これにより、例えば人検知結果に応じて室内環境を制御する例では、人が席に座って仕事を行っている場合でも、人が存在すると判定して、当該エリアにおける冷暖房や照明を維持することができ、適切な室内環境制御を実現することが可能となる。
【００８６】
また、画素値をしきい値と比較して物体の位置を判定する方法によれば、室内画像として熱画像を用いた場合、背景となる部屋の床温度と人の温度とを比較することになる。このため、夏場など、両者の温度差が小さい場合には、人を区別することが難しくなり、検知位置の誤差が大きくなるという問題点がある。
本実施の形態によれば、処理画像生成部１４により、直前室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ−１］と最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］との類似度を画素値とする移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを順次生成し、この画素値をしきい値と比較するようにしたので、床温度の影響を排除することができ、結果として、人の位置をより精度よく検知することが可能となる。
【００８７】
また、本実施の形態において、移動物体追跡部１５により、記憶部１３の検知結果データに基づいて、既検知物体の最新検知位置を中心とした追跡処理領域内に位置する各画素の画素値を移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎから取得し、これら画素値の平均値が移動物体判定しきい値より小さい場合、それぞれの画素値から算出した重みによるこれら画素の重心位置を当該直前検知物体の位置として特定するようにしてもよい。これにより、室内を移動している物体の新たな位置を、極めて正確に特定することができる。
【００８８】
また、本実施の形態において、新規物体検知部１６により、移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎに含まれる各画素のうち、画素値が新規物体判定しきい値より大きい画素を、新規物体の位置として特定するようにしてもよい。これにより、室内に新規に出現した物体の位置を、極めて正確に特定することができる。
【００８９】
また、本実施の形態において、静止物体判定部１７により、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］から取得した未特定物体の最新検知位置に対応する画素の画素値が、静止物体判定しきい値より大きい場合、当該未特定物体が室内の当該画素位置に静止しているものと判定するようにしてもよい。これにより、物体が室内で移動せずに静止しているのか否かを、極めて正確に判定することができる。
【００９０】
また、本実施の形態において、人判定部１８により、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］に基づいて、位置が新たに特定できた特定物体のうち、一定期間継続して室内に存在しており、室内から消滅しておらず、かつ、位置が特定できた特定回数が人判定しきい値以上である物体を、人として判定するようにしてもよい。これにより、室内に存在する物体が人かどうかを正確に判定することができる。
【００９１】
また、本実施の形態において、人判定部１８により、最新室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ［ｔ］に基づいて、位置が新たに特定できなかった未特定物体のうち、一定期間継続して位置が特定されなかった見失回数が消滅判定しきい値以上である物体を、室内から消滅したものと判定するようにしもよい。これにより、室内に存在していた物体の消滅を正確に判定することができる。
【００９２】
また、本実施の形態において、処理画像生成部１４により、直近に撮像された複数の室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇ（直近室内画像）を画素ごとに画素値を平均処理することにより最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］を生成する機能と、当該最新ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ］の画素ごとに、当該画素を中心とした相関処理領域内に位置する各画素に関する、直前に生成した直前ノイズ除去画像ｉｍｇ＿ｒｄｎ［ｔ−１］との間の類似度ｒを計算して、当該画素の新たな画素値とすることにより最新の移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを生成するようにしてもよい。これにより、得られた室内画像ｉｍｇ＿ｏｒｇからノイズや位置むらが除去された、人探索処理において極めて良好な移動物体画像ｉｍｇ＿ｄｙｎを生成することができる。
【００９３】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１…人検知装置、１０…通信Ｉ／Ｆ部、１１…操作入力部、１２…画面表示部、１３…記憶部、１４…処理画像生成部、１５…移動物体追跡部、１６…新規物体検知部、１７…静止物体判定部、１８…人判定部、１９…検知結果出力部、２…管理システム、Ｓ…センサ、ＲＭ…部屋、Ｌ１，Ｌ２…通信回線、ｉｍｇ＿ｏｒｇ…室内画像、ｉｍｇ＿ｄｙｎ…移動物体画像、＿ｒｅｓ…検知結果データ、＿ｒｅｓ＿ｆｌｇ…存在フラグ、＿ｒｅｓ＿ｃｎｔ…経過回数，＿ｒｅｓ＿ｓｃｃ…特定回数，＿ｒｅｓ＿ｍｓｓ…見失回数。
【図１】
2016218655.tif 000006
【図２】
2016218655.tif 000007
【図４】
2016218655.tif 000008
【図５】
2016218655.tif 000009
【図８】
2016218655.tif 000010
【図９】
2016218655.tif 000011
【図１０】
2016218655.tif 000012
【図１１Ａ】
2016218655.tif 000013
【図１１Ｂ】
2016218655.tif 000014
【図３】
2016218655.tif 000015
【図６】
2016218655.tif 000016
【図７】
2016218655.tif 000017