(57)【要約】【課題】移動体からの広視野角画像から動物体を精度良く検出可能な動物体検出装置を提供する。【解決手段】第１及び第２の時刻において移動体からの広視野角画像を取得する撮像装置１０と、第１及び第２の時刻のそれぞれの広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するエッジ獲得部１０１と、第１及び第２の時刻のそれぞれの半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成する度数分布作成部１０２と、第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするクラスタリング部１０４と、第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定する移動量推定部１０５と、移動量に基づき動物体候補を検出する候補検出部１０６と、動物体候補から動物体を検出する動物体検出部１０７とを備える。【選択図】      図１
2009080572.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１及び第２の時刻において移動体からの広視野角画像を取得する撮像装置と、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれの前記広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するエッジ獲得部と、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれの前記半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成する度数分布作成部と、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするクラスタリング部と、
前記第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定する移動量推定部と、
前記移動量に基づき動物体候補を検出する候補検出部と、
前記動物体候補から動物体を検出する動物体検出部
とを備えることを特徴とする動物体検出装置。
【請求項２】
前記エッジ獲得部は、
前記広視野角画像をパノラマ展開し、
前記パノラマ展開した広視野角画像の円周方向の微分をとることで前記半径方向エッジを獲得する
ことを特徴とする請求項１に記載の動物体検出装置。
【請求項３】
前記移動量推定部は、
複数種の類似尺度を用いて前記第１及び第２の時刻のそれぞれの前記クラスを互いに対応付けて前記第１及び第２の時刻間の前記クラスの移動量を推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の動物体検出装置。
【請求項４】
前記複数種の類似尺度は、
前記ヒストグラムビンの度数の差異を考慮した第１の類似尺度と、
前記ヒストグラムビンの重なり度を考慮した第２の類似尺度
とを含むことを特徴とする請求項３に記載の動物体検出装置。
【請求項５】
前記エッジ度数分布を前記移動体の進行方向で分割する分割部を更に備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の動物体検出装置。
【請求項６】
移動体からの広視野角画像を取得するステップと、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれの前記広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するステップと、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれの前記半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成するステップと、
前記第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするステップと、
前記第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定するステップと、
前記移動量に基づき動物体候補を検出するステップと、
前記動物体候補から動物体を検出するステップ
とを含むことを特徴とする動物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、広視野角画像から動物体を検出する動物体検出装置及び動物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット等の自立移動体にとって、安全な走行を行うために周囲の動物体を検出して、回避動作を行うことは重要である。そこで広視野角画像を取得できるカメラが開発されている。広視野角画像を用いれば、一つのカメラ素子でも周囲の状況を把握することができ、装置の小型化と同期処理の手間が省ける。又、移動体が広範囲の動物体（障害物）を検出し、自立走行が可能になる。しかし、広視野角画像には歪みが大きいため、移動中の広視野角画像による動物体検出を行った例は少ない。
【０００３】
移動中の広視野角画像を用いた技術として、広視野角画像からエッジヒストグラムを作成し、動物体を検出する手法がある（例えば、特許文献１及び２参照。）。しかし、広視野角画像全体に対してエッジを検出しているので、棚等、広視野角画像上で円周方向のエッジを持つ物体が多くある屋内施設においては、エッジヒストグラムが平坦化してしまい、動物体の検出が難しくなる。又、閾値処理により大きなエッジだけを利用し、単一の類似尺度を用いてエッジヒストグラム全体で対応をとるので、小さなエッジを持つ背景情報を使用できず、特定方向に移動する動物体しか検出できない。
【０００４】
例えば特許文献１及び２では、エッジヒストグラム作成時に閾値処理をかけることで、全体的な背景の流れを知るための小さなエッジ情報は使用できない。これらの例では、車が前方に移動していることを利用して、前から後ろに流れる大きなエッジを静止物体とし、後ろから前に流れる大きなエッジを移動物体としている。したがって、さまざまな方向に移動するロボットにおいて、動物体を検出することができない。
【特許文献１】特開２００１−３０１５５２号公報
【特許文献２】特開２００１−８１９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、移動体からの広視野角画像から動物体を精度良く検出可能な動物体検出装置及び動物体検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願発明の一態様によれば、（イ）第１及び第２の時刻において移動体からの広視野角画像を取得する撮像装置と、（ロ）第１及び第２の時刻のそれぞれの広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するエッジ獲得部と、（ハ）第１及び第２の時刻のそれぞれの半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成する度数分布作成部と、（ニ）第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするクラスタリング部と、（ホ）第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定する移動量推定部と、（ヘ）移動量に基づき動物体候補を検出する候補検出部と、（ト）動物体候補から動物体を検出する動物体検出部とを備える動物体検出装置が提供される。
【０００７】
本願発明の他の態様によれば、（イ）移動体からの広視野角画像を取得するステップと、（ロ）第１及び第２の時刻のそれぞれの広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するステップと、（ハ）第１及び第２の時刻のそれぞれの半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成するステップと、（ニ）第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするステップと、（ホ）第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定するステップと、（ヘ）移動量に基づき動物体候補を検出するステップと、（ト）動物体候補から動物体を検出するステップとを含む動物体検出方法が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、移動体からの広視野角画像から動物体を精度良く検出可能な動物体検出装置及び動物体検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものであり、厚みと平面寸法との関係、各層の厚みの比率等は現実のものとは異なることに留意すべきである。したがって、具体的な厚みや寸法は以下の説明を参酌して判断すべきものである。又、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００１０】
（動物体検出装置）
本発明の実施の形態に係る動物体検出装置は、図１に示すように、第１及び第２の時刻において移動体からの広視野角画像を取得する撮像装置１０と、第１及び第２の時刻のそれぞれの広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するエッジ獲得部１０１と、第１及び第２の時刻のそれぞれの半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成する度数分布作成部１０２と、第１及び第２の時刻のそれぞれのエッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてそれぞれクラスタリングするクラスタリング部１０４と、第１及び第２の時刻間のクラスの移動量を推定する移動量推定部１０５と、移動量に基づき動物体候補を検出する候補検出部１０６と、動物体候補から動物体を検出する動物体検出部１０７とを備える。
【００１１】
エッジ獲得部１０１、度数分布作成部１０２、クラスタリング部１０４、移動量推定部１０５、候補検出部１０６、及び動物体検出部１０７は、ハードウェア資源であるモジュール（論理回路）として中央演算処理装置（ＣＰＵ）１００に論理的に備えられている。分割部１０３は、エッジ度数分布を移動体の進行方向で分割するハードウェア資源としてのモジュール（論理回路）である。ＣＰＵ１００には、左側度数分布記憶装置１０８、右側度数分布記憶装置１０９、左側クラス記憶装置１１０、右側クラス記憶装置１１１及びデータ記憶装置１１２等が接続されている。ここで、右側および左側とは、広視野角画像の任意の角度を原点とし、原点に対して一方を右側、他方を左側と相対的に定義したものである。
【００１２】
撮像装置１０は、ロボット等の移動体に設置されている。撮像装置１０としては、曲面ミラーや魚眼レンズ等の広視野を確保するための光学機器を装着したカメラ等が使用可能である。撮像装置１０は、第１及び第２の時刻において図２に示すような環状の広視野角画像を撮像する。図２に示した広視野角画像中の位置Ｐ１，Ｐ２には動物体（人物）Ａ１，Ａ２が写っている。
【００１３】
エッジ獲得部１０１は、撮像装置１０が取得した第１及び第２の時刻のそれぞれの環状の広視野角画像について、移動体の進行方向を中心としてパノラマ展開を行い、図３に示すような帯状のパノラマ画像を得る。図３に示したパノラマ画像において縦軸方向が半径方向、横軸方向が円周方向を表す。
【００１４】
更に、エッジ獲得部１０１は、パノラマ画像の各画素の濃度を縦軸方向（円周方向）に微分することにより、図４に白色で示すような半径方向に強い強度を持つ半径方向エッジを獲得する。
【００１５】
度数分布作成部１０２は、エッジ獲得部１０１により獲得した各方位角の半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布を作成する。ここで、半径方向エッジの大きさとは、半径方向のエッジの累積度数またはエッジの累積輝度を指す。図５は、エッジ度数分布で表現されるエッジ度数分布図（エッジヒストグラム）を示す。エッジ度数分布を構成する複数のヒストグラムビンは、ここでは１度間隔としているが、特に限定されない。
【００１６】
分割部１０３は、度数分布作成部１０２により作成したエッジ度数分布を原点（例えば移動体の進行方向）で左側と右側に分割する。例えば、図５に点線で示した１８０度方向を進行方向とし、左側エッジ度数分布は０度〜１８０度、右側エッジ度数分布は１８０度〜３６０度とする。左側エッジ度数分布及び右側エッジ度数分布は、それぞれ左側度数分布記憶装置１０８及び右側度数分布記憶装置１０９に記憶される。
【００１７】
クラスタリング部１０４は、データ記憶装置１１２に記憶されている閾値を読み出し、右側度数分布記憶装置１０９に記憶されている第１及び第２の時刻のそれぞれの右側エッジ度数分布において、度数が０より大きいヒストグラムビンのうち、互いの円周方向の方位角上の距離が閾値以内にある連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてクラスタリングする。この閾値は任意に設定可能である。各クラスに付されるクラス番号、ヒストグラムビンの数（メンバ数）、クラスを構成するエッジ度数分布、クラスの始点となるヒストグラムビンの方位角、終点となるヒストグラムビンの方位角等のクラス情報を、クラス毎に右側クラス記憶装置１１１に記憶させる。
【００１８】
図６には１８０度〜３６０度の右側エッジ度数分布をクラスタリングした一例を示す。図６では、ヒストグラムビンを丸印のマークで示している。第１の時刻ｔ−Δｔにおいて、クラス毎にクラス番号１〜１０が付されている。第２の時刻ｔにおいて、クラス毎にクラス番号１〜９が付されている。
【００１９】
同様に、クラスタリング部１０４は、データ記憶装置１１２に記憶されている閾値を読み出し、左側度数分布記憶装置１０８に記憶されている第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの左側エッジ度数分布において、度数が０より大きいヒストグラムビンのうち、互いの円周方向の方位角上の距離が閾値以内にある連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてクラスタリングし、クラス情報を左側クラス記憶装置１１０に記憶させる。
【００２０】
移動量推定部１０５は、右側度数分布記憶装置１０９に記憶されている第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの右側エッジ度数分布と、右側クラス記憶装置１１１に記憶されている第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれのクラス情報を読み出す。第１の時刻ｔ−Δｔのクラス番号ｎ（ｎ＝１，２，３…，第１の時刻ｔ−Δｔの総クラス数）について、類似尺度を用いて第２の時刻ｔのエッジ度数分布と対応付けて、第１の時刻ｔ−Δｔと第２の時刻ｔとの間のクラスの移動量を推定する。
【００２１】
ここで、小さなエッジも大きなエッジも扱えるよう、複数種の類似尺度を定義し、各クラスを構成するエッジ度数分布の特徴等に応じて類似尺度を選択して使用する。複数種の類似尺度として、本発明の実施の形態においては、「ビン一致度」と「度数差異度」を計算する。第１の時刻ｔ−Δｔのクラス番号ｎのクラスをシフトさせる方位角上の度数をshiftとした場合、ビン一致度Cn（shift）、度数差異度Rn（shift）はそれぞれ例えば式（１），（２）のように定義される。
【数１】
2009080572.tif 000003
【００２２】
ここで、Ｈｔ（ｋ）は第２の時刻ｔにおける方位角ｋのヒストグラムビンの度数を表し、ｓｎはクラス番号ｎの始点となる方位角、ｆｎはクラス番号ｎの終点となる方位角を表す。また関数Ｚ（・）は引数が正の場合は１、０以下の場合は０を返す。
【００２３】
図７に示すような第１の時刻ｔ−Δｔのクラスと第２の時刻ｔのクラスとは、度数差異度を用いた場合、図８に示すようにヒストグラムビンの度数の差異が小さくなるように対応付けられる。一方、図９に示すような第１の時刻ｔ−Δｔのクラスと第２の時刻ｔのクラスとは、ビン一致度を用いた場合、図１０に示すように各ヒストグラムビンが重なるように対応付けられる。
【００２４】
ここで、図１１に示すように、全体的に小さなエッジからなり、メンバ数が比較的多いクラスについて、ノイズ等がのった場合、度数差異度を用いると、図１２に示すように度数の大きなヒストグラムビンにつられ、移動量推定に誤差が出る場合がある。一方、メンバ数が少ない場合にビン一致度を用いると、ノイズのように生成・消滅する背景エッジにつられ、移動量推定に誤差が出る場合がある。このように、一つの類似尺度のみを用いた場合には、ノイズ等に対応できない場合がある。これに対して本発明の実施の形態では、複数種の類似尺度を用いることにより、より適切な移動量を推定することが可能となる。
【００２５】
ここで、移動量推定方法の一例を、図１３のフローチャートを参照しながら説明する。
【００２６】
（イ）ステップＳ１０１において、第１の時刻ｔ−Δｔのクラス番号ｎのクラスをシフトさせる方位角上の度数の「Shift」の初期値を「-S_thresh-1」とする。ステップＳ１０２において、「Shift」を１度増加させる。ステップＳ１０３において、「Shift」がクラスの終点の方位角「S_thresh」まで達したか判断する。「Shift」が「S_thresh」まで達していなければ、ステップＳ１０４においてビン一致度を計算し、ステップＳ１０５において度数差異度を計算する。ステップＳ１０２に戻り、「Shift」を１度増加させる。これにより、第１の時刻ｔ−Δｔのクラス番号ｎについて、クラスの始点の方位角「-S_thresh」からクラスの終点の方位角「S_thresh」まで１度ずつシフトさせながら、ビン一致度及び度数差異度のそれぞれについて第２の時刻ｔのエッジ度数分布と比較される。
【００２７】
（ロ）ステップＳ１０６において、クラス番号ｎのメンバ数と、データ記憶装置１１２から読み出した閾値とを比較する。クラス番号ｎのメンバ数が閾値以下の場合には、ステップＳ１０７において、度数差異度が最小の場合の移動量「shift_Rn」を計算し、クラスの移動量「shift_n」とする。ステップＳ１０８において、「shift_Rn」とデータ記憶装置１１２から読み出した閾値とを比較する。「shift_Rn」が閾値より小さい場合は「shift_Rn」を移動量と推定し、出力する。一方、「shift_Rn」が閾値より大きい場合は「shift_Rn」を異常値と判断して、今度はステップＳ１０９においてビン一致度が最大の移動量「shift_Cn」を「shift_n」とする。ステップＳ１１０において「shift_Cn」と閾値とを比較する。「shift_Cn」が閾値より大きい場合は「shift_Cn」を移動量と推定し、出力する。一方、「shift_Cn」が閾値より小さい場合は「shift_Cn」も異常値と判断して、ステップＳ１１５において「shift_n」の値は「NULL」とし、以後の処理に利用しない。 このようにビン一致度及び度数差異度をそれぞれ用いた場合の対応付け後のクラスの移動の異常性を判断し、クラスの移動量を適切に推定することができる。
【００２８】
（ハ）ステップＳ１０６においてクラス番号ｎのメンバ数が閾値より大きな場合、ステップＳ１１１において、「shift_Cn」を「shift_n」とする。ステップＳ１１２において、「shift_Cn」とデータ記憶装置１１２から読み出した閾値とを比較する。「shift_Cn」が閾値より大きい場合は「shift_Cn」を移動量と推定し、出力する。一方、「shift_Cn」が閾値より小さい場合は「shift_Cn」は異常値と判断して、ステップＳ１１３において「shift_Rn」を計算し、「shift_n」とする。ステップＳ１１３において、「shift_Rn」と閾値とを比較する。「shift_Rn」が閾値より小さい場合は「shift_Rn」を移動量と推定し、出力する。一方、「shift_Rn」が閾値より大きい場合は「shift_Rn」も異常値と判断して、ステップＳ１１５において「shift_n」の値は「NULL」とし、以後の処理に利用しない。このようにして得られた「shift_n」を「Shift_n」、図６の第１の時刻ｔ−Δｔのクラスと第２の時刻ｔにおけるクラスの間の丸印のマークは、第１の時刻ｔ−Δｔにおけるクラスを移動量「Shift_n」分移動させたものを示している。
【００２９】
同様に、移動量推定部１０５は、左側度数分布記憶装置１０８から第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの左側エッジ度数分布、左側クラス記憶装置１１０から第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの左側エッジ度数分布のクラス情報をそれぞれ読み出し、左側エッジ度数分布から作成されるクラスの第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔの間の移動量を推定する。
【００３０】
候補検出部１０６は、移動量推定部１０５により推定された各クラスの移動量の代表値を背景の流れとし、背景の流れと大きく異なる移動量を持つクラスを動物体候補として検出する。即ち、候補検出部１０６は、移動量推定部１０５により推定された左側エッジ度数分布の各クラスの移動量「shift_n」のうち値が「NULL」となるものを除いて、「shift_n」の分散と中間値を計算し、中間値を代表値として求める。そして、データ記憶装置１１２から閾値を読み出して分散と閾値を比較し、分散が閾値以上の場合はノイズが多いと判断し、動物体候補はなしとする。一方、分散が閾値より小さい場合、各クラスの移動量の中間値との差の絶対値と閾値とをそれぞれ比較し、絶対値が閾値以上となる移動量を持つクラスを動物体候補として検出する。この閾値は、分散に応じて変動させてもよいし、固定でもよい。又、中間値に関しても、平均値や最頻値を用いてよい。
【００３１】
同様に、候補検出部１０６は、移動量推定部１０５により推定された左側エッジ度数分布の各クラスの移動量「shift_n」に基づき、特定のクラスを動物体候補として検出する。
【００３２】
動物体検出部１０７は、候補検出部１０６により動物体候補とされたクラスについて、全クラスの移動量の分散や、動物体候補となるクラスのエッジ度数分布の度数、メンバ数、ヒストグラムビンの独立性等をもとに、そのクラスが動物体であるか否かを判断する。言い換えると、「メンバ数が閾値以上である」、「クラス内で孤立しているヒストグラムビンが少ない」等の動物体らしさを表す指標で判断される。これらの指標は、データ記憶装置１１２に予め記憶しておけば良い。これらの指標を満たす場合に該当するクラスが存在する方位角を動物体の位置として検出し、出力する。この結果、図６においては、第２の時刻ｔのクラス番号８のクラスが動物体として検出され、その方位角上の位置Ｐ２が検出される。
【００３３】
同様に、動物体検出部１０７は、候補検出部１０６により動物体候補とされた左側エッジ度数分布のクラスが動物体であるかを判断し、動物体を検出する。
【００３４】
左側度数分布記憶装置１０８、右側度数分布記憶装置１０９、左側クラス記憶装置１１０、右側クラス記憶装置１１１及びデータ記憶装置１１２としては、例えば半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスクや磁気テープ等が採用可能である。半導体メモリとしては、例えば、ＲＯＭ及びＲＡＭが採用可能である。ＲＯＭは、ＣＰＵ１００において実行されるプログラムを格納しているプログラム記憶装置等として機能させることが可能である（プログラムの詳細は後述する。）。ＲＡＭは、ＣＰＵ１００におけるプログラム実行処理中に利用されるデータ等を一時的に格納したり、作業領域として利用される一時的なデータメモリ等として機能させることが可能である。
【００３５】
（動物体検出方法）
次に、本発明の実施の形態に係る動物体検出方法を、図１４のフローチャートを用いて説明する。
【００３６】
（イ）ステップＳ１０において、撮像装置１０が、図２に示すように、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔにおいて移動中の移動体からの広視野角画像を撮像・取得する。
【００３７】
（ロ）ステップＳ１１において、エッジ獲得部１０１が、図３に示すように、撮像装置１０により取得された広視野角画像をパノラマ展開する。更に、エッジ獲得部１０１が、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの広視野角画像の円周方向に微分をとることにより、図４に示すように、広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得する。
【００３８】
（ハ）ステップＳ１２において、度数分布作成部１０２が、図５に示すように、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布をそれぞれ作成する。
【００３９】
（ニ）ステップＳ１３において、分割部１０３が、度数分布作成部１０２により作成された第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれのエッジ度数分布を進行方向で分割する。
【００４０】
（ホ）ステップＳ１４において、クラスタリング部１０４が、図６に示すように、エッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてクラスタリングする。左側エッジ度数分布のクラス情報は時系列で左側クラス記憶装置１１０、右側エッジ度数分布のクラス情報は右側クラス記憶装置１１１に記憶される。
【００４１】
（ヘ）ステップＳ１５において、移動量推定部１０５が、左側クラス記憶装置１１０及び右側クラス記憶装置１１１から第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのクラスを読み出し、複数種の類似尺度を用いて、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔ間のクラスの移動量を推定する。例えば、図１３に示したステップＳ１０１〜Ｓ１１５の手順により度数差異度とビン一致度を用いて移動量を推定する。
【００４２】
（ト）ステップＳ１６において、候補検出部１０６が、移動量推定部１０５により推定された移動量に基づき、複数のクラスのうちから特定のクラスを動物体候補として検出する。
【００４３】
（チ）ステップＳ１７において、動物体検出部１０７が、候補検出部１０６により動物体候補と検出されたクラスが動物体であるか判断し、動物体であると判断した場合に動物体の方位角上の位置を検出する。
【００４４】
本発明の実施の形態によれば、広視野角画像において、歪みが比較的小さい半径方向エッジを獲得して使用することにより、小さなエッジを持つ背景情報も利用でき、閾値処理をしなくても利用できるエッジ度数分布を作成することができる。よって、ロボット等の移動体からの広視野角画像を用いて精度良く動物体を検出することができる。
【００４５】
又、複数種の類似尺度を用いることにより、ノイズ等の影響を除去して適切な移動量を推定することが可能となる。
【００４６】
（プログラム）
又、図１４に示した一連の手順、即ち：撮像装置１０が、移動中の移動体からの広視野角画像を撮像・取得するステップ；エッジ獲得部１０１が、撮像装置１０により取得された第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのそれぞれの広視野角画像から半径方向エッジをそれぞれ獲得するステップ；度数分布作成部１０２が、半径方向エッジの大きさを度数としてエッジ度数分布を作成するステップ；分割部１０３が、エッジ度数分布を進行方向で分割するステップ；クラスタリング部１０４が、エッジ度数分布中に含まれる連続する複数のヒストグラムビンを同一のクラスとしてクラスタリングし、クラスを時系列で左側クラス記憶装置１１０、右側クラス記憶装置１１１に記憶するステップ；移動量推定部１０５が、左側クラス記憶装置１１０、右側クラス記憶装置１１１から第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔのクラスを読み出し、複数種の類似尺度を用いて、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔ間のクラスの移動量を推定するステップ；候補検出部１０６が、移動量に基づき、複数のクラスのうちから特定のクラスを動物体候補として検出するステップ；動物体検出部１０７が、候補検出部１０６により動物体候補と検出されたクラスに基づき動物体を検出するステップ；等は、図１４と等価なアルゴリズムのプログラムにより、図１に示した動物体検出装置を制御して実行出来る。
【００４７】
このプログラムは、本発明の動物体検出装置を構成するコンピュータシステムのデータ記憶装置１１２等に記憶させればよい。又、このプログラムは、コンピュータ読取り可能な記録媒体に保存し、この記録媒体を動物体検出装置のデータ記憶装置１１２に読み込ませることにより、本発明の実施の形態の一連の手順を実行することができる。
【００４８】
ここで、「コンピュータ読取り可能な記録媒体」とは、例えばコンピュータの外部メモリ装置、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等のプログラムを記録することができるような媒体等を意味する。具体的には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯディスク等が「コンピュータ読取り可能な記録媒体」に含まれる。例えば、動物体検出装置の本体は、フレキシブルディスク装置（フレキシブルディスクドライブ）および光ディスク装置（光ディスクドライブ）を内蔵若しくは外部接続するように構成できる。
【００４９】
フレキシブルディスクドライブに対してはフレキシブルディスクを、また光ディスクドライブに対してはＣＤ−ＲＯＭをその挿入口から挿入し、所定の読み出し操作を行うことにより、これらの記録媒体に格納されたプログラムをデータ記憶装置１１２にインストールすることができる。又、所定のドライブ装置を接続することにより、例えばＲＯＭや、磁気テープ装置を用いることもできる。更に、インターネット等の情報処理ネットワークを介して、このプログラムをデータ記憶装置１１２に格納することが可能である。
【００５０】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明は実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００５１】
本発明の実施の形態では、類似尺度としてビン一致度と度数差異度を使用したが、ここで定義する類似尺度は一例であり、ヒストグラムビンの重なり度に主眼を置いた類似尺度と、度数の大きさに主眼を置いた類似尺度であれば何を用いてもよい。例えば度数差異度の代わりに差の絶対値（ＳＡＤ）やヒストグラムインターセクション等の類似尺度を用いることができる。又、本発明の実施の形態では２つの類似尺度を用いたが、より多くの類似尺度を用いてもよい。
【００５２】
又、本発明の実施の形態では、第１の時刻ｔ−Δｔ及び第２の時刻ｔにおける広視野角画像に対して動物体検出を行う一例を説明したが、広視野角画像を時系列で撮像し、複数の時刻間のクラスの移動量から動物体検出を行っても良い。
【００５３】
このように、本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の実施の形態に係る動物体検出装置の論理的な構成の一例を示すブロック図である。
【図２】広視野角画像の一例を示す画像である。
【図３】広視野角画像をパノラマ展開した画像の一例を示す画像である。
【図４】半径方向エッジの一例を示す画像である。
【図５】エッジ度数分布により表現されるエッジヒストグラムの一例を示す画像である。
【図６】第１の時刻と第２の時刻のエッジ度数分布のクラスタリング結果を示す画像である。
【図７】第１の時刻と第２の時刻のクラスのエッジ度数分布により表現されるエッジヒストグラムの一例を示す概略図である。
【図８】度数差異度によるクラス移動量推定方法を説明するための概略図である。
【図９】第１の時刻と第２の時刻のクラスのエッジ度数分布により表現されるエッジヒストグラムの他の一例を示す概略図である。
【図１０】ビン一致度によるクラス移動量推定方法を説明するための概略図である。
【図１１】ノイズがのったクラスのエッジ度数分布により表現されるエッジヒストグラムを示す概略図である。
【図１２】度数差異度を用いた移動量推定の問題点を説明するための概略図である。
【図１３】本発明の実施の形態に係るクラス移動量推定処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態に係る動物体検出方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１０…撮像装置
１００…中央演算処理装置（ＣＰＵ）
１０１…エッジ獲得部
１０２…度数分布作成部
１０３…分割部
１０４…クラスタリング部
１０５…移動量推定部
１０６…候補検出部
１０７…動物体検出部
１０８…左側度数分布記憶装置
１０９…右側度数分布記憶装置
１１０…左側クラス記憶装置
１１１…右側クラス記憶装置
１１２…データ記憶装置
【図１】
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【図７】
2009080572.tif 000005
【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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