(57)【要約】【課題】移動通信端末による歩行者の検出において死角がなくなる技術を提供する。【解決手段】サーバ２５０は、情報収集端末２００によって新たな対象が検出された位置および時刻と、当該対象の移動速度および移動方向とを受信するための受信部２６０と、既に蓄積されている検出結果に関する情報（例えば、歩行者データベース）を利用して、同一の対象についての情報が既に登録されているか否かを確認する同一対象選定部２７０と、歩行者に関する情報（たとえば、傘、カバンなどの付随物、年齢、性別などのカテゴリ情報）を統合してデータベースを更新するためのデータベース更新部２８０と、歩行者に関する情報（たとえば、位置、時刻、移動速度、移動方向、所有物などカテゴリ情報）を保存するための歩行者データベース２９０とを備える。【選択図】図２
2017182424.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体を識別するための装置であって、
移動通信端末によって検出された物体の位置、前記物体が検出された時刻、前記物体の移動方向、および前記物体の移動速度をそれぞれ示す情報を受信するための受信装置と、
一つ以上の物体の各々について、当該物体がかつて検出された位置および時刻と、当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す各情報を含むデータベースを保持するための記憶装置と、
命令を実行するプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
前記受信された各情報と、前記データベースに保存されている各情報とに基づいて、前記移動通信端末によって新たに検出された物体が、前記データベースに登録されているか否かを判断し、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されていない場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報を前記データベースに登録し、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されている場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報と、前記データベースに既に登録されている対象についての当該位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度を示す情報とを互いに関連付ける、装置。
【請求項２】
前記プロセッサが判断することは、
前記新たな物体が検出された位置と前記データベースに登録されている物体が検出された位置との間の距離が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記付与することは、
物体が移動可能な経路として地図情報により選択される範囲に、前記データベースに登録されている物体の位置が含まれる場合に、当該数値を当該データベースに登録されている物体に付与することを含む、請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記判断することは、
前記新たな物体が検出された時刻と前記データベースに登録されている物体が検出された時刻との時間間隔が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む、請求項１または２に記載の装置。
【請求項５】
前記判断することは、
前記新たな物体の移動速度と前記データベースに登録されている物体の移動速度との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む、請求項１または２に記載の装置。
【請求項６】
前記判断することは、
前記新たな物体の移動方向と、前記データベースに登録されている物体の移動方向との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む、請求項１または２に記載の装置。
【請求項７】
前記判断することは、
前記新たな物体に付属する物品の有無を表す情報と、前記データベースに登録されている物体に付属する物品の有無を表す情報との一致の度合いに応じて、当該データベースに登録されている物体が前記新たに検出された物体であると決定することをさらに含む、請求項１または２に記載の装置。
【請求項８】
前記判断することは、
前記移動通信端末によって取得された画像についての画像処理の結果と、前記データベースに登録されている物体についての画像処理の結果との一致の程度が予め定められた閾値を上回る場合に、当該データベースに登録されている物体が前記新たに検出された物体であると決定することをさらに含む、請求項１または２に記載の装置。
【請求項９】
コンピュータが物体を識別するための方法であって、
移動通信端末によって検出された物体の位置、前記物体が検出された時刻、前記物体の移動方向、および前記物体の移動速度をそれぞれ示す情報を受信するステップと、
一つ以上の物体の各々について、当該物体がかつて検出された位置および時刻と、当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す各情報を含むデータベースにアクセスするステップと、
前記受信された各情報と、前記データベースに保存されている各情報とに基づいて、前記移動通信端末によって新たに検出された物体が、前記データベースに登録されているか否かを判断するステップと、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されていない場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報を前記データベースに登録するステップと、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されている場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報と、前記データベースに既に登録されている対象についての当該位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度を示す情報とを互いに関連付けるステップとを含む、方法。
【請求項１０】
前記判断するステップは、
前記新たな物体が検出された位置と前記データベースに登録されている物体が検出された位置との間の距離が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与するステップと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定するステップとを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記付与するステップは、
物体が移動可能な経路として地図情報により選択される範囲に、前記データベースに登録されている物体の位置が含まれる場合に、当該数値を当該データベースに登録されている物体に付与するステップを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記判断するステップは、
前記新たな物体が検出された時刻と前記データベースに登録されている物体が検出された時刻との時間間隔が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与するステップと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定するステップとを含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記判断するステップは、
前記新たな物体の移動速度と前記データベースに登録されている物体の移動速度との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与するステップと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定するステップとを含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記判断するステップは、
前記新たな物体の移動方向と、前記データベースに登録されている物体の移動方向との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与するステップと、
前記物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、前記新たに検出された物体と同じであると決定するステップとを含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１５】
前記判断するステップは、
前記新たな物体に付属する物品の有無を表す情報と、前記データベースに登録されている物体に付属する物品の有無を表す情報との一致の度合いに応じて、当該データベースに登録されている物体が前記新たに検出された物体であると決定するステップをさらに含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記判断するステップは、
前記移動通信端末によって取得された画像についての画像処理の結果と、前記データベースに登録されている物体についての画像処理の結果との一致の程度が予め定められた閾値を上回る場合に、当該データベースに登録されている物体が前記新たに検出された物体であると決定するステップをさらに含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１７】
物体を識別するための方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
移動通信端末によって検出された物体の位置、前記物体が検出された時刻、前記物体の移動方向、および前記物体の移動速度をそれぞれ示す情報を受信するステップと、
一つ以上の物体の各々について、当該物体がかつて検出された位置および時刻と、当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す各情報を含むデータベースにアクセスするステップと、
前記受信された各情報と、前記データベースに保存されている各情報とに基づいて、前記移動通信端末によって新たに検出された物体が、前記データベースに登録されているか否かを判断するステップと、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されていない場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報を前記データベースに登録するステップと、
前記新たに検出された物体が前記データベースに登録されている場合に、当該新たに検出された物体についての前記位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報と、前記データベースに既に登録されている対象についての当該位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度を示す情報とを互いに関連付けるステップとを実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、移動体を特定する技術に関し、特に、複数の画像から移動体を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物が移動する軌跡を追跡するための技術が知られている。たとえば、特開２００９−０５５１３９号公報（特許文献１）は、「遮蔽物が存在する空間においても精度良く人物の移動軌跡を追跡する」ための技術を開示している。当該技術は、「撮像方向が床面に向けられた複数のカメラを天井に設置し、複数のカメラによりそれぞれ撮像された撮像画像のうち、重複して撮像された重複撮像領域の少なくとも一部に基づいて、重複撮像領域に写し出された物体の視差を算出し、算出された視差が予め定められた閾値以上の物体を人物として検出し、検出された人物が含まれるパタン画像を抽出し、抽出されたパタン画像と、カメラにより撮像された画像とのパタンマッチングにより、人物が移動する軌跡を追跡する」というものである（［要約］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０５５１３９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、特開２００９−０５５１３９号公報に開示された技術では、カメラ間の画像に人物が映らない死角が存在する場合、コンピュータは各カメラがとらえた対象が同一の対象であるかを特定できず、対象の軌跡の追跡が特定できないという問題がある。
【０００５】
本開示は上述のような課題を解決するためになされたものであって、カメラ間の画像に死角が存在する場合であっても、コンピュータが各カメラがとらえた対象が同一の対象であると特定することを可能とし、移動する物体の軌跡の特定することを可能とすることである。他の局面における目的は、移動する物体を特定することが可能な方法を提供することである。さらに他の局面における目的は、移動する物体を特定することが可能な方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施の形態に従うと、物体を識別するための装置が提供される。この装置は、移動通信端末によって検出された物体の位置、物体が検出された時刻、物体の移動方向、および物体の移動速度をそれぞれ示す情報を受信するための受信装置と、一つ以上の物体の各々について、当該物体がかつて検出された位置および時刻と、当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す各情報を含むデータベースを保持するための記憶装置と、命令を実行するプロセッサとを備える。プロセッサは、受信された各情報と、データベースに保存されている各情報とに基づいて、移動通信端末によって新たに検出された物体が、データベースに登録されているか否かを判断し、新たに検出された物体がデータベースに登録されていない場合に、当該新たに検出された物体についての位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報をデータベースに登録し、新たに検出された物体がデータベースに登録されている場合に、当該新たに検出された物体についての位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報と、データベースに既に登録されている対象についての当該位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度を示す情報とを互いに関連付けるように構成されている。
【０００７】
ある局面において、カメラの画像に死角が存在する場合であっても、各カメラがとらえた対象が同一の対象であると特定し、検出対象の正確な動線情報を取得することができるので、死角による情報の欠落が減少し得る。
【０００８】
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ある局面においてサーバが実行する処理を表すフローチャートである。
【図２】システム構成の概略を表わす図である。
【図３】情報収集端末２００が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図４】情報収集端末２００が処理する情報の相関関係を表す図である。
【図５】サーバ２５０のプロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図６】サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる時刻範囲の設定をするために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図７】サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる領域範囲を設定するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図８】サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる移動速度の範囲を算出するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図９】サーバ２５０のプロセッサが、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象を歩行者データベース２９０から検索するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１０】同一対象選定処理のフローを説明するための地図である。
【図１１】プロセッサがデータベースを更新するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１２】歩行者データベース２９０の構成の概略を表わす図である。
【図１３】ｉ番目の候補について、新たに検出された対象からの距離の近さに応じて付与されるスコアの一例を表す図である。
【図１４】移動方向の類似度に応じてスコアを算出する一態様を例示する図である。
【図１５】他の局面に従うサーバ２５０のプロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１６】サーバ２５０のプロセッサが画像認証技術を用いて実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１７】新たに検出された対象が、歩行者データベース２９０に既に登録されている対象と同一であるか否かを判断する処理を概念的に表す図である。
【図１８】サーバ２５０のプロセッサが実行する処理の概要を表わすフローチャートである。
【図１９】地図データベースに基づく同一候補の選定処理の一部を表わすフローチャートである。
【図２０】プロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図２１】情報収集端末２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図２２】サーバ２５０を実現するコンピュータのハードウェア構成を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００１１】
まず、本実施の形態に係る技術思想について説明する。当該技術思想は、例えば、一つ以上の情報収集端末と、当該一つ以上の情報収集端末と通信可能な情報処理装置とによって実現される。当該情報収集端末は、例えば、当該処理を実行するために設計された専用の移動通信端末、あるいは、スマートフォン、タブレット端末その他の移動通信端末、ノートブック型コンピュータその他の汎用の移動通信端末情報処理装置等によって実現される。当該情報処理装置は、周知の構成を備えるコンピュータによって実現される。以下、適宜、当該情報処理装置をサーバという場合もある。
【００１２】
（対象の検出）
当該実施の形態では、複数の情報収集端末が、路上を移動する対象を検出する処理を実行する。各情報収集端末は、対象を検出すると、当該対象が検出された時刻、当該対象の位置情報、当該対象が移動する方向、当該対象の移動速度等の情報を取得する。さらに、情報収集端末は、認識処理の結果を用いて、当該対象に関連する補足情報を取得する。補足情報は、当該対象の性別、年齢層、身長、当該対象に付随する物品の有無、物品の種類などを検出する。物品は、例えば、傘、カバン、リュック、帽子等を含み得る。
【００１３】
（対象の識別）
対象の識別は、ある局面において、例えば次のように行われる。まず、当該対象が検出された日時データ（例、ＹＹＹＹＭＭＤＤＳＳ）が一時的な識別番号として、当該対象が検出された時に取得された上記情報を含むデータセットに付与される。情報収集端末は、認識処理の結果、同一の対象を検出したと判断すると、予め規定された順に従って生成される番号（例、００１、００２・・・）と情報収集端末に固有な端末番号（例、ＡＢ、ＣＤ・・・）とを含む番号を対象識別番号として生成し、上記データセットにこの対象識別番号を付与する。
【００１４】
位置情報は、ＧＰＳその他の測位システムによって取得される。移動する方向は、例えばベクトル情報として表される。移動速度は、例えば、予め規定された時間の間に連続して検出された対象の認識処理によって得られる対象の移動方向と、情報収集端末の移動方向および移動速度（例えば、情報収集端末が搭載されている車両の走行速度）とに基づいて推定される。
【００１５】
各情報収集端末は、情報を管理するためのサーバと通信可能である。各情報収集端末は、対象の識別情報と、取得した上記の情報（すなわち、対象が検出された時刻、位置情報、方向、移動速度、付随情報など）とをサーバに送信する。情報の送信は、例えば、定期的に、対象が検出された後一定時間以内に、情報収集端末に対する指示に基づいて、あるいは、サーバからの要請に基づいて、行なわれるが、送信のタイミングはこれらに限られない。
【００１６】
サーバは、各情報収集端末から、情報を受信すると、各情報を記憶装置に保存し、検出結果データベース（例えば、歩行者データベース）を更新する。
【００１７】
（新たな対象の検出）
情報収集端末は、認識処理の結果、新たな対象を検出する場合があり得る。例えば、動画に基づく認識処理やレーザレーダを用いた距離情報に基づく認識処理の結果として時系列上において離散的に検出される各点により描かれる軌跡が連続的な曲線である場合には、情報収集端末は、各点が同一の対象に相当すると判断し得る。一方、認識処理の結果、情報収集端末は、上記連続的な曲線には乗らない点を検出する場合もあり得る。このような場合、情報収集端末は、これまで検出された対象とは別の新たな対象が検出されたと判断する。そこで、情報収集端末は、これまでの対象に付与されていた対象識別番号とは異なる新たな対象識別情報を当該新たな対象に付与し、これまでと同様に、対象識別番号と上記の各情報とをサーバに送信する。
【００１８】
サーバは、ある情報収集端末が新規の対象を検出したと判断した場合の対象識別情報と各情報とを当該ある情報収集端末から受信すると、他の場合と同様に、受信した対象識別情報と各情報とを検出結果データベースに蓄積する。
【００１９】
（対象に関連付けられる情報の統合）
サーバは、新たな対象識別情報を受信すると、その対象識別情報に関連付けられている各情報と、検出結果データベースに既に蓄積されている他の対象識別情報に関連付けられている各情報とを比較し、当該新たな対象識別情報により特定される対象が、他の情報収集端末によって過去に検出された対象であるか否かを判断する。各情報収集端末は、各情報のうちの予め定められた割合以上が一致する端末識別情報を検索すると、その検索された端末識別情報と新たな端末識別情報とを関連付ける。これにより、異なる情報収集端末によって検出された各対象が、同一の対象であると判断され、当該各対象について得られた情報も関連付けられる。
【００２０】
＜第１の実施の形態＞
次に、図１を参照して、本開示に係る実施の形態において行なわれる処理の概要について説明する。図１は、ある局面においてサーバが実行する処理を表すフローチャートである。なお、一部の処理は、情報収集端末によって実行されてもよい。例えば、情報収集端末は、ある局面において車両に搭載される。情報収集端末は、車両に搭載されたカメラからの映像やレーザレーダからの距離情報の入力を受け、あるいは、内蔵カメラを備える。さらに、情報収集端末は、ＧＰＳモジュールその他の測位機能を、あるいは、位置情報を受信するインターフェイスを備える。ある局面において、カメラは、例えば、車両のフロントガラスの近傍に、レーザレーダは車両の前方（例えば、フロントバンパーの表面）に配置される。
【００２１】
ステップＳ１１０にて、サーバのプロセッサは、情報収集端末によって送信された情報から、新規の検出結果を取得する。新規の検出結果とは、情報収集端末の撮影によって得られた認識処理の結果から、歩行者および付随物（カバン、傘、帽子など）その他の対象の検出結果をいう。検出結果は、当該対象が検出された時刻、位置、移動方向、付随情報等を含む。検出結果は、対象識別情報に関連付けられる。情報収集端末は、サーバとの通信を確立し、対象識別情報と、上記検出結果を含む情報とを当該サーバに送信する。
【００２２】
ステップＳ１２０にて、サーバのプロセッサは、歩行者データベース２９０に蓄積されている各情報を比較して、情報収集端末から新たに送信された検出結果に対応する対象と同一の対象の情報が既に登録されているか否かを判断する。歩行者データベース２９０は、サーバのハードディスク装置において、あるいは、サーバに接続されている外部の記憶装置において実現される。歩行者データベース２９０は、各情報収集端末から送られる情報を蓄積している。
【００２３】
例えば、ある情報収集端末を搭載した車両が、他の情報収集端末を搭載した車両が走行している道路と同じ道路を走行している場合がある。この場合、各情報収集端末は、同一の歩行者を検出し、各端末識別情報と上記の各情報とが、各情報収集端末によってサーバに送信される。サーバは、各情報収集端末から受信した情報と各端末識別情報とを含むデータセットを歩行者データベース２９０に蓄積する。このような場合、サーバは、対象が検出された時刻や位置情報に基づいて、ある情報収集端末によって検出された対象が、他の情報収集端末によって検出された対象と同じであると判断することになる。
【００２４】
ステップＳ１０００にて、サーバのプロセッサは、後述する歩行者データベース２９０の更新処理を実行する。この処理が実行されると、ステップＳ１２０において検出された同一候補（同一であると考えられる二つ以上の対象）について、各対象のデータレコードが互いに関連付けられる。あるいは、新たに検出された対象のデータレコードが生成される。例えば、サーバは、対象が同一であることを表す歩行者データベース２９０において一意の識別情報を生成し、この一意の識別情報を当該データレコードに関連付けて、歩行者データベース２９０を更新する。この一意の識別情報により、ある対象について一つの情報収集端末では取得されなかった情報（すなわち、当該情報収集端末で撮影されなかった場所の情報）が、他の情報収集端末で補足された情報によって補完されるので、ある情報収集端末では死角となる場所における情報も他の情報収集端末によって捕捉される。
【００２５】
図２を参照して、本実施の形態に係るシステム構成について説明する。図２は、システム構成の概略を表わす図である。
【００２６】
ある局面において、当該システムは、１つ以上の情報収集端末２１０，２２０，２３０と、サーバ２５０とを備える。各情報収集端末は、総称する時は情報収集端末２００という。情報収集端末２００は、センサ部２０１と、検出部２０２と、位置情報取得部２０３と、時刻情報取得部２０４と、移動情報取得部２０５と、送信部２０６とを備える。
【００２７】
センサ部２０１は、歩行者を検出するためのカメラ、レーザレーダ等のセンサとして実現される。カメラは、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）イメージセンサによって構成される。別の局面において、カメラが外部のカメラ（例えば、ドライブレコーダが備えるカメラ）として実現され、当該カメラから出力される信号の入力を受ける構成であってもよい。
【００２８】
検出部２０２は、既知の画像情報またはレーザレーダによる距離情報を用いた認識処理技術に従って、センサ部２０１によって得られた結果から歩行者その他の対象の有無、および、当該対象のその属性情報（例えば、歩行者の移動方向、情報収集端末２００から当該対象までの距離、付属物等）を得ることができる。画像認識処理技術は、例えば、ＡＤＡＳ（Advanced  Driving  Assistant  System）に用いられる技術を含み得る。検出部２０２は、ある局面において、検出処理を実行する回路として実現される。別の局面において、検出部２０２は、当該処理を実現する命令を実行するプロセッサによって実現される。
【００２９】
位置情報取得部２０３は、検出部２０２が歩行者を検出した時に、ＧＰＳ情報などを用いて、検出された位置情報を取得する。位置情報は、緯度経度高度として取得される。位置情報取得部２０３は、ある局面において、例えば、専用のＧＰＳモジュールとして実現される。
【００３０】
時刻情報取得部２０４は、検出部２０２が歩行者を検出した時に、当該検出した時刻を取得する。時刻情報取得部２０４は、情報収集端末が備える計時機能により実現される。別の局面において、当該検出された時刻は、位置情報取得部２０３を実現するＧＰＳモジュールによって取得される測位信号に含まれる時間情報であってもよい。
【００３１】
移動情報取得部２０５は、検出部２０２が対象（たとえば歩行者）を検出した時に、周知の画像情報またはレーザレーダによる距離情報を用いた認識処理技術を実行して、当該対象の移動方向および移動速度を導出し、その導出した移動方向および移動速度を保存する。移動情報取得部２０５は、このような処理を実行する回路として、あるいは、当該処理を実現する命令をプロセッサが実行することにより実現される。
【００３２】
送信部２０６は、サーバ２５０との通信を確立し、上記の各結果をサーバ２５０に送信する。通信の態様は、例えば、３Ｇ通信、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）通信等であるが、特に限られない。
【００３３】
図２を再び参照して、サーバ２５０は、受信部２６０と、同一対象選定部２７０と、データベース更新部２８０と、歩行者データベース２９０とを備える。サーバ２５０は、周知の構成を有するコンピュータによって実現される。
【００３４】
受信部２６０は、情報収集端末２００から送信された検出結果に関する情報を受信する。
【００３５】
同一対象選定部２７０は、新たな対象についての上記の各情報を情報収集端末２００から受信すると、既に蓄積されている検出結果に関する情報（例えば、歩行者データベース２９０）を利用して、同一の対象についての情報（例えば、検出された位置情報、検出された時刻、付随物の有無など）が既に登録されているか否かを確認する。ある局面において、同一対象選定部２７０は、図１に示されるステップＳ１２０の処理を実行する。
【００３６】
データベース更新部２８０は、同一対象選定部２７０による処理の結果に基づいて、歩行者に関する情報（たとえば、傘、カバンなどの付随物、年齢、性別などのカテゴリ情報）を統合し、データベースを更新する。例えば、サーバ２５０のプロセッサは、データベース更新部２８０として、同じ付随物が検出された複数の対象を同一対象であると判断し、これらの対象についての各データセットに対して、同一対象であることを示す識別情報を付与する。ある局面において、プロセッサは、データベース更新部２８０として、図１に示されるステップＳ１３０の処理を実行し、歩行者データベース２９０を更新する。
【００３７】
歩行者データベース２９０は、歩行者に関する情報（たとえば、位置、時刻、移動速度、移動方向、所有物などカテゴリ情報）を保存する。ある局面において、歩行者データベース２９０は、サーバ２５０が内蔵するハードディスクにおいて、あるいは、サーバ２５０に電気的に接続された外部の記憶装置において実現される。
【００３８】
［制御構造］
図３および図４を参照して、移動情報の取得について説明する。図３は、情報収集端末２００が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。図４は情報収集端末２００が処理する情報の相関関係を表した図である。
【００３９】
ステップＳ３１０にて、情報収集端末２００のプロセッサは、位置情報取得部２０３及びセンサ部２０１から、情報収集端末２００を搭載した車両（例えば、自動車）に関する情報を取得する。車両に関する情報は、移動情報と、移動方向２２３０とを含む。移動情報は、例えば、自動車の移動速度２２１０及び移動方角２２２０に関する情報を含む。プロセッサは、車両の移動方向２２３０を算出する。車両の移動方向２２３０は、一例として、カメラやレーザレーダ等のセンサからの入力を基に、自己運動推定（エゴモーション）技術を使用してプロセッサにより算出される。プロセッサは、取得した移動情報をたとえば速度、方角としてデータベース３１５に保存する。データベース３１５は、例えば、情報収集端末２００のメモリにおいて実現される。
【００４０】
ステップＳ３２０にて、プロセッサは、検出部２０２によって取得された情報に基づいて、対象の一例である歩行者を検出したか否かを判断する。取得された情報とは、具体的には、検出した対象の有無及び対象の属性情報である。プロセッサは、歩行者を検出したと判断すると（ステップＳ３２０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ３３０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ３２０にてＮＯ）、プロセッサは、制御をステップＳ３１０に戻す。
【００４１】
ステップＳ３３０にて、プロセッサは、検出された対象の移動速度２２１１を算出する。検出された対象の移動速度は、一例として、カメラやレーザレーダ等のセンサからの入力を基に、自己運動推定（エゴモーション）技術及び他者運動推定技術を使用してプロセッサにより算出される。算出された対象の移動速度２２１１の情報は、プロセッサにより、歩行者移動情報としてデータベース３５５に保存される。データベース３５５は、情報収集端末２００のメモリにおいて実現される。
【００４２】
ステップＳ３４０にて、プロセッサは、検出された対象の移動方向２２３１を算出する。検出された対象の移動方向２２３１は、一例として、カメラやレーザレーダ等のセンサからの入力を基に、自己運動推定（エゴモーション）技術及び他者運動推定技術を使用してプロセッサにより算出される。検出された対象の移動方向歩行者移動情報としてデータベース３４５に保存する。
【００４３】
ステップＳ３５０にて、プロセッサは、ステップＳ３１０にてデータベース３１５に保存した車両の移動方角２２２０とステップＳ３３０にてデータベース３４５に保存した対象の移動方向２２３１を基に、検出された対象の移動方角を算出し、データベース３５５に保存する。
【００４４】
ステップＳ３６０にて、プロセッサは、処理を終了するか否かを判断する。プロセッサは、処理を終了すると判断すると（ステップＳ３６０にてＹＥＳ）、処理を終了する。そうでない場合には（ステップＳ３６０にてＮＯ）、プロセッサは処理をステップＳ３１０に戻す。
【００４５】
（同一対象の選定）
図５を参照して、サーバ２５０における同一対象の選定処理について説明する。図５は、サーバ２５０のプロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【００４６】
ステップＳ１１０にて、プロセッサは、情報収集端末２００から受信した情報に基づいて、新規に検出された対象についての結果（対象識別情報、移動方向、位置、時刻その他の情報、カバン、傘その他の有無等の付随情報等）を取得する。この時点では、歩行者データベースに同一対象が保存されているか否かは明らかになっていない。
【００４７】
ステップＳ５００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて、後述する時刻範囲設定処理を実行する。この処理が実行されると、検出時刻から時刻範囲が設定される。「範囲設定パラメータ」には、新たな対象が検出された時刻の前後どれくらいの範囲に探索条件を絞り込むかの時間が予め規定されている。プロセッサは、この範囲設定パラメータで規定される情報を基に、時刻範囲を探索条件としてセットする。この時刻範囲は、ステップＳ１１０において新規の対象が検出された時刻から歩行者データベース２９０内で同一対象候補を探索すべき時刻範囲を設定する。ある局面において、時刻範囲は、新規の対象が検出された時刻から過去にさかのぼった一定時間として規定される。別の局面において、新規の対象が検出された時よりも後の一定時間が、当該時刻範囲として規定されてもよい。
【００４８】
ステップＳ６００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて、後述する領域範囲設定処理を実行する。この処理が実行されると、移動方向情報から領域範囲が設定される。範囲設定パラメータ４１５には、新たに検出された対象が検出された位置情報（例えば、座標値）および移動方向を基にどの距離の範囲まで探索条件を絞り込むかの距離が予め規定されている。プロセッサは、これらの情報によって規定される空間範囲を、同一の対象の探索が行なわれる条件としてセットする。
【００４９】
ステップＳ７００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて、後述する移動速度範囲設定処理を実行する。範囲設定パラメータ４１５には、新たに検出された対象の移動速度を基に、どの程度まで移動速度探索条件を絞り込むかの距離が予め規定されている。プロセッサは、この情報によって規定される空間範囲を探索条件としてセットする。
【００５０】
ステップＳ８００にて、プロセッサは、後述する同一対象探索処理を実行する。この処理が実行されると、新たに検出された対象と同一の対象が歩行者データベース２９０から探索される。例えば、プロセッサは、歩行者データベース２９０と、判定用パラメータ４４５とに基づいて、設定された条件に基づいて、歩行者データベース２９０のデータベースから同一対象を探索する。例えば、プロセッサは、ステップＳ５００，Ｓ６００，Ｓ７００，Ｓ８００において設定された条件を基に、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象を歩行者データベース２９０から検索する。より詳しくは、プロセッサは、条件を満たした候補について、検出位置が近い順、検出時刻が近い順、移動速度が近い順にそれぞれスコアを付与する。この時のスコア付与パラメータは、図５を参照して説明したように、例えば、判定用パラメータ４４５に格納されているものとする。さらに、歩行者データベース２９０に既に保存されている対象のうち新たに検出された対象と同一の対象になる可能性がある場合（以下「同一対象候補」ともいう）、同一対象候補の移動方向に、新たに検出された対象が存在する可能性が高い。すなわち、同一対象候補の移動方向に当該新たに検出された対象の位置情報がある可能性が高い。したがって、サーバ２５０のプロセッサは、同一対象候補の移動方向に当該新たに検出された対象の座標値が存在する場合も、同様にスコアを当該同一対象候補に付与する。次に、プロセッサは、スコアが最も高い同一対象候補を選択し、この同一対象候補が予め定められた閾値以上のスコアを有していた場合には、プロセッサは、情報収集端末２００によって新規に検出された対象と同一の対象として選定する。
【００５１】
ステップＳ４６０にて、プロセッサは、同一対象の選定結果をデータベース４６５に保存する。
【００５２】
（時刻範囲の設定）
図６を参照して、時刻範囲設定処理について説明する。図６は、サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる時刻範囲の設定をするために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【００５３】
ステップＳ５１０にて、プロセッサは、情報収集端末２００から送られた情報を受信したことに応答して、内部クロックから、時刻を取得する。
【００５４】
ステップＳ５２０にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に規定されるデータに基づいて、歩行者データベース２９０から探索されるべき時刻範囲を決定する。当該探索されるべき時刻範囲は、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象を検索するために規定される。
【００５５】
ステップＳ５３０にて、プロセッサは、決定した時刻範囲を、探索条件にセットする。その後、処理はメインフローに戻される。
【００５６】
（領域範囲の設定）
図７を参照して、領域範囲の設定について説明する。図７は、サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる領域範囲を設定するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。当該領域範囲は、情報収集端末２００によって新たに検出された対象（例、歩行者）についてのデータベースが既に登録されているか否かを判断するために規定される地理的な範囲を規定する。
【００５７】
ステップＳ６１０にて、サーバ２５０のプロセッサは、情報収集端末２００から受信した情報から、新たに検出された対象（すなわち、新たな識別番号が付与された対象）の移動方向を取得する。
【００５８】
ステップＳ６２０にて、プロセッサは、範囲設定パラメータから探索する空間を決定する。当該空間は、例えば、位置情報で特定される範囲として規定される。
【００５９】
ステップＳ６３０にて、プロセッサは、決定した空間を探索条件にセットする。これにより、新たに検出した対象と同一の対象が既に登録されているか否かを検索する地理的な範囲が絞られる。その後、処理はメインフローに戻される。
【００６０】
図８を参照して、移動速度の算出処理について説明する。図８は、サーバ２５０のプロセッサが歩行者データベース２９０において検索の対象となる移動速度の範囲を算出するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。当移動速度の範囲は、情報収集端末２００によって新たに検出された対象（例、歩行者）と同じ対象の情報の有無を歩行者データベース２９０から検索する範囲を規定するために使用される。
【００６１】
ステップＳ７１０にて、サーバ２５０のプロセッサは、情報収集端末２００から受信した情報から、新たに検出された対象の移動速度を取得する。
【００６２】
ステップＳ７２０にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５を参照して、探索する歩行速度範囲を決定する。
【００６３】
ステップＳ７３０にて、プロセッサは、決定した歩行速度範囲を探索条件としてセットする。その後、処理はメインフローに戻される。
【００６４】
図９を参照して、同一対象の探索処理について説明する。図９は、サーバ２５０のプロセッサが、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象を歩行者データベース２９０から検索するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。ある局面において、スコアは、次式で算出され得る。
【００６５】
ｉ番目のスコア＝ａｉ＋ｂｉ＋ｃｉ＋ｄｉ
ａｉは、ｉ番目の候補（対象）が新規に検出された対象からの距離の近さによって付与されるスコアを表す。
ｂｉは、ｉ番目の候補（対象）が新規に検出された対象からの時刻の近さによって付与されるスコアを表す。
ｃｉは、ｉ番目の候補（対象）が新規に検出された対象からの移動速度の近さによって付与されるスコアを表す。
ｄｉｉ番目の候補（対象）が新規に検出された対象からの移動方向の類似度によって付与されるスコアを表す。
【００６６】
ステップＳ８１０にて、サーバ２５０のプロセッサは、歩行者データベース２９０に既に保存されている各対象についての情報（検出時刻、位置情報、移動方向、移動速度、性別、年齢層、身長、カバン、傘、リュックの有無等）に基づいて、条件を満たす対象を検索対象の候補として取得する。
【００６７】
ステップＳ８２０にて、プロセッサは、候補として取得された各対象について、当該対象の検出位置が情報収集端末２００によって新たに検出された対象の位置に近い順にスコアを付与する。当該スコアは、例えば、判定用パラメータ４４５に規定されている。この場合のスコアは、例えば、候補として抽出された各対象と当該新たに検出された対象との距離、あるいは、最短の道のりに反比例する態様で規定され得る。したがって、当該新たに検出された対象までの距離あるいは道のりが最短である対象のスコアが最も高くなり、当該距離あるいは道のりが最長である対象のスコアが最も低くなる。スコアの値の範囲は、特に規定されない。ある局面において、最大値が１、最小値が０となるように、スコアは規定され得る。当該距離あるいは道のりの範囲は、特に限られないが、対象が歩行者である場合、検出時刻により規定される時間の範囲に比例して設定されるのが望ましい。
【００６８】
ステップＳ８３０にて、プロセッサは、候補として取得された各対象について、当該対象の検出時刻が、情報収集端末２００によって新たな対象が検出された時刻に近い順にスコアを付与する。当該対象の検出時刻と当該新たな対象の検出時刻との前後は、どちらであってもよい。当該スコアは、例えば、判定用パラメータ４４５に規定されている。この場合のスコアは、例えば、候補として抽出された各対象の検出時刻と当該新たな対象が検出された時刻との時間間隔に反比例する態様で規定され得る。したがって、候補として抽出された複数の対象のうち、当該新たな対象が検出された時刻に最も近い時刻に検出された対象のスコアが最も大きくなり、時間間隔が最も長い対象のスコアは最小値となる。スコアの値の範囲は、特に規定されない。ある局面において、最大値が１、最小値が０となるように、スコアは規定され得る。当該時間間隔の範囲は、特に限られないが、対象が歩行者である場合、移動速度（すなわち、歩行速度）に応じて（例えば、比例して）設定されるのが望ましい。
【００６９】
ステップＳ８４０にて、プロセッサは、候補として取得された各対象について、当該対象の移動速度が、情報収集端末２００によって検出された新たな対象の移動速度に近い順にスコアを付与する。当該スコアは、例えば、判定用パラメータ４４５に規定されている。同一の対象であれば、移動速度は大きく変わらない場合が多い。そこで、移動速度が近いほど、すなわち、各対象の移動速度と、情報収集端末２００によって検出された新たな対象の移動速度との差が小さいほど、スコアは大きくなり、当該差が大きいほど、スコアは小さくなる。ある局面において、最大値が１、最小値が０となるように、スコアは規定され得る。
【００７０】
ステップＳ８５０にて、プロセッサは、候補として取得された各対象について、当該対象の移動方向に新規検出結果座標が存在する候補にスコアを付与する。より具体的には、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と一致する対象が既に歩行者データベース２９０に登録されている場合、当該新たに検出された対象は、当該一致する対象の移動を表す仮想線上に存在する可能性が高い。そこで、プロセッサは、当該新たに検出された対象の検出場所が含まれる移動方向が検出された対象を、歩行者データベース２９０から検索する。
【００７１】
ステップＳ８６０にて、プロセッサは、各ステップにおいて付与されたスコアの合計値を算出し、合計値が最も高く、かつ、予め定められた閾値以上の値を有する候補を、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象と判定する。その後、処理はメインフローに戻される。
【００７２】
図１０を参照して、本実施の形態に係る同一対象選定処理についてさらに説明する。図１０は、同一対象選定処理のフローを説明するための地図である。この地図は、歩行者データベース２９０に保存されている各データセットと地図情報とに基づいて可視化され得る。
【００７３】
ある局面において、星印は、情報収集端末２００によって検出された対象であって、歩行者データベース２９０に既に登録されている対象が検出された位置を示す。星印は、それぞれに付けられた矢印を有し、各矢印は、移動方角と移動速度とに基づいて示される。すなわち、矢印の向きは、当該対象の移動方向を表し、矢印の長さは、移動速度を表わす。また、各対象が検出された時刻が、当該対象に関連付けられている。
【００７４】
例えば、図形９１０は、１０時１４分１秒に検出されたことを表す。図形９２０は、１０時２０分１秒に検出されたことを表す。図形９１０に付された矢印は、図形９２０に付された矢印９３０よりも短い。したがって、図形９２０の方が移動速度が速いことが明らかである。図形９１０，９２０に対応する各対象は、既に歩行者データベース２９０に登録されている。
【００７５】
図形９４０は、情報収集端末２００によって新たに検出された対象を表す。矢印９００は、当該対象と同一の対象を歩行者データベース２９０から検索するために規定される探索候補領域を規定する。すなわち、線９５０よりも矢印９００の方向にある範囲が、図形９４０に対応する対象を検索するための範囲となる。したがって、例えば、図形９１０，９２０，９２１，９２２に対応する対象が、新たに検出された対象（図形９４０）と一致する対象の候補となる。一方、図形９２３は、当該候補とならない。
【００７６】
図１０に示される場合、プロセッサは、移動速度（矢印の長さ）、検出時刻も考慮して、図形９４０と同一の対象は、図形９２０であると判断する。
【００７７】
図１１を参照して、データベースの更新処理について説明する。図１１は、プロセッサがデータベースを更新するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【００７８】
ステップＳ１０１０にて、サーバ２５０のプロセッサは、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一対象の選定結果を取得する。
【００７９】
ステップＳ１０２０にて、プロセッサは、同一対象が歩行者データベース２９０に存在するか否かを判断する。プロセッサは、同一対象が歩行者データベース２９０に存在すると判断すると（ステップＳ１０２０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１０３０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１０２０にてＮＯ）、プロセッサは、制御をステップＳ１０５０に切り換える。
【００８０】
ステップＳ１０３０にて、プロセッサは、歩行者データベース２９０から同一対象のＩＤを取得し、取得したＩＤを当該新たに検出された対象に割り当てる。
【００８１】
ステップＳ１０４０にて、プロセッサは、当該新たに検出された対象について情報収集端末２００から送られた情報から付属情報を取得し、取得した付属情報を同一対象のデータレコードに追加または補完し、当該同一対象のデータレコードを更新する。
【００８２】
ステップＳ１０５０にて、プロセッサは、予め定められた基準に従って新規ＩＤを生成し、その生成したＩＤを、新たに検出された対象に割り当てて、新たなデータレコードを生成する。
【００８３】
ステップＳ１０６０にて、プロセッサは、歩行者データベース２９０に、生成した新たなデータレコードを割り当てる。その後、処理は、メインフローに戻される。
【００８４】
図１２を参照して、サーバ２５０のデータ構造について説明する。図１２は、歩行者データベース２９０の構成の概略を表わす図である。
【００８５】
歩行者データベース２９０の各データレコードは、当該データレコードのレコードＩＤに加えて、ＩＤ１１１０と、緯度１１２０と、経度１１３０と、時刻１１４０と、移動速度１１５０と、移動方向１１６０と、付属情報１１７０とを備える。
【００８６】
ＩＤ１１１０は、情報収集端末２００によって検出された対象を表す。緯度１１２０は、当該対象が検出された緯度を表す。経度１１３０は、当該対象が検出された経度を表す。時刻１１４０は、当該対象が検出された時刻を表す。移動速度１１５０は、当該対象が検出された時における当該対象の移動速度を表す。移動方向１１６０は、当該対象が検出された時における当該対象の移動方向を表す。移動方向は、例えば、真北を０度として時計周りの角度で表される。その他の基準で移動方向が示されてもよい。例えば、当該対象が道路に沿って移動していることが検出された場合には、進行方向にある交差点その他の位置が移動方向として用いられてもよい。付属情報１１７０は、当該対象に付随する物品を表す。例えば、ＩＤ＝０００１を有する対象は、帽子をかぶっていることが記録されている。
【００８７】
なお、歩行者データベース２９０は、サーバの内部で管理される場合に限られず、サーバに通信可能に接続された外部の記憶装置において管理されてもよい。
【００８８】
図１３を参照して、スコアの付与について説明する。図１３は、ｉ番目の候補について、新たに検出された対象からの距離の近さに応じて付与されるスコアの一例を表す図である。ある局面において、付与されるスコア（０〜１０）は、予め定められている。各スコアは、当該距離の近さの順位に応じて規定される。例えば、最も近い距離にある候補には、スコア＝１０が付与される。一方、当該距離の近さが１１番目以降にある候補には、スコ＝０が付与される。例えば、全ての候補のうち、新たに検出された対象までの距離が４番目にある候補には、スコア７が付与される。
【００８９】
図１４を参照して、スコアの算出について説明する。図１４は、移動方向の類似度に応じてスコアを算出する一態様を例示する図である。
【００９０】
ある局面において、情報収集端末２００によって新たな対象が検出され、その移動方向は矢印１３１０として表されると仮定する。また、歩行者データベース２９０に既に登録されている対象のうち、当該新たな対象と同一の対象となり得る候補のうちｉ番目の候補の移動方向が矢印１３２０として表されると仮定する。この場合、サーバ２５０のプロセッサは、矢印１３１０と矢印１３２０とがなす角度１３３０に応じてスコアを算出する。
【００９１】
具体的には、テーブル１３００に示されるように、角度１３３０と付与スコア１３４０とが関係付けられている。例えば、角度１３３０が１８度以下である場合には、新たな対象の移動方向と同一の対象となり得る候補の移動方向とが同じ方向を向いているので、最も高いスコア（＝１０）が当該候補に付与される。一方、角度１３３０が１６３度以上１８０度以下の場合には、これらの移動方向が反対を向いていることになり、同一候補の可能性が低いと推定されるので、最も低いスコア（＝１）が当該候補に付与される。
【００９２】
（まとめ）
以上詳述したように、ある局面によれば、サーバは、各対象が検出された時刻、検出された位置および検出された移動方向（ベクトル情報）を用いることで、新たに検出された対象が既に歩行者データベース２９０に登録されているか否かを判断する。当該新たに検出された対象が歩行者データベース２９０に登録されている場合には、サーバは、当該新たに検出された対象と、歩行者データベース２９０に既に登録されている対象とを関連付ける。これにより、同一の対象について、複数の地点における情報が取得されることになるため、一つの情報収集端末２００だけでは取得されない情報も、他の情報収集端末２００によって取得される。このようにして情報を補完することで、例えば、監視カメラのように固定位置に配置されている情報収集端末によれば欠落する情報（「死角情報」）も補完され得る。
【００９３】
また、画像認識技術のみを用いて同一対象（例えば同一人物）であるか否かを判定する場合には、大量に収集された画像との比較が必要となるため、処理時間の長期化や計算リソースの長期にわたる占有等の問題が発生し得る。これに対して、本開示によれば、新たに検出された対象（歩行者）と歩行者データベース２９０に登録されている対象とが同一であるか否かを判断するための処理を簡略化することができるので、処理時間が短くなり、また、計算コストも削減し得る。
【００９４】
＜第２の実施の形態＞
以下、本開示に係る他の局面について説明する。当該他の局面では、画像認識処理により得られた色情報を用いる点で、前述の局面と異なる。なお、他の局面に従う情報収集端末およびサーバのハードウェア構成は、前述の局面に従う情報収集端末２００およびサーバ２５０が有するハードウェア構成と同様である。したがって、ハードウェア構成の説明は繰り返さない。
【００９５】
図１５を参照して、本実施の形態に係る制御構造について説明する。図１５は、他の局面に従うサーバ２５０のプロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一の番号を付してある。したがって、同一の処理の説明は繰り返さない。
【００９６】
ステップＳ１５００にて、プロセッサは、後述する、画像認識技術を用いた同一対象の選定処理を実行する。この処理が実行されると、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の対象が歩行者データベース２９０から選定される。その後、処理は、ステップＳ１０００に移され、プロセッサは、歩行者データベース２９０を更新する。
【００９７】
図１６および図１７を参照して、画像認識技術を用いた同一対象の選定について説明する。図１６は、サーバ２５０のプロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。図１７は、新たに検出された対象が、歩行者データベース２９０に既に登録されている対象と同一であるか否かを判断する処理を概念的に表す図である。
【００９８】
図１６に示されるように、ステップＳ１５１０にて、プロセッサは、情報収集端末２００によって新たに検出された対象について、当該対象の識別用の特徴量を取得する。本実施の形態において、識別用特徴量とは、検出した歩行者の色情報（例えば、ＲＧＢヒストグラム）やパターンマッチング等の特定の物体を認識する技術によって検出された対象（歩行者）の付属品の有無を示す情報（付随情報）である。この識別用の特徴量は、新たに対象が検出された場合において歩行者データベース２９０に登録される時に、検出時間、移動速度等の情報とともに歩行者データベース２９０に既に登録されているものである。なお、識別用の特徴量については、上記の導出方法によって得られたものに限定しない。
【００９９】
ステップＳ１５２０にて、プロセッサは、色情報を比較し、新たに検出された対象についての色情報と歩行者データベース２９０に既に保存されている対象についての色情報とが一致するか否かを判定する。ある局面において、色情報は、ＲＧＢヒストグラムが用いられ得る。プロセッサは、その判定の結果に基づいてスコアを算出し、当該スコアを一時的にメモリのワーク領域に保持する。
【０１００】
ステップＳ１５３０にて、プロセッサは、特定物体情報を比較して、当該新たに検出された対象と歩行者データベース２９０に既に保存されている対象とが一致するか否かを判定する。特定物体情報とは、検出された対象に付随して検出された物品の有無を表す。対象が歩行者である場合、当該物品は、例えば、カバン、傘、リュック、帽子等の歩行者が使用する物品を含む。特定物品情報は、情報収集端末２００によって送られる。
【０１０１】
ステップＳ１５４０にて、プロセッサは、これら２つの結果を統合する。例えば、プロセッサは、ステップＳ１５２０において得られた結果（スコア）と、ステップＳ１５３０にて得られた結果（スコア）とを加算する。この場合、各スコアの重みは同一でも異なってもよい。
【０１０２】
ステップＳ１５５０にて、プロセッサは、歩行者データベース２９０に既に登録されている複数の対象の中から最もスコアの高い対象を、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一であると判断する。
【０１０３】
図１７に示されるように、情報収集端末２００によって新たに検出された対象についての画像データから、色情報（ＲＧＢヒストグラム）が取得される。さらに、当該対象に付随する物品の有無を表す情報（特定物体情報）が取得される。色情報および特定物体情報は、情報収集端末２００のプロセッサによって取得される。別の局面において、当該画像データを受信したサーバ２５０のプロセッサが、色情報および特定物体情報を取得してもよい。
【０１０４】
ある局面において、サーバ２５０は、歩行者データベース２９０に、各対象について、色情報と特定物体情報とを蓄積している。そこで、サーバ２５０のプロセッサは、情報収集端末２００によって新たに検出された対象についての色情報と特定物体情報と、既に蓄積されている各対象についての色情報と特定物体情報とを比較し、一致度を算出する。例えば、サーバ２５０は、ＲＢＧヒストグラムの分布状況を比較し、一致度を算出する。一致度の割合に応じて、スコアが予め定められている。例えば、分布状況が一致した度合いが１００％の場合には、スコア（１０）が割り当てられる。一致度が９０％〜１００％未満の場合、スコア（５）が割り当てられる。一致度が８０％以上９０％未満の場合、スコア（２）が割り当てられる。図１７に示される例では、８１％の分布状況が一致したと判定されている。
【０１０５】
また、特定物体情報については、同一の物品の保持状況が一致する場合には、両対象が同一である可能性が高いので、それに応じたスコア（例えば、１）が付与される。具体的には、同一の物品が両対象に保持されている場合、あるいは、両対象に保持されていない場合、スコア（１）が、歩行者データベース２９０に登録されている対象（新たに検出された対象と同一である候補）に付与される。また、物品の保持状況が異なる場合には、新たに検出された対象と同一である可能性が低いことになるので、それに応じたスコア（たとえば、−１）が歩行者データベース２９０に登録されている対象に付与される。
【０１０６】
プロセッサは、色情報および特定物体情報について算出されたスコアを加算する。例えば、図１７に示される例では、プロセッサは、スコア＝４を算出する。比較される両対象の一致度の判定基準が、例えば、スコア＝３以上であることとして規定されている場合には、プロセッサは、歩行者データベース２９０に登録されている当該対象は、情報収集端末２００によって検出された対象と一致すると判断する。
【０１０７】
以上のようにして、本実施の形態によれば、画像認識技術を用いて同一対象を選定する処理が、前述の実施の形態に対して付加されている。視覚的な情報を用いた同一判定の処理が追加されることにより、新たに検出された対象が歩行者データベース２９０に登録されているかどうかの判定の精度が高まる。また、この画像認識技術を用いた処理を全ての対象に適用するのではなく、上述の、位置情報、時刻、移動方向、移動速度を用いて選択された一部の対象にのみ適用することにより、画像認識処理の実行による処理時間の長期化を抑制することができ、あるいは、認識処理の回数を減らすことができる。
【０１０８】
＜第３の実施の形態＞
以下本開示に係るさらに他の局面について説明する。さらに他の局面では、地図情報を用いる点で、前述の局面と異なる。なお、他の局面に従う情報収集端末およびサーバのハードウェア構成は、前述の局面に従う情報収集端末２００およびサーバ２５０が有するハードウェア構成と同様である。したがって、ハードウェア構成の説明は繰り返さない。また、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、同じ処理の説明は繰り返さない。
【０１０９】
まず、図１８を参照して、本実施の形態に係る処理の概要について説明する。図１８は、サーバ２５０のプロセッサが実行する処理の概要を表わすフローチャートである。
【０１１０】
ステップＳ１１０にて、サーバのプロセッサは、情報収集端末によって送信された情報から、新規の検出結果を取得する。
【０１１１】
ステップＳ１９００にて、プロセッサは、後述する、地図データベースに基づく同一候補の選定処理を実行する。この処理が実行されると、対象が検出された位置および時刻、対象の移動方向および移動速度に加えて地図データベース１７１５に含まれる地図情報が考慮された対象が、情報収集端末２００によって新たに検出された対象と同一の候補として選定される。なお、地図情報は、道路、歩道、橋、公園などの歩行者が移動し得る経路、建物、川のように歩行者の移動が妨げられる場所を含み得る。
【０１１２】
ステップＳ１５００にて、プロセッサは、画像認識技術を用いて同一対象を選定する。
ステップＳ１０００にて、プロセッサは、歩行者データベース２９０を更新する。
【０１１３】
図１９を参照して、本形態に係るサーバの制御構造についてさらに説明する。図１９は、地図データベースに基づく同一候補の選定処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同じステップ番号を付してある。したがってそれらの詳細な説明は、繰り返さない。
【０１１４】
ステップＳ１１０にて、サーバのプロセッサは、情報収集端末によって送信された情報から、新規の検出結果を取得する。
【０１１５】
ステップＳ５００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて時刻範囲設定処理を実行する。
【０１１６】
ステップＳ６００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて領域範囲設定処理を実行する。
【０１１７】
ステップＳ７００にて、プロセッサは、範囲設定パラメータ４１５に基づいて移動速度範囲設定処理を実行する。
【０１１８】
ステップＳ１９００にて、プロセッサは、地図データベースに基づく領域範囲設定処理を実行する。この処理が実行されると、地図情報を考慮した領域範囲が、新たに検出された対象と同じ対象が存在するか否かを判断するための検索範囲として設定される。
【０１１９】
ステップＳ８００にて、プロセッサは、同一対象探索処理を実行する。
ステップＳ４６０にて、プロセッサは、同一対象の選定結果をデータベース４６５に保存する。
【０１２０】
図２０を参照して、本実施の形態に係るサーバの制御構造について説明する。図２０は、プロセッサが実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【０１２１】
ステップＳ１９１０にて、プロセッサは、サーバ２５０の内部または外部の記憶装置に予め保存されている地図データベース１７１５を当該記憶装置から取得する。
【０１２２】
ステップＳ１９２０にて、プロセッサは、新たに検出された対象の移動速度および範囲設定パラメータ４１５に基づいて、歩行者が移動可能な地図上の領域を設定する。
【０１２３】
ステップＳ１９３０にて、プロセッサは、探索条件としてセットする。その後、処理はメインフローに戻される。
【０１２４】
（まとめ）
以上のようにして、本実施の形態においては、新たに検出された対象と同一の対象を歩行者データベース２９０から検索するために地図情報がさらに用いられる。例えば、当該同一の対象を検索する上では、新たに検出された対象（歩行者）に対して川を挟んで向かいに存在する対象（歩行者）や、付近に信号のない幹線道路の反対側に存在する歩行者（対象）等について、両対象の距離の短さではなく、道路構造に基づいて推定される移動時間という制約をさらに考慮して、新たに検出された対象と同一の対象であるか否かが判定される。これにより、現実には有り得ない対象を当該新たに検出された対象と同一であると判断するといった誤判定を抑え、より正確に同一候補を絞り込むことができる。
【０１２５】
［ハードウェア構成］
（端末の構成）
図２１を参照して、本実施の形態に係る情報収集端末２００の構成について説明する。図２１は、情報収集端末２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。ある局面において、情報収集端末２００は、スマートフォンその他の汎用の移動通信端末として実現され得る。別の局面において、情報収集端末２００は、ドライブレコーダーその他の専用の情報収集装置としても実現され得る。
【０１２６】
情報収集端末２００は、ＣＰＵ２０と、アンテナ２３と、通信装置２４と、操作スイッチ２５と、カメラ２６と、フラッシュメモリ２７と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２８と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２９と、メモリカード駆動装置３０と、マイク３２と、スピーカ３３と、音声信号処理回路３４と、ディスプレイ３５と、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）３６と、データ通信Ｉ／Ｆ３７と、バイブレータ３８と、加速度センサ３９と、レーザレーダ４０とを備える。メモリカード駆動装置３０には、メモリカード３１が装着され得る。
【０１２７】
アンテナ２３は、基地局によって発信される信号を受信し、または、基地局を介して他の通信装置と通信するための信号を送信する。アンテナ２３によって受信された信号は、通信装置２４によってフロントエンド処理が行なわれた後、処理後の信号は、ＣＰＵ２０に送られる。
【０１２８】
操作スイッチ２５は、情報収集端末２００に対する操作を受け付ける。操作スイッチ２５は、たとえば、ハードキー、ソフトキーとして実現される。操作スイッチ２５は、操作を受け付けると、その時の情報収集端末２００の動作モードに応じた信号をＣＰＵ２０に送出する。
【０１２９】
ＣＰＵ２０は、情報収集端末２００に対して与えられる命令に基づいて情報収集端末２００の動作を制御するための処理を実行する。情報収集端末２００が信号を受信すると、ＣＰＵ２０は、通信装置２４から送られた信号に基づいて予め規定された処理を実行し、処理後の信号を音声信号処理回路３４に送出する。音声信号処理回路３４は、その信号に対して予め規定された信号処理を実行し、処理後の信号をスピーカ３３に送出する。スピーカ３３は、その信号に基づいて音声を出力する。
【０１３０】
マイク３２は、情報収集端末２００に対する発話を受け付けて、発話された音声に対応する信号を音声信号処理回路３４に対して送出する。音声信号処理回路３４は、その信号に基づいて通話のために予め規定された処理を実行し、処理後の信号をＣＰＵ２０に対して送出する。ＣＰＵ２０は、その信号を送信用のデータに変換し、変換後のデータを通信装置２４に対して送出する。通信装置２４は、そのデータを用いて送信用の信号を生成し、アンテナ２３に向けてその信号を送出する。
【０１３１】
フラッシュメモリ２７は、ＣＰＵ２０から送られるデータを格納する。また、ＣＰＵ２０は、フラッシュメモリ２７に格納されているデータを読み出し、そのデータを用いて予め規定された処理を実行する。
【０１３２】
ＲＡＭ２８は、操作スイッチ２５に対して行なわれた操作に基づいてＣＰＵ２０によって生成されるデータを一時的に保持する。ＲＯＭ２９は、情報収集端末２００に予め定められた動作を実行させるためのプログラムあるいはデータを格納している。ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２９から当該プログラムまたはデータを読み出し、情報収集端末２００の動作を制御する。
【０１３３】
メモリカード駆動装置３０は、メモリカード３１に格納されているデータを読み出し、ＣＰＵ２０に送出する。メモリカード駆動装置３０は、ＣＰＵ２０によって出力されるデータを、メモリカード３１の空き領域に書き込む。
【０１３４】
音声信号処理回路３４は、上述のような通話のための信号処理を実行する。なお、図２１に示される例では、ＣＰＵ２０と音声信号処理回路３４とが別個の構成として示されているが、他の局面において、ＣＰＵ２０と音声信号処理回路３４とが一体として構成されていてもよい。
【０１３５】
ディスプレイ３５は、タッチパネル式のディスプレイであるが、タッチパネルの機構は特に限られない。ディスプレイ３５は、ＣＰＵ２０から取得されるデータに基づいて、当該データによって規定される画像を表示する。
【０１３６】
ＬＥＤ３６は、ＣＰＵ２０からの信号に基づいて、予め定められた発光動作を実現する。データ通信Ｉ／Ｆ３７は、データ通信用のケーブルの装着を受け付ける。
【０１３７】
データ通信Ｉ／Ｆ３７は、ＣＰＵ２０から出力される信号を当該ケーブルに対して送出する。あるいは、データ通信Ｉ／Ｆ３７は、当該ケーブルを介して受信されるデータを、ＣＰＵ２０に対して送出する。
【０１３８】
バイブレータ３８は、ＣＰＵ２０から出力される信号に基づいて、予め定められた周波数で発振動作を実行する。
【０１３９】
加速度センサ３９は、情報収集端末２００に作用する加速度の方向を検出する。検出結果は、ＣＰＵ２０に入力される。
【０１４０】
レーザレーダ４０は、車両の前方をレーザ光で走査し、物体を検知し、物体までの距離を計測する。レーザレーダ４０は、周知の技術を用いて実現され、二次元式あるいは三次元式のいずれであってもよい。
【０１４１】
（サーバの構成）
図２２を参照して、サーバ２５０の具体的構成について説明する。図２２は、サーバ２５０を実現するコンピュータのハードウェア構成を表すブロック図である。
【０１４２】
サーバ２５０は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１と、サーバ２５０のユーザによる指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、モニタ８と、通信ＩＦ（Interface）７とを備える。各構成要素は、相互にバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着され得る。通信ＩＦ７は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）インターフェイス、有線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ＬＡＮ、Bluetooth（登録商標）インターフェイス等を含むが、これらに限られない。
【０１４３】
サーバ２５０における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め格納されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９その他のコンピュータ読み取り可能な不揮発性のデータ記録媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるいは、当該ソフトウェアは、インターネットその他のネットワークに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他のデータ読取装置によってデータ記録媒体から読み取られて、あるいは、通信ＩＦ７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
【０１４４】
図２２に示されるサーバ２５０を構成する各要素は、一般的なものである。したがって、本実施の形態に係る最も本質的な部分は、サーバ２５０に格納されたプログラムであるともいえる。サーバ２５０の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【０１４５】
なお、データ記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically  Programmable  Read-Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する不揮発性のデータ記録媒体でもよい。
【０１４６】
ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含み得る。
【０１４７】
［まとめ］
要約すると、物体を識別するための装置は、以下のような構成を備える。
【０１４８】
（構成１）
ある局面に従うと、サーバ２５０は、物体を識別するための装置として作動する。サーバ２５０において、通信ＩＦ７は、情報収集端末２００によって検出された物体（例えば、歩行者）の位置、物体が検出された時刻、物体の移動方向、および物体の移動速度をそれぞれ示す情報を受信する。ハードディスク５は、一つ以上の物体の各々について、当該物体がかつて検出された位置および時刻と、当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す各情報を含むデータベースを保持している。ＣＰＵ１は、受信された各情報と、データベースに保存されている各情報とに基づいて、情報収集端末２００によって新たに検出された物体が、データベースに登録されているか否かを判断する。ＣＰＵ１は、新たに検出された物体がデータベースに登録されていない場合に、当該新たに検出された物体についての位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報をデータベースに登録する。ＣＰＵ１は、新たに検出された物体がデータベースに登録されている場合に、当該新たに検出された物体についての位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度をそれぞれ示す情報と、データベースに既に登録されている対象についての当該位置および時刻と当該物体が移動していた方向および移動の速度を示す情報とを互いに関連付ける。
【０１４９】
（構成２）
ＣＰＵ１の判断は、新たな物体が検出された位置とデータベースに登録されている物体が検出された位置との間の距離が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む。
【０１５０】
（構成３）
上記数値を物体に付与することは、物体が移動可能な経路として地図情報により選択される範囲に、データベースに登録されている物体の位置が含まれる場合に、当該数値を当該データベースに登録されている物体に付与することを含む。
【０１５１】
（構成４）
ＣＰＵ１の判断は、新たな物体が検出された時刻とデータベースに登録されている物体が検出された時刻との時間間隔が短くなるほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む。
【０１５２】
（構成５）
ＣＰＵ１の判断は、新たな物体の移動速度とデータベースに登録されている物体の移動速度との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む。
【０１５３】
（構成６）
ＣＰＵ１の判断は、新たな物体の移動方向と、データベースに登録されている物体の移動方向との差が小さいほど大きくなるように規定された数値を、当該データベースに登録されている物体に付与することと、物体に付与された数値の合計が予め定められた基準を上回る物体を、新たに検出された物体と同じであると決定することとを含む。
【０１５４】
（構成７）
ＣＰＵ１の判断は、新たな物体に付属する物品の有無を表す情報と、データベースに登録されている物体に付属する物品の有無を表す情報との一致の度合いに応じて、当該データベースに登録されている物体が新たに検出された物体であると決定することをさらに含む。
【０１５５】
（構成８）
ＣＰＵ１の判断は、情報収集端末２００によって取得された画像情報やレーザレーダの距離情報に基づく認識処理の結果と、データベースに登録されている物体についての認識処理の結果との一致の程度が予め定められた閾値を上回る場合に、当該データベースに登録されている物体が新たに検出された物体であると決定することをさらに含む。
【０１５６】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１５７】
２  マウス、３  キーボード、４，２８  ＲＡＭ、５  ハードディスク、６  光ディスク駆動装置、７  通信ＩＦ、８  モニタ、９，２９  ＲＯＭ、２３  アンテナ、２４  通信装置、２５  操作スイッチ、２６  カメラ、２７  フラッシュメモリ、３０  メモリカード駆動装置、３１  メモリカード、３２  マイク、３３  スピーカ、３４  音声信号処理回路、３５  ディスプレイ、３８  バイブレータ、３９  加速度センサ、４０  レーザレーダ、２００，２１０，２２０，２３０  情報収集端末、２０１  センサ部、２０２  検出部、２０３  位置情報取得部、２０４  時刻情報取得部、２０５  移動情報取得部、２０６  送信部、２５０  サーバ、２６０  受信部、２７０  同一対象選定部、２８０  データベース更新部、２９０  歩行者データベース、３１５，３５５，４６５  データベース、４１５  範囲設定パラメータ、４４５  判定用パラメータ、９００，９３０，１３１０，１３２０  矢印、９１０，９２０，９２１，９２２，９２３，９４０  図形、９５０  線、１１２０  緯度、１１３０  経度、１１４０  時刻、１１５０，２２１０，２２１１  移動速度、１１６０，２２３０，２２３１  移動方向、１１７０  付属情報、１３００  テーブル、１３３０  角度、１３４０  付与スコア、１７１５  地図データベース。
【図１】
2017182424.tif 000003
【図２】
2017182424.tif 000004
【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】
2017182424.tif 000009
【図８】
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【図９】
2017182424.tif 000011
【図１０】
2017182424.tif 000012
【図１１】
2017182424.tif 000013
【図１２】
2017182424.tif 000014
【図１３】
2017182424.tif 000015
【図１４】
2017182424.tif 000016
【図１５】
2017182424.tif 000017
【図１６】
2017182424.tif 000018
【図１７】
2017182424.tif 000019
【図１８】
2017182424.tif 000020
【図１９】
2017182424.tif 000021
【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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