(57)【要約】【課題】赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法等を提供することを目的とする。【解決手段】赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度に関する情報と、当該オブジェクトの温度を特定するための特定情報とを取得する取得ステップ（Ｓ２２、Ｓ２３）と、取得した特定情報と環境温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する特定ステップ（Ｓ２４）と、特定した一の参照モデルを用いて、赤外線画像の中の当該オブジェクトを検出する検出ステップ（Ｓ２５）と、を含む。【選択図】図１１
2016208408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線画像の中の所定のオブジェクトを、コンピュータが検出する検出方法であって、
（i）前記赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度に関する情報と、（ii）前記オブジェクトの温度を特定するための特定情報と、を取得する取得ステップと、
前記特定情報と前記環境温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する特定ステップと、
特定した前記一の参照モデルを用いて、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する検出ステップと、を含む、
検出方法。
【請求項２】
前記複数の参照モデルはそれぞれ、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせにおける当該オブジェクトを示す画素で構成される形状を規定したものであり、
前記形状は、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせで異なり、
前記形状は、環境温度とオブジェクトの温度とが近いほど、小さくなる、
請求項１に記載の検出方法。
【請求項３】
前記検出ステップでは、
前記赤外線画像の中に、前記一の参照モデルが示す形状および温度と類似する領域があった場合、前記領域に前記オブジェクトが存在すると判定し、
前記赤外線画像における前記領域の座標位置に関する情報を、前記オブジェクトの位置として取得することにより、前記オブジェクトを検出する、
請求項２に記載の検出方法。
【請求項４】
前記特定情報は、特定のイベントからの経過時間であり、
前記特定ステップでは、前記経過時間を前記オブジェクトの温度に変換し、
前記環境温度と、変換した前記オブジェクトの温度とに基づいて、前記一の参照モデルを特定する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の検出方法。
【請求項５】
前記特定のイベントは災害であり、
前記経過時間は前記災害が発生した時刻から経過した時間であり、
前記災害が発生した時刻は、前記コンピュータが備えるまたは外部装置に備えられている災害検知装置が前記災害を検知した時刻であり、
前記取得ステップでは、
前記コンピュータは、前記災害を検知した時刻を前記災害検知装置からネットワークまたは物理的な接続ケーブルを介して取得することで、前記経過時間を取得する、
請求項４に記載の検出方法。
【請求項６】
前記災害検知装置は、所定の閾値以上の振動を検知したときに、前記災害を検知する、
請求項５に記載の検出方法。
【請求項７】
前記オブジェクトは人物であり、
前記特定のイベントは、前記人物が風呂から出たことであり、
前記経過時間は前記人物が風呂から出た時刻から経過した時間であり、
前記取得ステップでは、
前記コンピュータは、前記人物が風呂から出た時刻を、前記風呂の制御システムからネットワークをまたは物理的な接続ケーブルを介して取得することで、前記経過時間を取得する、
請求項４に記載の検出方法。 
【請求項８】
前記特定情報は、前記オブジェクトの温度であり、
前記オブジェクトの温度は、前記オブジェクトに装着された温度計測装置により測定され、
前記取得ステップでは、前記コンピュータは、
前記オブジェクトの温度を、前記温度計測装置からネットワークまたは物理的な接続ケーブルを介して取得する、
請求項１に記載の検出方法。
【請求項９】
空気調和機の設定温度、風向、風量のうち少なくともいずれか一つを制御する制御方法であって、
請求項７に記載の検出方法を実行するコンピュータは、前記検出ステップにおいて、前記空気調和機が空気調和の対象とする空間で取得された前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出し、
前記制御方法は、前記コンピュータにより検出された前記オブジェクトの位置および温度に応じて前記空気調和機を制御する制御ステップを含む、
制御方法。
【請求項１０】
赤外線画像を取得する赤外線画像取得部と、
前記赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度を取得する環境温度取得部と、
前記赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する特定情報取得部と、
前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する検出処理部と、を備え、
前記検出処理部は、
前記特定情報と前記環境温度とに基づいて、前記複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定し、特定した前記一の参照モデルを用いて、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する、
検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、赤外線画像の中のオブジェクトを検出する検出方法および検出装置、それを用いた制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習の研究が進み、可視カメラで撮影された画像の画像認識に応用できる段階にきている。具体的には、可視カメラで撮影された大量の画像を機械学習させることで統計的に輪郭特徴を算出する。そして、この輪郭特徴を用いることで画像中のオブジェクトを高精度に検出できるようになる。
【０００３】
しかし、可視カメラで撮影された画像では、直接可視できず認識できないオブジェクトもある。
【０００４】
そこで、赤外線画像を用いて、可視カメラで撮影された画像では認識できないオブジェクトを認識する技術も提案されている（例えば特許文献１）。特許文献１には、赤外線画像の中のオブジェクト（対象物）を検出する画像処理装置等が開示されている。特許文献１では、車両のマフラー領域を１００℃、人物領域を３０℃といったようにオブジェクトに予め定めた温度を与えた上で、赤外線画像の中のオブジェクトを検出処理する技術について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−０４２４０４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】"Pedestrian Detection with Unsupervised Multi-Stage Feature Learning" , Pierre Sermanet, Koray Kavukcuoglu, Soumith Chintala, Yann LeCun, CVPR2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、例えば人などのオブジェクトは、周囲の温度（環境温度）が変わり表面温度が変化してしまう場合、特許文献１に記載の画像処理方法では、オブジェクトの検出が困難となるという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記の問題点に着目したものであり、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法、検出装置、それを用いた制御方法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】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の一形態に係る検出方法は、赤外線画像の中の所定のオブジェクトを、コンピュータが検出する検出方法であって、（i）前記赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度に関する情報と、（ii）前記オブジェクトの温度を特定するための特定情報と、を取得する取得ステップと、前記特定情報と前記環境温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する特定ステップと、特定した前記一の参照モデルを用いて、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する検出ステップと、を含む。
【００１０】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、赤外線画像の一例を示す図である。
【図２】図２は、課題を説明するための図である。
【図３】図３は、実施の形態１における検出装置の構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施の形態１における記憶部の構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施の形態１における取得部の詳細構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１における検出処理部の詳細構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、図５に示す特定部の詳細構成の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施の形態１における被災事例における時刻温度変換テーブルの一例を説明するための図である。
【図９】図９は、実施の形態１における複数の参照モデルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、図１０のＳ２２の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、図１０のＳ２４の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、図１０のＳ２５の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、実施の形態１の効果の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施の形態１の効果の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、機械学習装置の構成の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、図１６に示す機械学習装置の学習結果のデータの集合の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、図１６に示す機械学習部２１の処理の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施の形態２における検出装置の構成の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施の形態２における記憶部の構成の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、実施の形態２における取得部の詳細構成の一例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施の形態２における特定部の詳細構成の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、実施の形態２における風呂上り事例における時刻温度変換テーブルの一例を説明するための図である。
【図２４】図２４は、実施の形態２における複数の参照モデルの一例を示す図である。
【図２５】図２５は、実施の形態１における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、実施の形態２におけるＳ２３の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【図２７】図２７は、実施の形態３における検出装置の構成の一例を示す図である。
【図２８】図２８は、実施の形態３における記憶部の構成の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、実施の形態３における取得部の詳細構成の一例を示す図である。
【図３０】図３０は、実施の形態３における検出処理部の詳細構成の一例を示す図である。
【図３１】図３１は、図３０に示す特定部の詳細構成の一例を示す図である。
【図３２】図３２は、実施の形態３における人の運動時における時間と体温との関係の一例を示す図である。
【図３３】図３３は、実施の形態３における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【図３４】図３４は、実施の形態４における空気調和機の構成の一例を示す図である。
【図３５】図３５は、図３４の空気調和機が設置された様子の一例を示す図である。
【図３６】図３６は、実施の形態４における空気調和機の動作の概要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】
【００１３】
（本発明の基礎となった知見）
可視カメラで撮影された画像で画像認識を行う場合、遮蔽物などで直接可視できないオブジェクトは認識できない。一方、赤外線画像で画像認識を行なう場合には、遮蔽物があって直接可視できないオブジェクトであっても認識できる可能性がある。ここで、赤外線画像は、例えば図１に示すように、対象空間の温度部分布を示す複数の画素から構成される画像である。図１は、赤外線画像の一例を示す図である。
【００１４】
上記特許文献１に開示される技術では、車両のマフラー領域を１００℃、人物領域を３０℃といったようにオブジェクトに予め定めた温度を与えた上で、赤外線画像の中のオブジェクトを検出処理することが開示されている。これにより、夜間などで人を直接可視できない場合でも認識できるという効果を奏する。
【００１５】
しかしながら、例えば人などのオブジェクトは、周囲の温度（環境温度）が変わり表面温度が変化してしまう場合、特許文献１に記載の画像処理方法では、オブジェクトの検出が困難となるという問題がある。
【００１６】
例えば、赤外線画像の中のオブジェクトの検出をするために、周囲の温度（環境温度）とオブジェクトとの温度差から算出した輪郭特徴を用いる。しかし、周囲の温度が一定であっても、人の体内温度（オブジェクトの表面温度）が変化すると、環境温度との差が少ない部位の領域が増える。つまり、図２に示すように、人の体内温度の変化に応じて輪郭特徴が変化してしまう問題がある。したがって、特許文献１に記載の画像処理方法では、一定の環境温度かつオブジェクトの温度も一定であるという条件を満たさないと、オブジェクトを安定的に検出できないという問題がある。
【００１７】
そこで、本発明では、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合でも、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法等を提供することを目的とする。
【００１８】
本発明の一態様に係る検出方法は、赤外線画像の中の所定のオブジェクトを、コンピュータが検出する検出方法であって、（i）前記赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度に関する情報と、（ii）前記オブジェクトの温度を特定するための特定情報と、を取得する取得ステップと、前記特定情報と前記環境温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する特定ステップと、特定した前記一の参照モデルを用いて、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する検出ステップと、を含む。
【００１９】
これによれば、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合でも、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法を実現できる。
【００２０】
ここで、例えば、前記複数の参照モデルはそれぞれ、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせにおける当該オブジェクトを示す画素で構成される形状を規定したものであり、前記形状は、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせで異なり、前記形状は、環境温度とオブジェクトの温度とが近いほど、小さくなるとしてもよい。
【００２１】
また、例えば、前記検出ステップでは、前記赤外線画像の中に、前記一の参照モデルが示す形状および温度と類似する領域があった場合、前記領域に前記オブジェクトが存在すると判定し、前記赤外線画像における前記領域の座標位置に関する情報を、前記オブジェクトの位置として取得することにより、前記オブジェクトを検出するとしてもよい。
【００２２】
また、例えば、前記特定情報は、特定のイベントからの経過時間であり、前記特定ステップでは、前記経過時間を前記オブジェクトの温度に変換し、前記環境温度と、変換した前記オブジェクトの温度とに基づいて、前記一の参照モデルを特定するとしてもよい。
【００２３】
ここで、例えば、前記特定のイベントは災害であり、前記経過時間は前記災害が発生した時刻から経過した時間であり、前記災害が発生した時刻は、前記コンピュータが備えるまたは外部装置に備えられている災害検知装置が前記災害を検知した時刻であり、前記取得ステップでは、前記コンピュータは、前記災害を検知した時刻を前記災害検知装置からネットワークまたは物理的な接続ケーブルを介して取得することで、前記経過時間を取得するとしてもよい。
【００２４】
また、例えば、前記災害検知装置は、所定の閾値以上の振動を検知したときに、前記災害を検知するとしてもよい。
【００２５】
ここで、例えば、オブジェクトは人物であり、前記特定のイベントは、前記人物が風呂から出たことであり、前記経過時間は前記人物が風呂から出た時刻から経過した時間であり、前記取得ステップでは、前記コンピュータは、前記人物が風呂から出た時刻を、前記風呂の制御システムからネットワークをまたは物理的な接続ケーブルを介して取得することで、前記経過時間を取得するとしてもよい。
【００２６】
また、例えば、前記特定情報は、前記オブジェクトの温度であり、前記オブジェクトの温度は、前記オブジェクトに装着された温度計測装置により測定され、前記取得ステップでは、前記コンピュータは、前記オブジェクトの温度を、前記温度計測装置からネットワークまたは物理的な接続ケーブルを介して取得するとしてもよい。
【００２７】
また、本発明の一態様に係る空気調和機の制御方法は、空気調和機の設定温度、風向、風量のうち少なくともいずれか一つを制御する制御方法であって、請求項７に記載の検出方法を実行するコンピュータは、前記検出ステップにおいて、前記空気調和機が空気調和の対象とする空間で取得された前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出し、前記制御方法は、前記コンピュータにより検出された前記オブジェクトの位置および温度に応じて前記空気調和機を制御する制御ステップを含む。
【００２８】
また、本発明の一態様に係る空気調和機の検出装置は、赤外線画像を取得する赤外線画像取得部と、前記赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度を取得する環境温度取得部と、前記赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する特定情報取得部と、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する検出処理部と、を備え、前記検出処理部は、前記特定情報と前記環境温度とに基づいて、前記複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定し、特定した前記一の参照モデルを用いて、前記赤外線画像の中の前記オブジェクトを検出する。
【００２９】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００３０】
以下、本発明の一態様に係る赤外線検出装置等について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００３１】
（実施の形態１）
［検出装置の構成］
以下、実施の形態１における検出装置について、図面を参照しながら説明する。
【００３２】
図３は、実施の形態１における検出装置の構成の一例を示す図である。図４は、実施の形態１における記憶部の構成の一例を示す図である。
【００３３】
検出装置１００は、図３に示すように、検出部１と、赤外線センサ２と、温度センサ３と、時刻計測器４と、記憶部５と、出力部６とを備える。
【００３４】
赤外線センサ２は、例えば検出装置１００に取り付けられたサーモグラフィーであり、対象空間内の温度分布を示す赤外線画像（熱画像）を取得する。赤外線センサ２は、取得した赤外線画像を、検出部１に送信する。
【００３５】
ここで、赤外線センサ２は、例えば二次元的にマトリックス状に配列された赤外線検出素子（画素）で構成され、一度に二次元的な赤外線画像を取得する。なお、赤外線センサ２は、例えばラインセンサすなわち一次元状に配列された赤外線検出素子（画素）で構成され、一次元的に走査することで二次元的な赤外線画像を取得するとしてもよい。つまり、赤外線センサ２は、二次元的な赤外線画像を取得可能であればどのような構成でも構わない。
【００３６】
温度センサ３は、例えばサーミスタや熱電対であり、対象空間中の一点や部材表面の一点の温度を測定することができる。本実施の形態では、温度センサ３は、赤外線センサ２が赤外線画像を取得した際に、当該赤外線画像を取得した空間（対象空間）の温度である環境温度を測定し、検出部１に送信する。
【００３７】
時刻計測器４は、時刻を計測する。本実施の形態では、時刻計測器４は、赤外線センサ２が赤外線画像を取得した時刻を計測し、検出部１に送信する。
【００３８】
記憶部５は、図４に示すように、時刻温度変換テーブル５１と、学習結果関連情報ＤＢ５２とを記憶している。時刻温度変換テーブル５１は、特定情報が時間に関する情報（時間情報）である場合に、時間情報をオブジェクトの温度情報に変換するために用いられるテーブルである。学習結果関連情報ＤＢ５２は、機械学習による学習結果のデータの集合が保持されたデータベースである。本実施の形態では、学習結果関連情報ＤＢ５２には、それぞれ環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせにおける当該オブジェクトを示す画素で構成される形状を規定する複数の参照モデルが保持されている。複数の参照モデルが規定する形状は、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせで異なる。当該形状は、環境温度とオブジェクトの温度とが近いほど、小さくなる。
【００３９】
なお、学習結果関連情報ＤＢ５２に保持される複数の参照モデルは、機械学習による学習結果のデータでなくても構わない。例えば、検出装置１００を利用する知財部門等が所有する既存テンプレートであってもよいし、非特許文献１に開示される方法で生成したものであってもよい。
【００４０】
検出部１は、赤外線画像の中のオブジェクトを検出する。本実施の形態では、検出部１は、取得部１１と検出処理部１２とを備える。取得部１１は、赤外線センサ２から赤外線画像を取得し、検出処理部１２は、取得した赤外線画像の中から、人などのオブジェクトを検出する。
【００４１】
以下、本実施の形態における検出部１の詳細構成について説明する。
【００４２】
［取得部の詳細構成］
図５は、実施の形態１における取得部の詳細構成の一例を示す図である。
【００４３】
取得部１１は、図５に示すように、赤外線画像取得部１１１と、特定情報取得部１１２と、環境温度取得部１１３とを備える。
【００４４】
赤外線画像取得部１１１は、赤外線画像を取得する。本実施の形態では、赤外線センサ２から対象空間の赤外線画像を取得する。
【００４５】
環境温度取得部１１３は、赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度に関する情報を取得する。本実施の形態では、環境温度取得部１１３は、温度センサ３が測定した対象空間の環境温度を取得する。なお、環境温度取得部１１３は、温度センサ３が測定したものに限らず、対象空間の環境温度を温度計などで測定した情報を、ネットワーク等を介して、または検出装置１００に入力されることにより取得してもよい。
【００４６】
特定情報取得部１１２は、赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する。本実施の形態では、特定情報は、特定のイベントからの経過時間である。以下では、特定のイベントは災害であり、経過時間は災害が発生した時刻から経過した時間であるとして説明する。
【００４７】
特定情報取得部１１２は、災害が発生した時刻と、時刻計測器４が計測した時刻とから、経過時間を算出して取得する。特定情報取得部１１２は、例えば災害検知装置が当該災害を検知した時刻を、災害が発生した時刻として取得すればよい。ここで、災害検知装置は、所定の閾値以上の振動を検知したときに、災害を検知する。なお、この災害検知装置は、検出装置１００が備えるまたは検出装置１００とは異なる外部装置に備えられており、災害検知装置と特定情報取得部１１２とは物理的な接続ケーブルまたはネットワーク介して接続される。このようにして、特定情報取得部１１２は、災害検知装置から災害が発生した時刻を取得することができる。
【００４８】
［検出処理部の詳細構成］
図６は、実施の形態１における検出処理部の詳細構成の一例を示す図である。図７は、図５に示す特定部の詳細構成の一例を示す図である。
【００４９】
検出処理部１２は、図６に示すように、特定部１２１と、オブジェクト検出部１２２とを備える。
【００５０】
特定部１２１は、時刻温度変換部１２１１と、参照モデル特定部１２１２とを備え、取得したと特定情報と環境温度に基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する。
【００５１】
時刻温度変換部１２１１は、特定情報をオブジェクトの温度に変換する。本実施の形態では、時刻温度変換部１２１１は、特定情報取得部１１２が取得した特定情報である経過時間を検出対象のオブジェクトの温度に変換する。より詳細には、時刻温度変換部１２１１は、記憶部５に記憶されている時刻温度変換テーブル５１を参照して、特定情報取得部１１２が取得した特定情報である経過時間を検出対象のオブジェクトの温度に変換する。
【００５２】
ここで、時刻温度変換テーブル５１の一例について説明する。
【００５３】
図８は、実施の形態１における被災事例における時刻温度変換テーブルの一例を説明するための図である。図８に示す被災事例では、被災した人に家の壁などのなんらかの物体が覆いかぶさっており被災した人が活動できない状態であり、かつ、環境温度Ｔｃが人の体温よりも低い場合を想定している。この場合、図８に示すように、人の体温は、被災時刻からの時間（災害発生時刻からの経過時間）において、環境温度Ｔｃまでは線型的に下がり、その後は緩やかに下がると考えられる。
【００５４】
そのため、時刻温度変換テーブル５１には、図８（後述する図９の下軸）に示すような災害発生時刻からの経過時間と体温との関係が記述されている。この時刻温度変換テーブル５１を用いることで、時刻温度変換部１２１１は、特定情報取得部１１２が取得した特定情報である経過時間を人の温度に変換することができる。なお、被災時刻と災害発生時刻とは同刻であると取り扱っているが、その場合に限らない。また、災害発生時刻からの経過時間と体温との関係は、図８に示す場合に限らない。事前に取得でき、かつ、一定の確度を有する関係であればよい。
【００５５】
参照モデル特定部１２１２は、環境温度取得部１１３により取得された環境温度と、時刻温度変換部１２１１により変換されたオブジェクトの温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する。本実施の形態では、参照モデル特定部１２１２は、記憶部５の学習結果関連情報ＤＢ５２に保持されている複数の参照モデルを参照して、一の参照モデルを特定する。
【００５６】
ここで、学習結果関連情報ＤＢ５２に保持されている複数の参照モデルの一例について説明する。図９は、実施の形態１における複数の参照モデルの一例を示す図である。図９には、検出対象のオブジェクトが人であるとして、環境温度が１５度〜３０度のときの赤外線画像において人を示す画素で構成される形状を規定した複数の参照モデルが示されている。人の体内温度は３７度前後であるため、当該形状は、環境温度と人の体内温度とが近いほど、小さくなっている。
【００５７】
参照モデル特定部１２１２は、環境温度取得部１１３が取得した環境温度と、時刻温度変換部１２１１により変換された人などのオブジェクトの温度とに基づいて、図９に示すような複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する。
【００５８】
オブジェクト検出部１２２は、特定した一の参照モデルを用いて、赤外線画像の中のオブジェクトを検出する。
【００５９】
より具体的には、オブジェクト検出部１２２は、取得部１１が取得した赤外線画像の中に、特定した一の参照モデルが示す形状および温度と類似する領域があった場合、当該領域に検出対象のオブジェクトが存在すると判定する。そして、オブジェクト検出部１２２は、取得部１１が取得した赤外線画像における当該領域の座標位置に関する情報を、当該オブジェクトの位置として取得することにより、検出対象のオブジェクトを検出する。
【００６０】
本実施の形態では、オブジェクト検出部１２２は、図９に示すような複数の参照モデルの中から特定された一の参照モデルが示す形状および温度と類似する領域に人が存在すると判定し、当該領域の座標位置を取得することで赤外線画像の中の人を検出する。
【００６１】
［検出装置の動作］
次に、以上のように構成された検出装置１００の動作について説明する。
【００６２】
図１０は、実施の形態１における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。図１１は、図１０のＳ２３の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図１２は、図１０のＳ２４の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。図１３は、図１０のＳ２５の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
まず、検出装置１００は、赤外線画像を取得する（Ｓ２１）。具体的には、検出部１は、赤外線センサ２から赤外線画像を取得する。
【００６４】
次に、検出装置１００は、環境温度を取得する（Ｓ２２）。具体的には、検出部１は、温度センサ３が測定した、赤外線画像を取得した空間の温度である環境温度を取得する。
【００６５】
次に、検出装置１００は、特定情報を取得する（Ｓ２３）。具体的には、検出部１は、赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する。本実施の形態では、特定情報は災害が発生した時刻から経過した時間である経過時間である。そのため、まず、検出部１は、図１１に示すように、災害が発生した時刻として、災害検知装置から災害を検知した時刻を取得し（Ｓ２３１）、時刻計測器４から現在時刻を取得する（Ｓ２３２）。次いで、検出部１は、災害が発生した時刻と、時刻計測器４が計測した時刻とから、経過時間を算出する（Ｓ２３３）。
【００６６】
次に、検出装置１００は、参照モデルを特定する（Ｓ２４）。具体的には、検出部１は、取得した環境温度と特定情報とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する。本実施の形態では、検出部１は、図１２に示すように、まず、特定情報である経過時間を検出対象のオブジェクトの温度に変換する（Ｓ２４１）。次いで、検出部１は、学習結果関連情報ＤＢ５２を参照し、複数の参照モデルを取得する（Ｓ２４２）。次いで、検出部１は、取得した環境温度と、変換したオブジェクトの温度とから、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定する（Ｓ２４３）。
【００６７】
次に、検出装置１００は、赤外線画像中のオブジェクトを検出する（Ｓ２５）。具体的には、検出部１は、特定した一の参照モデルを用いて、赤外線画像の中のオブジェクトを検出する。本実施の形態では、検出部１は、図１１に示すように、まず、取得した赤外線画像の中に、特定した一の参照モデルが示す形状および温度と類似する領域があるかどうかを判定する（Ｓ２５１）。Ｓ２５１において取得した赤外線画像の中に、当該領域がある場合（Ｓ２５１でＹｅｓ）、検出部１は、当該領域が赤外線画像中の検出対象のオブジェクトであるとして検出する（Ｓ２５２）。一方、Ｓ２５１において取得した赤外線画像の中に、当該領域がない場合（Ｓ２５１でＮｏ）、検出部１は、赤外線画像中に検出対象のオブジェクトはないことを検出する（Ｓ２５３）。
【００６８】
なお、Ｓ２１〜Ｓ２３の処理はこの順に限らない。Ｓ２４の処理より前であれば、Ｓ２１〜Ｓ２３の処理の順番は入れ替えても構わない。
【００６９】
［実施の形態１の効果等］
以上のように、実施の形態１によれば、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合でも、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法等を実現できる。
【００７０】
例えば、検出対象のオブジェクトが人である場合、環境温度とオブジェクトの温度が変動すると、環境温度との差が少ない人の身体の部分（輪郭）が欠けるなどして、人の輪郭特徴が変動する。そのため、従来のように一つの輪郭特徴を規定する一つの参照モデルを用いて赤外線画像の中の人を検出しても安定的に検出することができない。
【００７１】
それに対して、本実施の形態の検出方法によれば、環境温度とオブジェクトの温度との組み合わせにおける輪郭特徴を規定する複数の参照モデルを用いるので、環境温度とオブジェクトの温度が変動しても赤外線画像の中のオブジェクトを安定的に検出することができる。
【００７２】
例えば図１４に示す可視カメラで撮影された画像では、領域Ｘに家の屋根などの遮蔽物がある。遮蔽物の下は直接可視できないため、領域Ｘに人がいるかわからない。しかしながら、本実施の検出方法を用いることで、図１５に示すように領域Ｘに人（領域Ｙ）がいるのを検出することができる可能性がある。ここで、図１４および図１５は実施の形態１の効果の一例を説明するための図である。このように、可視カメラだけでなく温度センサなども用いたセンサヒュージョンを利用することで、環境変動に頑強な（ロバスト）な認識処理を実現できる可能性がある。
【００７３】
なお、本実施の形態では、記憶部５に記憶される学習結果関連情報ＤＢ５２は、機械学習による学習結果のデータの集合が保持されたデータベースであるとして説明した。以下、機械学習により、学習結果のデータ（学習生成物）として、複数の参照モデルを得る処理について説明する。なお、以下ではオブジェクトを人として説明する。
【００７４】
図１６は、機械学習装置の構成の一例を示す図である。図１７は、図１６に示す機械学習装置の学習結果のデータの集合の一例を示す図である。
【００７５】
図１６に示す機械学習装置２００は、機械学習部２１と、学習データ関連情報ＤＢ２２と、学習結果関連情報ＤＢ２３とを備える。
【００７６】
学習データ関連情報ＤＢ２２は、機械学習部２１が学習するためのデータ（学習データ）を保持している。本実施の形態では、学習データ関連情報ＤＢ２２は、９パターンの輪郭特徴で規定される人を含む多数の赤外線画像を保持している。また、各赤外線画像に、撮影時の環境温度の情報が対応づけられている。
【００７７】
学習結果関連情報ＤＢ２３は、機械学習部２１が学習処理を行った後の学習結果のデータの集合を保持している。本実施の形態では、学習結果関連情報ＤＢ２３は、図１７に示すように環境温度と赤外線画像中の人の表面温度（オブジェクト温度）との組み合わせにおける当該人を示す画素で構成される形状を規定する９つの参照モデルを保持する。なお、学習結果関連情報ＤＢ２３は、学習結果関連情報ＤＢ５２と同一であってもよい。つまり、機械学習部２１が学習処理を行った後の学習結果のデータの集合は、学習結果関連情報ＤＢ５２に直接保持させるとしてもよい。
【００７８】
機械学習部２１は、学習データ関連情報ＤＢ２２に保持されている学習データを用いて学習し、学習結果のデータの集合を学習結果関連情報ＤＢ２３に保持させる。
【００７９】
次に、以上のように構成された機械学習装置２００の処理について説明する。以下では、オブジェクトが人であるとして説明する。
【００８０】
図１８は、図１６に示す機械学習部２１の処理の一例を示す図である。
【００８１】
まず、機械学習部２１は、学習結果関連情報ＤＢ２３に保持されている学習データを選択する（Ｓ３１）。
【００８２】
次に、機械学習部２１は、学習データを構成する赤外線画像それぞれに含まれる人の表面温度を、赤外線画像から取得する（Ｓ３２）。
【００８３】
次に、機械学習部２１は、学習データを構成する赤外線画像それぞれに対応する環境温度を取得する（Ｓ３３）。
【００８４】
次に、機械学習部２１は、選択した学習データを構成する赤外線画像と、取得した人の表面温度と、環境温度とを用いて学習処理を行う（Ｓ３４）。なお、機械学習による学習処理の詳細は、本実施の形態の趣旨と異なるので説明を省略する。
【００８５】
次に、機械学習部２１は、学習処理を行った結果である学習結果を学習結果関連情報ＤＢ２３に保持させる（Ｓ３５）。
【００８６】
（実施の形態２）
実施の形態１では、環境温度とオブジェクトの温度とが変動する場合の例として災害事例を挙げたが、それに限らない。本実施の形態では、オブジェクトの温度が変動する場合の例として人の風呂上りを挙げて説明する。
【００８７】
以下、実施の形態２における検出装置１００Ａについて、実施の形態１と異なるところを中心に説明する。
【００８８】
図１９は、実施の形態２における検出装置の構成の一例を示す図である。図３と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【００８９】
図１９に示す検出装置１００Ａは、実施の形態１の検出装置１００と比較して、検出部１Ａおよび記憶部５Ａの構成が異なる。検出部１Ａは、実施の形態１の検出部１と比較して、取得部１１Ａおよび検出処理部１２Ａの構成が異なる。
【００９０】
［記憶部の構成］
図２０は、実施の形態２における記憶部の構成の一例を示す図である。図４と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【００９１】
記憶部５Ａは、図２０に示すように、時刻温度変換テーブル５１Ａと、学習結果関連情報ＤＢ５２とを記憶している。
【００９２】
時刻温度変換テーブル５１Ａは、特定情報が時間に関する情報（時間情報）である場合に、時間情報をオブジェクトの温度情報に変換するために用いられるテーブルである。本実施の形態では、時刻温度変換テーブル５１Ａは、風呂上り事例におけるテーブルとなっている。詳細は後述するのでここでの説明は省略する。
【００９３】
［取得部の詳細構成］
図２１は、実施の形態２における取得部の詳細構成の一例を示す図である。図５と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【００９４】
取得部１１Ａは、図２１に示すように、赤外線画像取得部１１１と、特定情報取得部１１２Ａと、環境温度取得部１１３とを備える。図２１に示す取得部１１Ａは、図５に示す取得部１１に対して特定情報取得部１１２Ａの構成が異なる。
【００９５】
特定情報取得部１１２Ａは、赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する。本実施の形態では、検出対象のオブジェクトは人物であり、特定情報は、特定のイベントからの経過時間である。また、特定のイベントは人物が風呂から出たことであり、経過時間は当該人物が風呂から出た時刻から経過した時間であるとして説明する。
【００９６】
特定情報取得部１１２Ａは、当該人物が風呂から出た時刻と、時刻計測器４が計測した時刻とから、経過時間を算出して取得する。特定情報取得部１１２Ａは、風呂の制御システムが検知した当該人物が風呂から出た時刻を取得する。
【００９７】
ここで、風呂の制御システムは、ネットワークをまたは物理的な接続ケーブルを介して検出装置１００Ａと接続されている。当該制御システムは、当該人物が風呂から出た時刻を、脱衣所の熱センサや浴室に取り付けられた重量センサなどの別センサにより当該人物が風呂からでた時刻を検知する。なお、当該制御システムが当該人物の風呂から出た時刻を検知する方法はこの場合の例に限らない。当該制御システムが当該人物の風呂から出た時刻を検知し、特定情報取得部１１２Ａに送信できればどのような方法でもよい。このようにして、特定情報取得部１１２Ａは、風呂の制御システムから当該人物が風呂から出た時刻を取得することができる。
【００９８】
なお、当該制御システムは、さらに、当該人物の風呂から出た時刻における当該人物の表面温度をセンシングし、特定情報取得部１１２Ａに送信するとしてもよい。
【００９９】
［検出処理部の詳細構成］
図１９に示す検出処理部１２Ａは、図６に示す検出処理部１２に対して特定部１２１Ａの構成が異なる。以下、特定部１２１Ａについて説明する。
【０１００】
図２２は、実施の形態２における特定部の詳細構成の一例を示す図である。図７と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。図２２に示す特定部１２１Ａは、図７に示す特定部１２１に対して時刻温度変換部１２１１Ａの構成が異なる。
【０１０１】
時刻温度変換部１２１１Ａは、特定情報をオブジェクトの温度に変換する。本実施の形態では、時刻温度変換部１２１１Ａは、特定情報取得部１１２Ａが取得した特定情報である経過時間を検出対象のオブジェクトの温度に変換する。より詳細には、時刻温度変換部１２１１Ａは、記憶部５Ａに記憶されている時刻温度変換テーブル５１Ａを参照して、特定情報取得部１１２Ａが取得した特定情報である経過時間を検出対象のオブジェクトの温度に変換する。
【０１０２】
ここで、時刻温度変換テーブル５１Ａの一例について説明する。
【０１０３】
図２３は、実施の形態２における風呂上り事例における時刻温度変換テーブルの一例を説明するための図である。図２３には、風呂上り事例として人物が４１度のお湯を充たす風呂に入ったときの時間と体温（深部体温）との関係の一例が示されている。図２４は、実施の形態２における複数の参照モデルの一例を示す図である。図２４には、検出対象のオブジェクトは人物である場合に環境温度が１５度〜３０度のときの赤外線画像において人を示す画素で構成される形状を規定した複数の参照モデルが示されている。当該形状は、環境温度と人の表面温度とが近いほど、小さくなっている。
【０１０４】
図２３に示すように、人の体温は、風呂に入った時刻からの時間と共に、線型的に上がると考えられる。そこから、人の表面温度は、風呂から出た時刻から、線形的に下がると考えられる。例えば図２３に示すように、３０分お風呂に入り、体温が３９度になった場合、同様に風呂から出た時刻から３０分で２度下がると考えられる。そのため、時刻温度変換テーブル５１Ａには、図２４の下軸示すような風呂から出た時刻からの経過時間と人の表面温度との関係が記述されている。この時刻温度変換テーブル５１Ａを用いることで、時刻温度変換部１２１１Ａは、特定情報取得部１１２Ａが取得した特定情報である経過時間を人の温度（表面温度）に変換することができる。
【０１０５】
なお、人物が風呂から出た時刻と体温（深部体温）との関係は、図２４の下軸に示す例に限らない。事前に取得でき、かつ、一定の確度を有する関係であればよい。また、人物が風呂から出た時刻の表面温度を、制御システムなどで別途取得することで、図２４の下軸の原点の位置を適宜移動させるとしてもよい。
【０１０６】
［検出装置の動作］
次に、以上のように構成された検出装置１００Ａの動作について説明する。
【０１０７】
図２５は、実施の形態１における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。図２６は、実施の形態２におけるＳ２３の処理の詳細の一例を示すフローチャートである。
【０１０８】
検出装置１００Ａは、図１０に示す検出装置１００の動作に対して、Ｓ２３Ａの処理が異なるので、Ｓ２３Ａの処理について以下説明する。Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２４およびＳ２５の処理については実施の形態１で説明した通りであるので、ここでの説明は省略する。
【０１０９】
Ｓ２３Ａにおいて、検出装置１００Ａは、赤外線画像の中の人物の温度を特定するための特定情報を取得する。ここで、特定情報は人物が風呂から出た時刻から経過した時間である経過時間である。より詳細には、図２６に示すように、まず、検出装置１００Ａは、検出対象の人物が風呂から出た時刻を、風呂の制御システムから取得し（Ｓ２３１Ａ）、時刻計測器４から現在時刻を取得する（Ｓ２３２Ａ）。次いで、検出装置１００Ａは、その人物が風呂から出た時刻と、時刻計測器４が計測した時刻とから、経過時間を算出する（Ｓ２３３Ａ）。
【０１１０】
その後、検出装置１００Ａは、Ｓ２４およびＳ２５の処理を行うことで、取得した環境温度と特定情報とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定し、特定した一の参照モデルを用いて、赤外線画像の中の人物を検出する。
【０１１１】
このようにして、風呂上り直後やその後で人物の表面温度が異なっても、赤外線画像の中の人物を安定して検出することができる。
【０１１２】
［実施の形態２の効果等］
以上のように、実施の形態２によれば、環境温度とオブジェクトである人物の温度が変動する場合でも、赤外線画像の中の人物を安定して検出することができる検出方法等を実現できる。
【０１１３】
より詳細には、実施の形態２の検出方法では、取得できる時間情報を人物の表面温度に変換するとともに、環境温度と人物の表面温度との組み合わせにおける輪郭特徴を規定する複数の参照モデルを用いる。それにより、実施の形態２の検出方法では、環境温度と人物の温度が変動し、熱画像中の人物と認識できる領域が変化しても、変動に応じた参照モデルを用いることにより、赤外線画像の中のオブジェクトを安定的に検出することができる。
【０１１４】
（実施の形態３）
実施の形態３では、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合の例として、実施の形態２とは異なる事例を挙げて説明する。
【０１１５】
本実施の形態では、オブジェクトの温度が変動する場合の例として、人の運動時を挙げて説明する。
【０１１６】
以下、実施の形態３における検出装置１００Ｂについて、実施の形態１と異なるところを中心に説明する。
【０１１７】
図２７は、実施の形態３における検出装置の構成の一例を示す図である。図３と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１１８】
図２７に示す検出装置１００Ｂは、実施の形態１の検出装置１００と比較して、検出部１Ｂおよび記憶部５Ｂの構成が異なる。検出部１Ｂは、実施の形態１の検出部１と比較して、取得部１１Ｂおよび検出処理部１２Ｂの構成が異なる。
【０１１９】
［記憶部の構成］
図２８は、実施の形態３における記憶部の構成の一例を示す図である。図４と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１２０】
記憶部５Ｂは、図２８に示すように、学習結果関連情報ＤＢ５２を記憶している。すなわち、図２８に示す記憶部５Ｂは、図４に示す記憶部５に対して、時刻温度変換テーブル５１を備えない点で構成が異なる。
【０１２１】
［取得部の詳細構成］
図２９は、実施の形態３における取得部の詳細構成の一例を示す図である。図５と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１２２】
取得部１１Ｂは、図２９に示すように、赤外線画像取得部１１１と、特定情報取得部１１２Ｂと、環境温度取得部１１３とを備える。図２９に示す取得部１１Ｂは、図５に示す取得部１１に対して特定情報取得部１１２Ｂの構成が異なる。
【０１２３】
特定情報取得部１１２Ｂは、赤外線画像の中の所定のオブジェクトの温度を特定するための特定情報を取得する。本実施の形態では、特定情報は、検出対象のオブジェクトの温度である。このオブジェクトの温度は、オブジェクトに装着された温度計測装置により測定される。以下では、検出対象のオブジェクトは人物であるとして説明する。
【０１２４】
特定情報取得部１１２Ｂは、オブジェクトの温度を温度計測装置からネットワークまたは物理的な接続ケーブルを介して取得する。より具体的には、特定情報取得部１１２Ｂは、検出対象の人物の温度を人に装着された温度計測装置と通信することで取得する。なお、温度計測装置は、その人物の脈なども計測できるとしてもよい。それにより、人物は健康状態を視認しながら運動できるので、装着する可能性が高くなる。
【０１２５】
［検出処理部の詳細構成］
図３０は、実施の形態３における検出処理部の詳細構成の一例を示す図である。図３１は、図３０に示す特定部の詳細構成の一例を示す図である。図６および図７と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１２６】
検出処理部１２Ｂは、図６に示す検出処理部１２に対して特定部１２１Ｂの構成が異なる。
【０１２７】
特定部１２１Ｂは、図７に示す特定部１２１に対して時刻温度変換部１２１１の構成を供えていない点で構成が異なる。本実施の形態では、特定情報取得部１１２Ｂが、温度計測装置から検出対象の人物の温度を取得することができるので、時刻温度変換部１２１１の構成を備える必要がないからである。
【０１２８】
ここで、人の運動時における時間と体温との関係について説明する。
【０１２９】
図３２は、実施の形態３における人の運動時における時間と体温との関係の一例を示す図である。例えば、人は休憩を取りながら運動すると仮定すると、運動中による体温上昇と、休憩中による体温低下とが交互に繰り返される。そして、時間と共に休憩中の体温低下の程度が減り、運動中の体温が全体として上がるといった傾向がある。つまり、時間と体温との関係に線型等の関係がない。そこで、本実施の形態では、人に装着可能な温度計測装置を用いて人の体温を測定する。こうすることで、環境温度と人の温度との組み合わせにおける当該人を示す画素で構成される形状を規定する複数の参照モデルを用いることができる。
【０１３０】
［検出装置の動作］
次に、以上のように構成された検出装置１００Ｂの動作について説明する。
【０１３１】
図３３は、実施の形態３における検出装置の動作の概要を示すフローチャートである。
【０１３２】
検出装置１００Ｂは、図１０に示す検出装置１００の動作に対して、Ｓ２３Ｂの処理が異なる。Ｓ２１、Ｓ２２、Ｓ２４およびＳ２５の処理については実施の形態１で説明した通りであるので、ここでの説明は省略する。
【０１３３】
Ｓ２３Ｂにおいて、検出装置１００Ｂは、赤外線画像の中の人物の温度を特定するための特定情報を取得し、Ｓ２４の処理に進む。ここで、特定情報は人物に装着された温度計測装置で測定された人物の温度である。つまり、Ｓ２３Ｂでは、実施の形態１および２で説明したような、時間温度変換処理を必要としないので、そのまま、Ｓ２４の処理に進むことができる。
【０１３４】
次に、Ｓ２４およびＳ２５において、検出装置１００Ｂは、取得した環境温度と人物の温度とに基づいて、複数の参照モデルの中から一の参照モデルを特定し、特定した一の参照モデルを用いて、赤外線画像の中の人物を検出する。
【０１３５】
このようにして、運動中で人物の表面温度が異なっても、赤外線画像の中の人物を安定して検出することができる。
【０１３６】
［実施の形態３の効果等］
以上のように、実施の形態３によれば、環境温度とオブジェクトである人物の温度が変動する場合でも、赤外線画像の中の人物を安定して検出することができる検出方法等を実現できる。
【０１３７】
より詳細には、実施の形態３の検出方法では、人物に装着された温度計測装置から測定された人物の温度そのものを取得し、環境温度と人物の温度との組み合わせにおける輪郭特徴を規定する複数の参照モデルを用いる。それにより、環境温度と人物の温度が変動し、熱画像中の人物と認識できる領域が変化しても、変動に応じた参照モデルを用いることにより、赤外線画像の中のオブジェクトを安定的に検出することができる。
【０１３８】
なお、本実施の形態では、検出対象のオブジェクトとして人物として説明したが、それに限らない。検出対象のオブジェクトとして例えば立ったり座ったり手を上げたりするなどの人物の姿勢であってもよい。この場合、人物の姿勢ごとに、環境温度と人物の温度との組み合わせにおける輪郭特徴を規定する複数の参照モデルがあればよい。
【０１３９】
（実施の形態４）
本実施の形態では、実施の形態１〜３における検出装置を搭載する空気調和機について説明する。
【０１４０】
［空気調和機の構成］
図３４は、実施の形態４における空気調和機の構成の一例を示す図である。図３５は、図３４の空気調和機が設置された様子の一例を示す図である。図７と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。
【０１４１】
空気調和機３００は、図３４に示すように、例えば実施の形態１における検出部１と、赤外線センサ２と、温度センサ３と、時刻計測器４と、制御部７とを少なくとも備える。また、空気調和機３００は、ルーバ、コンプレッサ、ファンなどを備え、これらを図３５に示す対象空間７０内で検出したオブジェクトの位置および温度に応じて設定温度、風向、風量のうち少なくともいずれか一つを制御することで対象空間７０の空調制御を行う。
【０１４２】
ここで、空気調和機３００は、例えばエアコンであり、例えば図３５に示すように対象空間７０の床と略垂直な設置面に床から所定高さで設置される。そして、空気調和機３００は、例えば空気調和機３００の前面に取り付けられた検出部１により検出された人７１の位置および温度に応じて、ルーバ、コンプレッサ、ファンを制御することで設定温度、風向、風量のうち少なくともいずれか一つを制御して対象空間７０の空調制御を行う。
【０１４３】
本実施の形態では、検出部１は、空気調和機３００が空気調和の対象とする空間である対象空間７０で取得された赤外線画像の中の人７１を検出する。
【０１４４】
制御部７は、検出部１の検出結果すなわち対象空間７０で取得された赤外線画像の中の人７１の位置および温度に応じて、ルーバ、コンプレッサ、ファンなどを制御することで、人７１にとって快適な環境温度となるように対象空間７０の空調制御を行う。制御部７は、例えば、対象空間７０で取得された赤外線画像の中の人７１の表面温度が高い（つまり暑いと感じていると判断できる）場合には、コンプレッサとファンを動作させて風温、風速を制御し、冷風を発生させるように制御する。なお、制御部７は、人７１の位置の方向にルーバを向けるように制御してもよい。これにより、人７１の表面温度を下げることができるので、人７１は暑いと感じなくなり、快適に過ごすことができるようになる。また、制御部７は、例えば、対象空間７０で取得された赤外線画像の中の人７１の表面温度が低い（つまり寒いと感じていると判断できる）場合には、コンプレッサとファンを動作させ風温、風速を制御し、温風を発生させるように制御する。なお、制御部７は、人７１の位置の方向にルーバを向けるように制御してもよい。これにより、人７１の表面温度を上げることができるので、人７１は寒いと感じなくなり、快適に過ごすことができるようになる。
【０１４５】
［空気調和機の動作］
次に、以上のように構成された空気調和機３００の動作について説明する。
【０１４６】
図３６は、実施の形態４における空気調和機の動作の概要を示すフローチャートである。
【０１４７】
図３６に示すように、まず、空気調和機３００は、空気調和の対象の空間である対象空間７０の赤外線画像を取得し、赤外線画像中のオブジェクトを検出する（Ｓ１０１）。具体的には、空気調和機３００に搭載された検出部１が赤外線画像中の人７１を検出するが、詳細は、上述した通りであるのでここでの説明を省略する。
【０１４８】
次に、空気調和機３００は、検出されたオブジェクトの位置と温度とに応じて、設定温度、風向、風量のうち少なくともいずれか一つを制御することで対象空間７０の空調制御を行う（Ｓ１０２）。
【０１４９】
［実施の形態４の効果等］
以上のように、実施の形態４によれば、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合でも、赤外線画像の中の人を安定して検出することができる検出装置等を用いた空気調和機の制御方法を実現できる。これにより、人が快適に感じるように当該人が存在する空間の空気調和を行うことができる。
【０１５０】
なお、実施の形態４では、検出部１と、赤外線センサ２と、温度センサ３と、時刻計測器４と、制御部７を備える空気調和機について説明した。しかし、検出部１と時刻計測器４と、制御部７等、空気調和機の構成要素の一部をソフトウェアとして別個の構成とすることも可能である。この場合、当該ソフトウェアを処理する主体は、空気調和機の演算部であってもよいし、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）やスマートホン等に含まれる演算部であってもよいし、当該空気調和機とネットワークを介して接続されるクラウドサーバ等であってもよい。また、検出部１、時刻計測器４および制御部７などの一部の構成を、空気調和機とは別個の構成としてもよい。すなわち少なくとも上記の実施の形態に記載された検出部１を備えたセンサシステムとしてもよい。
【０１５１】
以上、本発明によれば、環境温度とオブジェクトの温度が変動する場合でも、赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる検出方法、検出装置およびそれを用いた制御方法を実現できる。
【０１５２】
このように、赤外線画像を機械学習させた生成物（複数の参照モデル）を、災害事例等における環境毎（環境温度とオブジェクト温度）に適したものに切り替えた上で認識処理させることにより、誤認識を抑制しつつ正認識を向上させることができる。それにより、環境温度やオブジェト温度の変化が大きい環境でも赤外線画像の中のオブジェクトを安定して検出することができる。
【０１５３】
つまり、これらの検出方法、検出装置およびそれを用いた制御方法を用いることにより、環境変動に頑強（ロバスト）な認識処理を実現することができる。
【０１５４】
以上、本発明の一つまたは複数の態様に係る検出方法、検出装置およびそれを用いた制御方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。例えば、以下のような場合も本発明に含まれる。
【０１５５】
（１）上記の実施の形態１〜実施の形態３では、検出装置は、検出部と、赤外線センサと、温度センサと、時刻計測器と、記憶部と、出力部とを備えるとして説明したが、それに限られない。本発明の検出装置は、例えば検出部（検出部１、１Ａまたは１Ｂ）を最小構成として備えていればよい。
【０１５６】
（２）上記の実施の形態１〜実施の形態３では、検出装置は、記憶部を備えるとしたが、それに限らない。記憶部が備える時刻温度変換テーブルや学習結果関連情報ＤＢは、検出装置とネットワークを介して接続された記憶装置に記憶されているとしてもよい。また、時刻温度変換テーブルや学習結果関連情報ＤＢは、検出装置とネットワークを介して接続されたサービス事業者等のクラウドサービスにより提供されるとしてもよい。
【０１５７】
（３）上記の実施の形態１〜実施の形態３では、検出対象のオブジェクトの一例として人を例に挙げて説明したが、それに限らない。犬、猫等の動物でもよく恒温動物であればよい。
【０１５８】
（４）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１５９】
（５）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
【０１６０】
（６）上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
【０１６１】
（７）本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
【０１６２】
（８）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
【０１６３】
（９）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
【０１６４】
（１０）また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
【０１６５】
（１１）また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
【０１６６】
（１２）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６７】
本発明は、検出方法、検出装置およびそれを用いた制御方法に利用でき、特に、車両の空調機器やオフィスに設置される個別の空調機器に設置され対象空間の空調制御を行う空気調和機、駐車場などに用いられる監視装置に利用可能である。
【符号の説明】
【０１６８】
１、１Ａ、１Ｂ  検出部
２  赤外線センサ
３  温度センサ
４  時刻計測器
５、５Ａ、５Ｂ  記憶部
６  出力部
７  制御部
１１、１１Ａ、１１Ｂ  取得部
１２、１２Ａ、１２Ｂ  検出処理部
２１  機械学習部
２２  学習データ関連情報ＤＢ
２３、５２  学習結果関連情報ＤＢ
５１、５１Ａ  時刻温度変換テーブル
７０  対象空間
７１  人
１００、１００Ａ、１００Ｂ  検出装置
１１１  赤外線画像取得部
１１２、１１２Ａ、１１２Ｂ  特定情報取得部
１１３  環境温度取得部
１２１、１２１Ａ、１２１Ｂ  特定部
１２２  オブジェクト検出部
２００  機械学習装置
３００  空気調和機
１２１１、１２１１Ａ  時刻温度変換部
１２１２  参照モデル特定部
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【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１】
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