JP2008040867A

JP2008040867A - 死角内物品報知システム、死角内物品報知方法、及び死角内物品報知プログラム

Info

Publication number: JP2008040867A
Application number: JP2006215612A
Authority: JP
Inventors: Toru Tanigawa; 徹谷川
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2006-08-08
Filing date: 2006-08-08
Publication date: 2008-02-21

Abstract

【課題】煩わしくなく、死角内の障害物品との接触を未然に報知可能な死角内物品報知システム、方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】人位置と物位置とからそれぞれ推定された、人の進路上にある障害物品が、人が運搬中の物品により死角となる範囲にあるとき、人と障害物品との接触の危険性があることを報知することで、必要以上の報知を控え、人にとって煩わしくなく、障害物品と接触することを未然に防ぐことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、物品運搬中の人が、進行通路上にある障害物品と接触することを未然に防ぐ死角内物品報知システム、死角内物品報知方法、及び死角内物品報知プログラムに関する。

人の生活空間内には実に様々な物品が存在する。これら物品は常に正しく収納されている訳ではなく、人が進行するときに障害となるような床上に放置されていることもある。このような床上に放置された物品は進行中の人にとって滑り、躓きの原因となり、危険である。

このような、移動体と、その進路上にある障害物との接触を防止する手段としては、従来、移動体と障害物との相対距離や、移動体の移動速度を用いることが一般的であった。例えば特許文献１では、自車両の速度と、対象物までの相対距離と相対速度から、対象物と衝突しないための距離を求めて警報条件とする技術が開示されている。

特開平７−２５７３０１号公報

しかしながら、人が障害物の存在を認識できているときには、たとえ障害物までの距離が短くなったとしても警報を鳴らされることに対して煩わしさを感じる場合がある。

本発明は、前記課題を解決するためになされ、その目的とするところは、物品を運搬中の人が、進行通路（進路）上にある障害物品との接触を察知できないときに報知を行うことで、人にとって煩わしくなく、障害物品と接触すること未然に防ぐことのできる死角内物品報知システム、死角内物品報知方法、及び死角内物品報知プログラムを提供することにある。

前記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。

本発明の第１態様によれば、人の身体情報を記録した人物データベースと、
前記人と物品の位置の履歴を記録する履歴データベースと、
前記人の位置を取得し、取得した前記人の位置情報を前記履歴データベースに記録する人位置取得手段と、
前記履歴データベースを参照し、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定手段と、
少なくとも前記物品のＩＤと大きさと形状情報を記録した物品データベースと、
前記物品の位置を取得し、取得した物品の位置情報を前記履歴データベースに記録する物品位置取得手段と、
前記履歴データベースを参照し、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品と推定し、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていない場合の前記物品を障害物品と推定する運搬物品推定手段と、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定手段と、
前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定手段と、
前記眼球位置推定手段で推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて前記人にとって死角となる範囲内に、前記進路上物品推定手段により前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が、存在するか否かを推定する死角内物品推定手段と、
前記死角内物品推定手段により、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人に前記障害物品の情報を報知する報知手段と、
を備えたことを特徴とする死角内物品報知システムを提供する。

本発明の第７態様によれば、少なくとも、人の位置と、前記人の眼球の位置と、物品の位置の情報を入力可能な情報入力部と、
前記情報入力部より受け取った前記人の位置情報を基に前記人の進行方向を推定する人進行状態推定手段と、
前記情報入力部より受け取った前記人の位置情報と前記物品の位置情報を基に、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定手段と、
前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定手段と、
前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定手段と、
を備えたことを特徴とする死角内物品推定装置を提供する。

本発明の第８態様によれば、人の位置を取得する人位置取得ステップと、
前記人位置取得ステップにて取得した前記人の位置情報から、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定ステップと、
前記物品の位置を取得する物品位置取得ステップと、
前記物品位置取得ステップにて取得した前記物品の位置と、前記人位置取得ステップにて取得した前記人の位置から、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定ステップと、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定ステップと、
前記人進行状態推定ステップが推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定ステップが推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定ステップと、
前記眼球位置推定ステップで推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定ステップで前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定ステップと、
前記死角内物品推定ステップで前記死角となる範囲内に前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人に情報を報知する報知ステップと、
を備えたことを特徴とする死角内物品報知方法を提供する。

本発明の第９態様によれば、コンピュータに、
人の位置を取得する人位置取得機能と、
前記人位置取得機能にて取得した前記人の位置情報から、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定機能と、
物品の位置を取得する物品位置取得機能と、
前記物品位置取得機能にて取得した前記物品の位置と、前記人位置取得機能にて取得した前記人の位置から、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定機能と、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定機能と、
前記人進行状態推定機能が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定機能が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定機能と、
前記眼球位置推定機能で推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定機能で前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定機能と、
前記死角内物品推定機能で前記死角となる範囲内に前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人への情報の報知を実行するための報知機能と、
を実現させるための死角内物品報知プログラムを提供する。

以上のように、本発明は、人の運搬している物品によって生じる死角内に物品が入り、且つ、進行方向にも前記物品があった場合にのみ、前記人と前記物品との接触の可能性があると判断して報知を行うことにより、必要以上の報知を控え、人にとって煩わしくなく、障害物品と接触することを未然に防ぐことのできる死角内物品報知システム、死角内物品報知方法、及び死角内物品報知プログラムを提供することができる。

以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。

以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。

本発明の第２態様によれば、更に、前記運搬物品の姿勢を検出し、検出した前記運搬物品の姿勢の情報を前記履歴データベースに記録する物品姿勢取得手段を備えて、
前記死角内物品推定手段は、前記物品姿勢取得手段により取得された前記運搬物品の姿勢の情報を参照して、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記障害物品が存在するか否かを推定することを特徴とする第１の態様に記載の死角内物品報知システムを提供する。

本発明の第３態様によれば、更に、前記物品データベースには前記運搬物品の透過性を示す情報が記録されており、
前記死角内物品推定手段は、更に、前記運搬物品推定手段で推定した前記運搬物品の透過性を示す情報を前記物品データベースにより参照し、前記運搬物品にて隠蔽され死角となる範囲内に、前記障害物品が存在するかを推定することを特徴とする第２の態様に記載の死角内物品報知システムを提供する。

本発明の第４態様によれば、更に、前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行状態から、前記進路上物品推定手段が推定した前記障害物品に、前記人が辿り着くまでの時間を推定する到達時間推定手段を備え、
前記報知手段は、前記死角内物品推定手段が推定した前記障害物品の中に、前記進路上物品推定手段が前記人の進行方向に存在すると推定した前記障害物品が含まれており、且つ、前記到達時間推定手段が推定した時間が報知動作判断用基準時間より短くなった場合、前記人が前記障害物品と接触する危険性があると前記報知手段により判断して、前記報知手段により、前記人に前記障害物品と接触する危険性があることを報知することを特徴とする第１から３のいずれか１つの態様に記載の死角内物品報知システムを提供する。

本発明の第５態様によれば、更に、前記運搬物品推定手段は、前記人位置取得手段が取得した前記人の位置を継続的に受け取り、２人以上の人の位置が同様の動きをしていた場合には、互いに、片方の人をもう片方の人の運搬物品であると推定することを特徴とする第１から４のいずれか1つの態様に記載の死角内物品報知システムを提供する。

本発明の第６態様によれば、更に、前記人の顔の向きを取得する顔向取得手段を備え、
前記人進行状態推定手段は、前記履歴データベースの前記人の位置の情報と、前記顔向取得手段が取得した前記人の顔の向きの情報を参照することによって、前記人の進行方向を推定することを特徴とする第１から５のいずれか1つの態様に記載の死角内物品報知システムを提供する。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（第１実施形態）
図１は本発明の第１実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図である。この死角内物品報知システムは、人物データベース１０９と、人位置取得手段１０１と、履歴データベース１１７と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、運搬物品推定手段１０６と、眼球位置取得手段１１０と、人進行状態推定手段１０２と、進路上物品推定手段１１２と、死角内物品推定手段１１１と、報知手段１１３と、入出力装置２００とを備えて構成されている。

人物データベース１０９には、人のＩＤと対応付けられた情報であってかつその人の身長情報、体重情報、顔画像情報などの身体情報である、人とその人の眼球位置（例えば、眼球の三次元位置）を認識するための情報が入出力装置２００から予め入力されて記録されている。

人位置取得手段１０１は、人物データベース１０９に記録されている、人を認識するための身体情報を利用して、人のＩＤとそのＩＤの人の位置とを取得し、取得した情報を履歴データベース１１７に記録する。

履歴データベース１１７は、図２３及び図２４に示すように、人及び物品のＩＤと、そのＩＤに対応する人及び物品の位置座標と、それらの位置座標が検出された時間とが相互に関連付けられて、人及び物品の位置の履歴情報として記録される。

物品データベース１０３には、環境（例えば人の生活空間である家の部屋）内の物品のＩＤに対応する少なくとも物品の大きさと形状情報が入出力装置２００から予め記録されている。

入出力装置２００は、情報入力部の一例として機能するものであって、前記身体情報である、人とその人の眼球位置（例えば、眼球の三次元位置）を認識するための情報を人物データベース１０９に予め記録するとともに、環境（例えば人の生活空間である家の部屋）内の物品のＩＤに対応する少なくとも物品の大きさと形状情報を物品データベース１０３に予め記録するために使用する、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクなどの入力装置、若しくは、前記情報を有する外部の装置と接続して前記情報を入手可能な情報入力装置と、入力装置で入力された情報の確認などのためのディスプレイなどの出力装置とを備えるものであって、例えばパーソナルコンピュータなどにより構成されるものである。

物品位置取得手段１０４は、物品データベース１０３のからの情報が入力され、物品データベース１０３の情報を利用して、環境内の物品のＩＤとそのＩＤの物品の位置とを取得し、取得した情報を履歴データベース１１７に記録する。

運搬物品推定手段１０６は、履歴データベース１１７に記録された履歴情報を使用して、人位置取得手段１０１が取得した人の位置と物品位置取得手段１０４が取得した物品の位置とのそれぞれの位置の時間変化が同じであれば、その物品はその人が運搬する運搬物品であると推定し（言い換えれば、人と同様に動いている物品を運搬物品と推定し）、この運搬物品以外で前記環境内に有る物品を障害物品であると推定して、推定結果情報を出力する。

また、障害物品の推定において、上記以外に人進行状態推定手段１０２が推定した人の進行方向に基づいて障害物品を推定することが可能である（詳細は後述）。

眼球位置取得手段１１０は、人物データベース１０９に記録された、人の眼球位置（例えば三次元の位置）を認識するための情報を利用して、人の眼球の位置を取得して、取得した情報を出力する。

人進行状態推定手段１０２は、履歴データベース１１７に記録されている人位置取得手段１０１が取得した人の位置の時間変化から、これから人が進行すると推定される進行方向とその進行速度とを推定する。さらに、人進行状態推定手段１０２は、推定した進行方向に沿った通路を、人の進路（現在の人位置から推定した進行方向）と推定する（詳細は後述）。以上の推定結果を、人進行状態推定手段１０２は推定結果情報として出力する。この推定結果情報は、人の進行上にあり、且つ、人が運搬している物品を推定するために、運搬物品推定手段１０６にも入力される。

進路上物品推定手段１１２は、人進行状態推定手段１０２で推定された人進行状態推定情報と運搬物品推定手段１０６で推定された運搬物品推定情報とに基づいて、人進行状態推定手段１０２が推定した人の進路（現在の人位置から推定した進行方向）上に運搬物品推定手段１０６が推定した障害物品があるか否かを判断して、判断結果情報を出力する。すなわち、進路上物品推定手段１１２は、人進行状態推定手段１０２が推定した進行方向を基にして、現在の人の位置から推定した進行方向に向かって延びる通路上に障害物品があるか否かを判断して、通路上に障害物品があると判断したとき、その通路上の障害物品を進路上物品と推定する。

死角内物品推定手段１１１は、眼球位置取得手段１１０が取得した眼球位置と運搬物品推定手段１０６が推定した運搬物品の位置とから設定される人の死角（運搬物品により隠蔽され死角となる範囲）内に、進路上物品推定手段１１２が推定した障害物品があるか否かを判断して、判断結果情報を出力する。ここで、死角とは、前記したように、眼球位置取得手段１１０が取得した眼球位置と運搬物品推定手段１０６が推定した運搬物品の位置とから死角内物品推定手段１１１により設定され、かつ、運搬物品を運搬している人から、その運搬物品により見えなくなっている範囲（言い換えれば、前記運搬物品を運搬している人が、現在の人位置から進もうとしてる進行方向沿いの進行通路（進路）上にある障害物品との接触を察知できない範囲のことである。よって、死角内物品推定手段１０６が、人の死角内に、進路上物品推定手段１１２が推定した障害物品（進路上物品）があると判断するとき、運搬物品により死角内にあるその進路上物品を死角内物品と判断する。

報知手段１１３は、死角内物品推定手段１１１の判断結果から、人と接触する可能性のある物品がある否かを判断し、人と接触する可能性ある物品がある場合に、人に対して接触可能性のある障害物品を報知する。人と接触する可能性ある物品がない場合には、特に何も報知はしない。

図１８は、第１実施形態にかかる死角内物品報知システムの一実施例を示した概略図である。図１８に示した環境の例（具体的には、１つの部屋の例）は、（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）を原点として＋Ｘ、＋Ｙ方向に環境が広がっている。また、＋Ｘ方向が０度、＋Ｙ方向が９０度、図中に記述されていないが−Ｘ方向が１８０度、−Ｙ方向に２７０度のように角度を設定している。以下、必要に応じて図１８を参照しながら説明を進めていく。

以下では、前記したそれぞれの手段又はデータベースなどの詳細を説明する。

人物データベース１０９には、人のＩＤと対応付けられた情報としての当該人の身長情報、体重情報、顔画像情報のように、人を認識するための情報と、人のＩＤと対応付けられた情報であって顔画像情報や顔特徴量情報など、人の眼球位置を認識するための情報が記録されている。

ここで、顔特徴量情報とは、例えば、両目尻と鼻孔脇と口の両端の相対位置情報や、人の顔の肌色情報などが挙げられる。

また、図２Ａに人物データベース１０９の一例を示す。記録されている情報は、人のＩＤがＩＤＰ＿０００１、ＩＤＰ＿０００２、ＩＤＰ＿０００３の３人分における各人の身長、体重、顔画像、眼球位置、人の幅の各情報である。

人位置取得手段１０１は、例えば、時刻を取得するためのタイマーを備えたＲＦＩＤタグシステム、重量センサシステム、又は、カメラシステムなどを利用して実現することができる。

まず、人位置取得手段１０１にＲＦＩＤタグシステムを用いた例を説明する。人位置取得手段１０１にＲＦＩＤタグシステムを用いる場合には、先ず、ＩＣチップに環境内の位置情報（例えば（Ｘ，Ｙ）＝（０，０））を記録したタグ（前記ＲＦＩＤタグシステムの一部を構成するタグ）を、環境内の床に、例えば格子状に敷き詰める。一方、環境内の床を歩く人の履物（例えばスリッパ）には、床に敷き詰められた前記タグに記録された前記位置情報を読み取る、タグリーダ（前記ＲＦＩＤタグシステムの一部を構成するタグリーダ）を設置しておく。このような構成のもとで、人が履物を履いて環境内の床を歩くと、足を床に踏みつけた瞬間に、履物についたタグリーダが、その下にあるタグと通信して、前記タグが配置されている位置を読み取り、それが人の位置を取得することになる。もちろんこれはあくまで一例であり、逆に、床に位置情報を持ったタグリーダを敷き詰め、履物にタグをつけるという構成でもよい。もし複数人の検出に対応させるのであれば、それぞれの人が所有する人のＩＤをそれぞれの履物に記録しておくことで、それぞれの人を区別することができる。

ここで、図１５及び図１７にＲＦＩＤタグシステムを用いた人位置取得方法のより具体的な一例を示す。

１９０１はスリッパなどの履物で、図１７に示すように、履物１９０１の裏には人のＩＤを記録したタグリーダＡ１９０２が設置されている。また、環境中の床面には、位置情報が記録されたタグＡ１９０４、タグＢ１９０５、タグＣ１９０６などが配置されている。例えば、タグＡ１９０４には（Ｘ，Ｙ）＝（０ｃｍ，１２５ｃｍ）、タグＢ１９０５には（Ｘ，Ｙ）＝（２５ｃｍ，１２５ｃｍ）、タグＣ１９０６には（Ｘ，Ｙ）＝（５０ｃｍ，１２５ｃｍ）のように記録されている。この様な環境において、履物１９０１を履いて人が環境中の床面を歩行すると、履物１９０１の下に配置された前記タグＡ１９０４、タグＢ１９０５、タグＣ１９０６などの情報をタグリーダＡ１９０２によって次々と読み取ることができる。ここで、図１５に示す履物１９０１の位置に履物１９０１が来ていた場合、その下にあるタグを、履物１９０１のタグリーダＡ１９０２によって読み取り、人ＩＤがＩＤＰ＿０００４の人位置を（Ｘ，Ｙ）＝（７５，５０）として取得することができる。ただし、この環境下において、タグリーダＡ１９０２には、人ＩＤがＩＤＰ＿０００４の情報も記録されているため、人ＩＤとともに人位置を取得することができる。

尚、より詳細に人位置を取得したい場合には、タグの配置の間隔を小さくしてもよい。また、上述したように環境側に位置情報を記録したタグリーダを配置し、履物にタグを取り付けておいても構わない。

次に、人位置取得手段１０１に重量センサシステムを用いた例を説明する。人位置取得手段１０１に重量センサシステムを用いる場合には、環境内の床に位置情報を記録した重量センサを、例えば格子状に敷き詰めることにより人の検出を行うことができる。前記重量センサは、人の足等によって荷重がかかると、かかった荷重の値が出力されるようになっており、もし、ある重量センサに荷重がかかっていることが検出された場合には、当該重量センサの置かれている座標とかかった荷重の値とを直ちに求める。このようなシステムを用いて最も簡単に人の位置を知るには、荷重がかかった重量センサの座標値をそのまま人の位置とすればよい。

しかしながら、これでは、複数人の人が環境内に居る場合にそれらが区別できないという問題もでてくる。このような問題に対応するためには、例えば、重量センサに加わった荷重がほぼ等しいセンシングデータを同じ人の移動であると仮定してグルーピングし、時間順に並べるなどの処理を追加すればよい。これにより、人検出の精度を高めることができる。

図２１に、重量センサに加わった荷重のセンシングデータの一例を示す。図２１の表は、図１８の各位置（図１８のＡＡ、ＡＢ、ＡＣ、ＡＤの位置）の重量センサに加わった荷重を、時系列で表示している。表中の各値の単位はｋｇである。図２１では、位置ＡＡの重量センサでは、時間ｔ_１からｔ_４まで６５ｋｇ、時間ｔ_５からｔ_８から０ｋｇ、位置ＡＢの重量センサでは、時間ｔ_１からｔ_４まで０ｋｇ、時間ｔ_５からｔ_８から６５ｋｇの荷重が検出されている。これによって、６５ｋｇの人（図２ＡのＩＤＰ＿０００１の人）が時間ｔ_１からｔ_４まで位置ＡＡ、時間ｔ_５からｔ_８まで位置ＡＢにいることがわかる。

また、位置ＡＣの重量センサでは、時間ｔ_１からｔ_４まで７０ｋｇ、時間ｔ_５からｔ_８から０ｋｇ、位置ＡＢの重量センサでは、時間ｔ_１からｔ_４まで７５ｋｇ、時間ｔ_５からｔ_８から１４５ｋｇの荷重が検出されている。これによって、７０ｋｇの人（図２ＡのＩＤＰ＿０００２の人）が時間ｔ_１からｔ_４までの位置ＡＣ、時間ｔ_５からｔ_８までの位置ＡＤ、７５ｋｇの人（図２ＡのＩＤＰ＿０００３の人）が時間ｔ_１からｔ_８までの位置ＡＤにいることがわかる。このように重量センサに加わった荷重をグルーピングして、時間順に並べるなどの処理を行わない場合、時間ｔ_５からｔ_８までのある時間で１４５ｋｇの荷重を位置ＡＤの重量センサが検出した場合には、人が複数いることで１４５ｋｇの荷重を検出しているのか、物品と人がいることによって１４５ｋｇの荷重を検出しているのかわからない。よって、環境内の床の位置の重量センサに加わった荷重をグルーピングして、時間順に並べるなどの処理を行うことで、人検出の精度を高めることができる。

次に、人位置取得手段１０１にカメラシステムを用いた例を説明する。ここで、予め決められた位置（例えば、環境内の天井又は天井近傍の隣接する隅部）に、撮影方向が固定された少なくとも２台以上のカメラ（例えば、図１８のカメラＡ２００３とカメラＢ２００４）が配置されているものとし、人物データベース１０９には顔画像が記録されているものとする。図２Ｂは、図２Ａに記録されているＩＤＰ＿０００１の顔画像の詳細である。画像は１人の人のＩＤに対して９枚づつ記録されており、正面の顔画像から左右に各４枚、２２．５度ずつ回転させた画像となっている。更に詳細に向きを取得したい場合には、回転させる顔の角度を小さくして顔画像を増やしても良い。人位置取得手段１０１による人位置検出の処理であるが、例えば、背景差分法などにより先ず人の検出を行うことができる。背景差分法とは予め用意した背景画像と現在の入力画像との差分を取ることにより、処理すべき対象を得る手法である。更に、テンプレートマッチングなどの手法を用いることで人の顔の検出を行うことができる。人物データベース１０９に記録されている顔画像をテンプレート画像とし、入力画像上（今回は背景差分法にて得られた差分領域となる）で前記テンプレート画像を移動させたとき、テンプレート画像と入力画像中の部分画像との類似度が高い位置に、前記テンプレートを持つ人の顔が存在している可能性が高いと言える。尚、テンプレート画像と入力画像の顔の大きさ（具体的には、輪郭、眼または口の大きさ）はカメラと人との距離に応じて変わるために、人のＩＤを認識できない可能性がある。そのような場合は、テンプレート画像を拡大または縮小することで、入力画像と類似度の高いテンプレート画像を検出することができる。また、拡大または縮小の処理の後に、人が顔を傾けている場合の検出も可能にするために回転の処理を行うことで、人の顔の検出を行うこともできる。

以上の処理によって、２台のカメラが人の顔を検出したとする。すると、三角測量の原理によって人の顔の位置を算出することができる。三角測量とは、三角形の一辺とその両端の角度が分かっていれば、どのような三角形なのかを確定することができるというものである。今回の場合、２台のカメラの位置関係からカメラ間の距離は分かっている。また、人の顔を検出したときのカメラの向きから、２台のカメラがカメラ間を結んだ直線に対してそれぞれ何度傾いているのかが分かる。以上のことから人の顔の位置を算出することが可能となり、また、これを人の位置とすることができる。

尚、ＲＦＩＤタグシステム、重量センサシステム、及び、カメラシステムを用いた人位置取得手段１０１を説明してきたが、２つ以上のシステムを連携させても良い。例えば、図１５の例では履物位置を人位置としたが、更に床面に重量センサを敷き詰めて履物１９０１上の重量を検出することによって、履物１９０１が障害物品であるのか、それとも人が履いているものなのかを識別することが可能となる。これは例えば、人物データベース１０９に人ＩＤがＩＤＰ＿０００４の人の体重が７０ｋｇと記録されていたとすると、履物１９０１上の重量が７０ｋｇ未満であったときに履物１９０１を障害物品とし、７０ｋｇ以上あったときに人が履物を履いてその位置（重量センサで前記重量が検出された位置）にいるとすることができる。

以上の処理によって取得した人の位置を、人位置取得手段１０１が、人位置を取得した時刻と共に履歴データベース１１７に記録する。図２３に人位置を記録した履歴データベース１１７の一例を示す。例えば、人のＩＤがＩＤＰ＿０００３の人は時刻１４時２０分２５秒に座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（３５０，３００，０）の位置にいたということを示している。尚、履歴データベース１１７に記録する人位置の情報は、人の位置に変化が生じたときにのみ記録しても良いし、ある一定期間毎（例えば１秒間隔）に記録しても構わない。

次に、人進行状態推定手段１０２を説明する。人進行状態推定手段１０２は、履歴データベース１１７に記録されている人位置に関する履歴情報を参照することによって、人の進行方向と進行速度、さらに進行方向から人の進路を推定する。

図１９にその推定方法の一例を示す。ここでは、５秒毎に人の進行方向と進行速度を推定するとする。５秒前に環境中の下側の黒い丸印の位置２１０６（Ｘ，Ｙ）＝（１５０ｃｍ，５０ｃｍ）にいた人が、上側の黒い丸印の現在位置２１０１（Ｘ，Ｙ）＝（１５０ｃｍ，３５０ｃｍ）にいたとする。このとき、人は、矢印２０００の方向に、言い換えれば、５秒間でＸ座標方向に０ｃｍ、Ｙ座標方向に３００ｃｍ進んだことになり、三角関数などから人は環境中の９０度の方向へ進んでいることが分かる。以上の様な処理から、人進行状態推定手段１０２は、人は９０度の方向へ秒速６０ｃｍの速さで進んでいると推定する。

別の例を図２０に示す。図２０における左上側の黒い丸印の人の位置１２１０２（図２０での現在の位置（１２１０１）より１秒前）は、図１９における人の位置２１０１（図１９での現在の位置）に対応しており、図２０の位置１２１０３（現在より２秒前）が図１９における位置２１０２（現在より１秒前）に対応している。図２０中の黒い丸印が人の位置（現在を含む過去５秒前（図２０は現在より６秒前まで））であり、矢印１２０００は現在より５秒間隔で見たときの人の進行方向を表している。つまり、実際に人は、図２０中の下側の黒い丸印からグレーの丸印をたどって右上側の黒い丸印まで移動しており、図２０の現在より６秒前の位置１２１０７から、現在より１秒前の位置１２１０２までの人の動きと、図１９の現在より５秒前の位置２１０６から現在の位置２１０１までの人の動きは同じである。図１９にて説明した処理方法では、図２０では、６秒前に環境中の位置１２１０７（Ｘ，Ｙ）＝（１５０ｃｍ，５０ｃｍ）にかつ５秒前に環境中の位置１２１０６（Ｘ，Ｙ）＝（１００ｃｍ，１５０ｃｍ）にいた人が、現在位置１２１０１（Ｘ，Ｙ）＝（２５０ｃｍ，３５０ｃｍ）にいたとすると、人は、矢印１２０００の方向に、言い換えれば、５秒間（５秒前〜現在の間）でＸ座標方向に１５０ｃｍ、Ｙ座標方向に２００ｃｍ進んでおり、人進行状態推定手段１０２は、人は、約５３度の方向（矢印１２０００の方向）へ秒速５０ｃｍの速さで進んでいると推定する。

しかし、５秒毎に人に進行方向と進行速度を推定したが、１秒毎に推定した場合、図２０では、１秒前に環境中の位置１２１０２（Ｘ，Ｙ）＝（１５０ｃｍ，３５０ｃｍ）にいた人が、現在位置１２１０１（Ｘ，Ｙ）＝（２５０ｃｍ，３５０ｃｍ）にいたとすると、人は１秒間でＸ座標方向に１００ｃｍ、Ｙ座標方向に０ｃｍ進んでいるため、人進行状態推定手段１０２は、人は０度の方向へ秒速１００ｃｍの速さで進んでいると推定しても良い。

尚、推定する人の進行状態は１つである必要はなく、人は５３度の方向へ秒速５０ｃｍで進んでいる、または０度の方向へ秒速１００ｃｍで進んでいると仮定して、以後の処理を進めても構わない。

ここで、上記推定した進行方向から人の進路を推定する方法を説明する。

今回、人の位置を取得するタイミングを１秒間隔とし、人の進行方向、進行速度を推定するために人の現在位置１２１０１と５秒前（又は１秒前）の人の位置１２１０６（又は位置１２１０２）を利用したが、この第１実施形態は、前記死角内物品報知システムの使用環境に応じて、報知動作判断用基準時間である規定秒数（人の位置を取得するタイミングの秒数間隔）を変化させることが可能である。人が移動するためのスペースが非常に少ない環境（例えば、多人数で暮らしている家族の家の部屋などの環境内にある物品（家具や荷物など）の数が多い環境）では、人が直進で移動するスペースがなく、進路変更が多くなる可能性が高い。そのような場合は、規定秒数（人の位置を取得するタイミングの秒数間隔）を短く設定することによって、人と環境とに適応した、人の進路を推定することができる。

また、図１９及び図２０では人の進路は線で示しているが、これに限られるものではなく、人物データベース１０９に記録されている人の幅データを利用して、線を中心に人の幅を持った進路とすることによって、人と環境とに、より適応した人の進路を推定することができる。

物品データベース１０３には、少なくとも物品のＩＤと、前記ＩＤに対応する物品の大きさと形状情報、重量情報、及び、物品画像情報が記録されている。ここで、図３Ａに物品データベース１０３の一例を示し、また、図３Ｂ及び図３Ｃに物品データベース１０３にて記述されているＩＤＰ＿０００１の物品とＩＤＰ＿０００３の物品のそれぞれの形状データ（大きさ情報を含むデータ）におけるそれぞれの点の位置する箇所を示す。

ここで、図３ＡにおけるＰｌａｎｅの４点は平面の４頂点を表し、Ｃｕｂｅの２点は直方体の最も離れた対角線上にある２頂点を表し、Ｃｏｎｅは円錐の半径Ｒ、高さＨ、底面の中心座標を表している。

例えば、ＩＤＯ＿０００１の物品は、図３Ｂに示すように、｛（０ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ），（０ｃｍ，０ｃｍ，２ｃｍ），（２０ｃｍ，０ｃｍ，２ｃｍ），（２０ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ）｝の４点を頂点とする平面と、｛（０ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ），（０ｃｍ，０ｃｍ，２ｃｍ），（０ｃｍ，３０ｃｍ，２ｃｍ），（０ｃｍ，３０ｃｍ，０ｃｍ）｝の４点を頂点とする平面と、以下同様に合計６つの平面からなる物品であることを示している。

また、ＩＤＯ＿０００２の物品は、図３Ａに示すように、簡略的に直方体の最も離れた２頂点だけをＣｕｂｅ１｛（０ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ），（２０ｃｍ，３０ｃｍ，２ｃｍ）｝として表すことで、ＩＤＯ＿０００１の物品と同じ高さであることを示している。

また、ＩＤＯ＿０００３の物品は、図３Ｃに示すように、底面の中心座標が（０，０，０）、高さ１５ｃｍ、底面の半径５ｃｍの円錐であることを示している。

物品位置取得手段１０４は、例えば、時刻を取得するためのタイマーを備えたＲＦＩＤタグシステム、重量センサシステム、又は、カメラシステムなどを利用して実現することができる。

まず、物品位置取得手段１０４にＲＦＩＤタグシステムを用いた例を説明する。各物品に物品データベース１０３に記録されている物品ＩＤを記録したタグリーダを設置し、環境内の床面に配置したタグの位置情報を読み取ることで前記物品の位置を取得することができる。もしくは、物品データベース１０３に記録されている物品ＩＤを記録したタグを各物品に貼り付け、位置情報を記録したタグリーダに前記タグを読み取らせることで、前記物品の位置を取得することができる。

環境内の床にタグリーダを配置し、物品には物品のＩＤを記録したタグを貼り付けておくことで、前記タグを検出したタグリーダのセンシング範囲に前記タグを付した物品が有るということが分かる。

ここで、タグリーダのセンシング範囲をある一つの区画のみに設定しておくものとすると、タグリーダが検出したタグの情報と、タグリーダのセンシングしている区画から物品データベース１０３に記録されている物品が現在どこにあるのかが分かる。

これに対して、環境内の床全体が一つのセンシング範囲と仮定した場合を説明する。床のいずれかの場所に物品が置かれると、床のタグリーダが物品のＩＤを記録したタグを読み取り、床の上に置かれた物品のＩＤがわかる。しかし、センシングが床全体であるために、床のどの場所に物品が置かれたのか正確な位置はわからない。したがって、物品の正確な位置の取得は、床にタグリーダを多数配置してタグリーダのセンシング範囲を細かくすることで実現できる。

図１５はＲＦＩＤタグシステムを用いた物品位置取得方法の例を示している。ここで、図１６に示すように、財布１９１０にはタグリーダ１９０３が設置されている。この財布１９１０に設置されているタグリーダ１９０３が、環境内の床面に貼り付けられたタグの位置情報を読み取ることで、財布１９１０の位置がわかる。図１５では、財布１９１０に設置されたタグリーダ１９０３が床面のタグの位置情報を読み取ることで、財布１９１０の位置が（Ｘ，Ｙ）＝（５０ｃｍ，１００ｃｍ）の位置であることがわかる。

次に、物品位置取得手段１０４に重量センサシステムを用いた例を説明する。ここで、物品データベース１０３には更に物品毎の重量データが記録されているものとする（図３Ａ参照）。環境内に重量センサを配置すると、前記重量センサが検出した重量の増減によって、前記重量センサ上に物品が置かれたか、又は前記重量センサ上から物品が取られたかが分かり、さらに、増減した重量と物品データベース１０３に記録されている重量データとを参照することによって、前記重量センサ上に置かれた物品、又は前記重量センサ上から取られた物品が分かる。

次に、物品位置取得手段１０４にカメラシステムを用いた例を説明する。環境内にカメラを配置し、物品データベース１０３に記録されている物品画像を利用することで、例えば、背景差分法などにより物品の検出を行うことができ、更にテンプレートマッチングなどの手法を用いることで物品の識別を行うことができる。背景差分法とテンプレートマッチング法に関しては既に人位置取得手段１０１にて説明済みのため、ここでの説明は省略する。

以上の処理によって取得した物品の位置を、物品位置取得手段１０４が物品位置を取得した時刻と共に履歴データベース１１７に記録する。図２４に物品位置を記録した履歴データベース１１７の一例を示す。例えば、物品ＩＤ＝ＩＤＯ＿０００１の物品は、時刻１４時２０分２５秒に座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（３５０，３００，０）にあったということを示している。尚、履歴データベース１１７に記録する物品位置の情報は、物品の位置に変化が生じたときにのみ記録しても良いし、ある一定期間毎（例えば１秒間隔）に記録しても構わない。

運搬物品推定手段１０６は、履歴データベース１１７に記録されている、人位置取得手段１０１が取得した人の位置と物品位置取得手段１０４が取得した物品の位置を参照し、人進行状態推定手段１０２が推定した人の進行方向上にあり、且つ、前記人の位置と同様に移動している前記物品を、前記人は前記物品を運搬していると推定する。例えば、前記人の現在位置（例えば重心座標とする）から前記人の進行方向に向けた１ｍのＸＹ平面上の直線（この１ｍとは、例えば人の手の届く範囲内などを表す）と、物品の存在するＸＹ平面上の領域が交わっている物品を、運搬物品推定手段１０６により、運搬候補物品とすることも可能である。

図２６に具体例を示す。図２６は、人６０１が、右手にお盆６１５を持つとともに左手にカバン６１６を持って移動している様子を示している。図２６の直線６１７は、人６０１の現在位置から前記人６０１の進行方向に向けて作成された１ｍの直線である。大略正方形の領域６１８は、お盆６１５がＸＹ平面（例えば、部屋の床面）上で存在している領域を示し、長方形の領域６１９は、カバン６１６がＸＹ平面上で存在している領域を示している。このとき、直線６１７と交わっているのは大略正方形の領域６１８のみであるため、運搬物品推定手段１０６により、お盆６１５を運搬候補物品とする。ここで、カバン６１６を、人６０１が運搬しているにも関わらず運搬物品推定手段１０６により運搬候補物品としないのは、カバン６１６が、人６０１の進行方向上（直線６１７上）に存在せず、人６０１の進行方向上に死角を作る物品には成り得ないためである。

運搬物品推定手段１０６により運搬候補物品を決定すると、５秒後に前記人６０１がある位置まで移動したときにも、前記人６０１の現在位置から前記人６０１の進行方向に向けた１ｍのＸＹ平面上の直線と、前記運搬候補物品の存在するＸＹ平面上の領域が交わっているか否かを運搬物品推定手段１０６により調べる。もし交わっているなら、前記運搬候補物品は、前記人６０１が運搬している運搬物品であると運搬物品推定手段１０６により推定し、前記運搬物品以外の物品を障害物品であると運搬物品推定手段１０６により推定する。

尚、ここでは５秒後と設定したが、本実施形態はこれに限るものではなく、秒数を３秒にしても良いし、次に履歴データベース１１７に前記人位置と前記運搬候補物品の位置が記録されたときの両者の距離が１ｍ以内であれば、前記運搬候補物品を運搬物品としても良い。また、人が移動するのはＸ，Ｙ方向であることから、人位置と物品位置の間の距離にＺ方向の距離は含める必要は無い。

以下に、図２３と図２４を用いて説明するが、１５時１０分１０秒に人（ＩＤＰ＿０００１の人）が場所（Ｘ，Ｙ）＝（４００，３００）にいたとき、同じ時刻に物品（ＩＤＯ＿０００４の物品）は場所（Ｘ，Ｙ）＝（４００，３００）にあり、また１４時２０分２５秒以降の位置の変更がないため１５時１０分１０秒に物品（ＩＤＯ＿０００１の物品）は場所（Ｘ，Ｙ）＝（３５０，３００）にあると推定できることから、まず、この２つの物品（ＩＤＯ＿０００１の物品とＩＤＯ＿０００４の物品）が運搬候補物品となる。ここでは、同時刻に、前記人の位置と前記運搬候補物品の位置が記録されたときの両者の距離が１ｍ以内であれば、前記運搬候補物品を運搬物品であると推定している。次に、この５秒後（１５時１０分１５秒）に人（ＩＤＰ＿０００１の人）が場所（Ｘ，Ｙ）＝（２００，１５０）に移動したとき、物品（ＩＤＯ＿０００４の物品）は人（ＩＤＰ＿０００１）と同じ場所（Ｘ，Ｙ）＝（２００，１５０）に移動し、物品（ＩＤＯ＿０００１の物品）は場所（Ｘ，Ｙ）＝（３５０，３００）から移動していなかった。このことから、物品（ＩＤＯ＿０００４の物品）が人（ＩＤＰ＿０００１の人）の運搬物品と推定され、その他の物品は、全て、人（ＩＤＰ＿０００１の人）にとっての障害物品であると推定される。

眼球位置推定手段１１０は、例えばカメラシステムを利用して実現することができる。

先ず、環境内に２台以上のカメラ（例えば、図１８のカメラＡ２００３とカメラＢ２００４）を設置し、眼球位置推定手段１１０は前記カメラのそれぞれの設置位置を記憶しておく。次に、人物データベース１０９に記録されている顔画像中の眼球の画像とカメラ２００３又は２００４により取得した画像とのテンプレートマッチングを行うことにより２台以上のカメラ２００３，２００４で眼球を検出し、三角測量の原理を用いて眼球の三次元位置を推定する。

ここで、人の眼球は２つあり、左右の眼球で、左右に対して多少視界にズレは生じる。しかしながら、人は歩行するとき、進行方向は左右どちらの眼球の視界内にも入っていることが通常である。そのため、眼球位置推定手段１１０は、左右どちらか一方の眼球に対してのみ三次元位置を推定するものでも良い。また、両眼の三次元位置を推定し、以後の処理を軽減するために片方の眼球位置の情報のみを用いても良い。このとき、眼球の位置を、両眼の眼球の位置を平均した位置としても良い。

ここで、人物データベース１０９に人の眼球の高さ情報が記録されていた場合、人位置取得手段１０１によって取得した人の位置情報から簡単に眼球の三次元位置を取得することも可能である。例えば、人がタグ付きの履物を履いており、床に敷き詰められたタグリーダが前記履物のタグを読み込んだとする。前記タグリーダの配置座標が（Ｘ，Ｙ）＝（１００ｃｍ，１００ｃｍ）、人物データベース１０９に記録されている人の眼球高さ情報が１５０ｃｍであったとすると、これらの情報を合わせて、人の眼球位置を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（１００ｃｍ，１００ｃｍ，１５０ｃｍ）とすることができる。

進路上物品推定手段１１２は、人進行状態推定手段１０２で得られた人の進路上に、運搬物品推定手段１０６が推定した障害物品がある場合に、前記障害物品を「進路上物品」と推定する。

死角内物品推定手段１１１は、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品が、運搬物品によってできる死角となる範囲内にあるか否かを判断して、死角内にあると死角内物品推定手段１１１が判断した場合には、その進路上物品が死角内物品であると死角内物品推定手段１１１により推定する。

具体的には、前記運搬物品の位置を中心とし、前記運搬物品の最も離れた２点間の距離を直径とした球を、前記運搬物品の存在範囲とし、前記進路上物品の位置を中心とし、前記進路上物品の最も離れた２点間の距離を直径としたＸＹ平面上の円を、前記進路上物品の存在範囲とする。このとき、眼球位置推定手段１１０で得られた眼球位置を頂点、前記進路上物品の存在範囲（ＸＹ平面上の円）を底面とする円錐が、前記運搬物品の存在範囲と交わる場合には、前記進路上物品を死角内物品であると推定する。

図２７Ａ及び図２７Ｂに処理例を示す。図２７Ａ及び図２７Ｂはともに、人６０１が机６０２を運搬している様子を表している。図２７Ａ及び図２７Ｂ中の６２０は、推定された机６０２の位置を中心とし、机６０２の最も離れた２点間の距離（仮に、図５の机５０１と図２７Ａ及び図２７Ｂの机６０２が同等のものであるとすると、（０ｃｍ，０ｃｍ，０ｃｍ）と（６０ｃｍ，６０ｃｍ，３０ｃｍ）間の距離ということになる。）を直径とした球（つまり、前記運搬物品である机３０２の存在範囲）を表し、図２７Ａ及び図２７Ｂ中の６２１は、眼球位置推定手段１１０で得られた眼球位置を頂点、進路上物品である財布６０５の存在範囲を底面とする円錐を表している。

図２７Ａにおいて、死角内物品推定手段１１１は、球６２０と円錐６２１が交わっておらず、財布６０５は、机６０２によって生じる死角内に入っていない、つまり財布６０５は死角内物品ではないと推定する。

図２７Ｂにおいて、死角内物品推定手段１１１は、球６２０と円錐６２１が交わっているため、財布６０５は、机６０２によって生じる死角内に入っている、つまり財布６０５は死角内物品であると判断する。

報知手段１１３は、死角内物品推定手段１１１が死角内物品があると推定した場合に、人に対し、進路上物品との接触の可能性があることを知らせるものであり、例えばスピーカ（図１８のスピーカ２００７を参照。）やディスプレイを用いて、進路上物品との接触の可能性があることを人に知らせることなどにより、報知を実現することができる。

報知手段１１３にスピーカ２００７を用いる場合、例えば、人に対してビープ音のような警告音を発生させることができる。

報知手段１１３にディスプレイを用いる場合、「危険」などの文字情報や、接触の可能性のある物品の映像を映し出すことができる。ディスプレイは環境中に配置しておいても良いし、テレビやパソコンのディスプレイを用いても構わない。また、人が所持しているＰＤＦや携帯電話などの携帯端末のディスプレイを用いても良い。

次に、前記構成にかかる死角内物品報知システムの処理について、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。

次に、前記死角内物品報知システムの報知処理について、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。

前記死角内物品報知システムの報知処理が開始されると、先ず、ステップＳ４０１とステップＳ４０２が並列的にかつ互いに独立的に動作する。

ステップＳ４０１では、人位置取得手段１０１が、人物データベース１０９に記録されている情報を参照しつつ人の現在位置を取得し、履歴データベース１１７に前記人の位置情報を記録する。

ステップＳ４０２では、物品位置取得手段１０４が、物品データベース１０３に記録されている情報を参照しつつ各物品の現在位置を取得し、履歴データベース１１７に前記人の位置情報を記録する。

ここで、ステップＳ４０１とステップＳ４０２とは常に動作しているものとする。ただし、時間を計測するためのタイマーを備え、１秒間隔で人の位置を取得するなど、時間間隔をおいて動作させても構わない。

ステップＳ４０１及びステップＳ４０２のそれぞれの動作が少なくとも１回ずつ行なわれたのち、ステップＳ４０３では、運搬物品推定手段１０６は、履歴データベース１１７に記録されている人の位置情報と物品の位置情報を参照して、人と同様に移動している物品があるか否かを判断する。もし、人と同様に移動している物品があると運搬物品推定手段１０６が判断すれば、ステップＳ４０４へ進む一方、人と同様に移動している物品ではないと運搬物品推定手段１０６が判断すれば、前記システムの報知処理は終了する。

ステップＳ４０４では、人進行状態推定手段１０２が、履歴データベース１１７に記録されている人の位置履歴から、人の進行方向および進路を推定したのち、ステップＳ４０５に進む。

ステップＳ４０５では、ステップＳ４０３で人と同様に移動していると判断された物品が、ステップＳ４０４で推定した人の進行方向上にあるか否かを、運搬物品推定手段１０６で判断している。もし、前記物品が人の進行方向上にあると運搬物品推定手段１０６が判断すれば、ステップＳ４０６へ進む一方、前記物品が人の進行方向上にはないと運搬物品推定手段１０６が判断すれば、前記システムの報知処理は終了する。

ステップＳ４０６では、ステップＳ４０３で人と同様に移動していると判断され、且つ、ステップＳ４０５で人の進行方向上にあると判断された物品を、「運搬物品」であると進路上物品推定手段１１２により推定したのち、ステップＳ４０７に進む。

ステップＳ４０７では、ステップＳ４０６で運搬物品と進路上物品推定手段１１２により推定された物品以外の物品を、障害物品であると進路上物品推定手段１１２により推定したのち、ステップＳ４０８に進む。

ステップＳ４０８では、ステップＳ４０４で推定した人の進路上に、ステップＳ４０７で判断した障害物品があるか否かを進路上物品推定手段１１２により判断する。もし、人の進路上に前記障害物品があると進路上物品推定手段１１２が判断すれば、ステップＳ４０９へ進む一方、人の進路上に前記障害物品がないと進路上物品推定手段１１２が判断すれば、前記システムの報知処理は終了する。

ステップＳ４０９では、ステップＳ４０８で判断した人の進路上にある障害物品を進路上物品であると進路上物品推定手段１１２で推定したのち、ステップＳ４１０に進む。

ステップＳ４１０では、眼球位置取得手段１１０が、人物データベース１０９に記録されている情報を参照して、人の眼球の三次元位置を取得したのち、ステップＳ４１１に進む。

ステップＳ４１１では、ステップＳ４０６にて判断した運搬物品と、ステップＳ４０８にて判断した進路上物品と、ステップＳ４１０にて推定した人の眼球位置の情報から、前記運搬物品により生じる死角内に、前記進路上物品があるか否かを死角内物品推定手段１１１により判断する。もし、死角内に、前記進路上物品があると死角内物品推定手段１１１が判断すれば、ステップＳ４１２へ進む一方、死角内に、前記進路上物品がないと死角内物品推定手段１１１が判断すれば、前記システムの報知処理を終了する。

ステップＳ４１２では、ステップＳ４１１にて運搬物品により生じる死角内に進路上物品があると死角内物品推定手段１１１で判断されると、前記人に対して前記進路上物品と接触する可能性がある旨の報知を報知手段１１３により行い、前記システムの報知処理を終了する。

前記第１実施形態によれば、運搬物品推定手段１０６が障害物品であると推定し、且つ、進路上物品推定手段１１２が、前記障害物品を前記人の進路上にあると推定したとき前記障害物品を進路上物品と判断して、さらに、前記人が運搬している物品によって生じる死角内に進路上物品があるときのみ、前記人と前記進路上物品が接触する可能性があると死角内物品推定手段１１１により判断して、その旨の報知を報知手段１１３により行うことにより、人にとって煩わしくなく、進路上物品と接触することを未然に防ぐことができる。すなわち、物品を運搬中の人が、運搬中の物品によって生じる死角内に進路上物品が入ってしまうため進路上にある進路上物品との接触を察知できないときにのみ、報知手段１１３により報知を行うことで、人にとって煩わしくなく、前記人が前記進路上物品と接触すること未然に防ぐことができる。

（第２実施形態）
図８は本発明の第２実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図である。この第２実施形態にかかる死角内物品報知システムが第１実施形態にかかる死角内物品報知システムと異なるのは、物品姿勢取得手段１０５を備えることである。

この第２実施形態にかかる死角内物品報知システムは、人位置取得手段１０１と、人進行状態推定手段１０２と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、物品姿勢取得手段１０５と、運搬物品推定手段１０６と、人物データベース１０９と、眼球位置推定手段１１０と、死角内物品推定手段１１１と、進路上物品推定手段１１２と、報知手段１１３と、入出力装置２００とで構成されている。

物品姿勢推定手段１０５と死角内物品推定手段１１１以外の各手段、及びデータベース１０９，１０３，１１７に関しては、第１実施形態にて説明した機能と同等のため説明を省略する。

物品姿勢取得手段１０５は、例えば、超音波タグシステムを利用して実現することができる。すなわち、物品姿勢取得手段１０５は、物品データベース１０３からの情報を基に、現在の物品の姿勢を取得して、取得した情報を履歴データベース１１７に記録することができる。物品姿勢取得手段１０５に、超音波タグシステムを用いた例を以下に説明する。

先ず、図７に示すように、環境内に少なくとも３個以上の超音波タグリーダ５１０を配置し、１つの物品（例えば机５０１）に、物品のＩＤを記録した超音波タグ（例えば、超音波タグＡ５０２、超音波タグＢ５０３、超音波タグＣ５０４）を複数個例えば３個貼り付けておく。物品（例えば机５０１）の姿勢を検出するためには、複数個例えば３個の超音波タグ５０２〜５０４を、一直線に並べて貼らないこと、及び、同じ位置に重ねて貼らないこと、が必要である。３個以上の超音波タグリーダ５１０のうちの１個目の超音波タグリーダ５１０は、前記１つ目の超音波タグ５０２からの超音波の返信に要した時間を計測して前記１つ目の超音波タグ５０２との距離を算出する。その他の超音波タグリーダ５１０に関しても同様に前記１つ目の超音波タグ５０２との距離をそれぞれ算出し、三点測量の原理を用いて前記１つ目の超音波タグ５０２の３次元位置を推定する。具体的には、各超音波タグリーダ５１０が自身の設置位置を中心として、算出した距離を半径とした球面を描く、このとき、球面が最も多く重なり合った位置を１つ目の超音波タグ５０２の存在する位置とする。残りの２つの超音波タグ５０３，５０４に関しても同様に３次元位置を推定し、３つの超音波タグ５０２〜５０４の位置関係から、前記物品の姿勢を物品姿勢取得手段１０５の超音波タグシステムにより推定することができる。推定した前記物品の姿勢の情報は、履歴データベース１１７に物品姿勢取得手段１０５により記録する。

ここで、図５〜図７、及び図９に、物品姿勢取得手段１０５の一例である超音波タグ５０２〜５０４を利用して、机５０１の物品姿勢を取得する具体的な例を示す。なお、図６は本来の使用時の机５０１の姿勢であり、図７は机５０１を運搬するために上下反転させた机５０１の姿勢を示している。この例では、机５０１（例えば、物品ＩＤＯ＿０００４）の形状データと３つの超音波タグＡ５０２、超音波タグＢ５０３、超音波タグＣ５０４の貼り付け位置が、物品データベース１０３に、それぞれ、（ＴａｇＡ（０ｃｍ，６０ｃｍ，３０ｃｍ）、ＴａｇＢ（６０ｃｍ，６０ｃｍ，３０ｃｍ）、ＴａｇＣ（６０ｃｍ，６０ｃｍ，０ｃｍ））として記録されている。しかしながら、物品データベース１０３には、物品の形状データのみ記録しておき、超音波タグＡ，Ｂ，Ｃ（５０２、５０３、５０４）に、超音波タグＡ，Ｂ，Ｃがそれぞれ貼り付けられている物品ＩＤと貼り付け位置を記録しておいても良い。尚、物品データベース１０３に記載のタグＴａｇＡは超音波タグＡ５０２を表しており、タグＴａｇＢ、タグＴａｇＣに関しても同様に超音波タグＢ５０３、超音波タグＣ５０４をそれぞれ表している。

図７の机５１２は、図６に示す机５０１の姿勢が変化したときのものである。図７において、同一姿勢の机５１２を２つ図示している理由は、位置座標などの説明時に、理解しやすくするために２つ図示している。すなわち、上側の机５１２は、３つの超音波タグＡ５０２〜Ｃ５０４の座標を説明するための図である。下側の机５１２は、机５１２の４つの脚Ｃｕｂｅ１〜４と天板Ｃｕｂｅ５の位置座標の変化を説明するための図である。ここで、３つの超音波タグリーダ５１０によって、超音波タグＡ５０２の座標が（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（５７０ｃｍ，６６０ｃｍ，１２０ｃｍ）、超音波タグＢ５０３の座標が（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（５７０ｃｍ，７２０ｃｍ，１２０ｃｍ）、超音波タグＣ５０４の座標が（Ｘ，Ｙ，Ｚ）＝（５７０ｃｍ，７２０ｃｍ，１５０ｃｍ）であることが分かると、物品データベース１０３に記録されている超音波タグ（５０２、５０３、５０４）の貼り付け位置が、現在の超音波タグ（５０２、５０３、５０４）の位置まで移動したことになり、各超音波タグ（５０２、５０３、５０４）の位置関係から、机５１２の１つの脚Ｃｕｂｅ１＝｛（５１０ｃｍ，６６０ｃｍ，１２５ｃｍ），（５１５ｃｍ，６６５ｃｍ，１５０ｃｍ）｝と、現在の机５１２の姿勢を一意に求めることができる。机５１２の他の３つの脚Ｃｕｂｅ２〜４並びに机５１２の天板Ｃｕｂｅ５は、図５及び図７に示している。

尚、超音波タグシステムを、人位置取得手段１０１、又は、物品位置取得手段１０４に利用するようにしても良い。

死角内物品推定手段１１１は、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品が、運搬物品によってできる死角内にあるかを判断して、死角内にあると死角内物品推定手段１１１が判断した場合には、進路上物品が死角内物品であると死角内物品推定手段１１１により推定する。

具体的には、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品と眼球位置推定手段１１０で得られた眼球位置とを直線で結んだときに、前記直線が、運搬物品推定手段１０６が推定した姿勢変化後の運搬物品の位置（物品姿勢取得手段１０５が取得した姿勢変化後の運搬物品の位置）と交わる場合に、前記障害物品を死角内物品と、死角内物品推定手段１１１により推定する。

また、眼球位置と直線で結ぶときの進路上物品の位置であるが、物品の形状データから前記物品の現在の中心座標を求めて、その座標を運搬物品推定手段１０６により進路上物品の位置としても良い。

図２８Ａ及び図２８Ｂに処理例を示す。図２８Ａ及び図２８Ｂはともに、人６０１が机６０２を運搬している様子を表している。図２８Ａ及び図２８Ｂ中の６２２Ａ及び６２２Ｂは、それぞれ、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品である財布６０５と、眼球位置推定手段１１０で得られた眼球位置とを結んだ直線を表している。

図２８Ａにおいて、死角内物品推定手段１１１は、直線６２２Ａと机６０２は交わっていないため、財布６０５は机６０２によって生じる死角内に入っていない、つまり財布６０５は死角内物品ではないと推定する。

また、図２８Ｂにおいて、死角内物品推定手段１１１は、直線６２２Ｂと机６０２は交わっているため、財布６０５は机６０２によって生じる死角内に入っている、つまり財布６０５は死角内物品であると推定する。

また、進路上物品の位置を、物品データベース１０３に記録されている各座標を現在の座標に変換したときの各座標としても良い。この場合、１つの座標でも死角に入っているときは死角内物品推定手段１１１により死角内物品であるとしても良いし、全ての座標が死角に入っているときにのみ死角内物品推定手段１１１により死角内物品であるとしても良い。

図２８Ｃに処理例を示す。図２８Ｃ）は、人６０１が机６０２を運搬している様子を表している。図２８Ｃ中の６２２Ｃ１〜６２２Ｃ４は、それぞれ、物品データベース１０３に記録されている財布６０５の各座標を現在の座標に変換したときの各座標と眼球位置を結んだ直線を表している。３本の直線６２２Ｃ１〜６２２Ｃ３は、机６０２と交わっておらず、残りの１本の直線６２２Ｃ４は机６０２と交わっている。つまり、財布６０５の一部分のみが、机６０２によって生じる死角内に入っていることになる。

このとき、死角内物品推定手段１１１は、財布６０５を死角内物品であると推定してもよいし、死角内物品ではないと推定してもよい。尚、このように進路上物品の一部が運搬物品により生じる死角内に入っている場合、死角内物品であると推定するか否かは、予め判断基準として決定しておけば、死角内物品推定手段１１１は、その予め決められた判断基準に則って、前記したような場合に、財布６０５を死角内物品であると推定するか、又は、財布６０５を死角内物品ではないと推定することができる。

進路上物品の一部が死角に入っているときに死角内物品推定手段１１１により死角内物品であるとする例は、進路上物品が布団などの大きい物品の場合がある。布団が進路上物品の場合、布団の全体が死角内に入っているときに死角内物品と死角内物品推定手段１１１により判断したのでは、布団の全体が死角内に入ったときには、既に進路上物品と人とが接触してしまっているという可能性がある。進路上物品が大きい場合は、進路上物品の一部が死角内に入ったときに死角内物品であると死角内物品推定手段１１１により判断することで、進路上物品に応じた接触予防を行うことができる。

ここで、人位置取得手段１０１の人位置検出と、物品位置取得手段１０４の物品位置検出には、通常、多少の誤差が生じてしまう。そのため、死角内物品推定手段１１１にて死角内にある物品を推定するときに、物品の大きさを情報的に大きくしてから、死角内にある物品を推定しても良い。例えば、ＩＤＯ＿０００２の物品は本来２０ｃｍ×３０ｃｍ×２ｃｍの大きさの物品であるが（図３Ａ参照）、死角内物品推定手段１１１は、例えばＩＤＯ＿０００２の物品をＸＹＺ方向に５ｃｍずつ情報的に拡大して、２５ｃｍ×３５ｃｍ×７ｃｍの物品であるとして、死角内物品推定手段１１１による死角内物品の推定に利用しても良い。尚、物品の情報的な拡大処理は死角内物品推定手段１１１で行う必要はなく、物品データベース１０３に予め情報的に拡大された物品の形状データを記録するようにしておいても構わない。

前記第２実施形態によれば、人の運搬物品と、障害物品の姿勢まで求めることで、前記運搬物品により生じる死角内にある物品を精度良く推定することが可能となる。

（第３実施形態）
図２５は本発明の第３実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図である。

この第３実施形態にかかる死角内物品報知システムは、人位置取得手段１０１と、人進行状態推定手段１０２と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、物品姿勢取得手段１０５と、運搬物品推定手段１０６と、人物データベース１０９と、眼球位置推定手段１１０と、死角内物品推定手段１１１と、進路上物品推定手段１１２と、報知手段１１３と、履歴データベース１１７と、入出力装置２００とで構成されている。

物品データベース１０３と、死角内物品推定手段１１１以外の各手段、及び各データベース１０９，１１７に関しては、第１及び第２実施形態にて説明した機能と同等のため説明を省略する。

物品データベース１０３には、第１実施形態にて説明した情報の他に、人が物品を通して反対側が死角となるかを判断するための透過性に関する情報（例えば、材質や色の情報）が更に記録されている。

このときの物品データベース１０３の例を図９に示す。材質、色情報の他に、人が物品を通して人とは反対側の領域が死角となるか否かの情報を、直接、物品データベース１０３に記録しておいてもよい。また、物品中の部分毎に材質や色が異なるのであれば、図９中の物品（例えばＩＤＯ＿０００１の物品）の色情報のように各部分（例えば、平面Ｐｌａｎｅ１〜６）毎に材質や色の情報を記録しておいてもよい。具体的には、図９に示すＩＤＯ＿０００１のように、平面Ｐｌａｎｅ１から３は青、平面Ｐｌａｎｅ４から６は透明であると、物品データベース１０３には記録されている。この記録されたデータを利用することによって、例えば、ＩＤがＩＤＯ＿０００１の物品が、運搬物品の場合には、物品を通して反対側を平面Ｐｌａｎｅ４と平面Ｐｌａｎｅ５とを通して見るときには、反対側は死角にならないという判断を、死角内物品推定手段１１１が行う。

死角内物品推定手段１１１は、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品が透過性のある物品であるか否かを判断し、もし透過性でない物品であると死角内物品推定手段１１１が判断した場合にのみ前記運搬物品によってできる死角内に進路上物品があるか否かを死角内物品推定手段１１１により判断して、進路上物品が死角内にあると死角内物品推定手段１１１により判断した場合には、その進路上物品が死角内物品であると死角内物品推定手段１１１により推定する。

図９を用いて説明すると、死角内物品推定手段１１１は、人が物品（ＩＤＯ＿０００３）を運搬していたとしても、物品データベース１０３より物品（ＩＤＯ＿０００３）は透過性のある物品であるため、物品（ＩＤＯ＿０００３）により生じる死角は無いと判断する。

また、人が物品（ＩＤＯ＿０００１の物品）を運搬していた場合には、物品（ＩＤＯ＿０００１の物品）中に含まれる、透過性のない平面Ｐｌａｎｅ１、平面Ｐｌａｎｅ２、平面Ｐｌａｎｅ３により生じる死角内に、進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品があるか否かを、死角内物品推定手段１１１により判断すれば良い。

前記第３実施形態によれば、人が運搬している物品が透明な物品や中が抜けている物品であった場合、死角内物品推定手段１１１により前記人が前記物品を通して障害物品を確認できると判断して報知をせず、人に対し、必要以上の報知を控えることができる。

（第４実施形態）
図１２は本発明の第４実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図である。

この第４実施形態にかかる死角内物品報知システムは、人位置取得手段１０１と、人進行状態推定手段１０２と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、運搬物品推定手段１０６と、人物データベース１０９と、眼球位置推定手段１１０と、死角内物品推定手段１１１と、進路上物品推定手段１１２と、報知手段１１３と、到達時間推定手段１１５と、履歴データベース１１７と、入出力装置２００とで構成されている。

先の実施形態と大きく異なる点は、到達時間推定手段１１５を備えていることである。

到達時間推定手段１１５以外の各手段、及び各データベースに関しては、第１実施形態、から第３実施形態のいずれかにて説明した機能と同等のため説明を省略する。

到達時間推定手段１１５は、時間を計測するためのタイマーを備え、人進行状態推定手段１０２と進路上物品推定手段１１２とからの情報を基に、過去の人の位置から現在の人の位置までの距離と到達時間から、進路上物品の位置に到達するまでの時間を推定する。推定結果の情報は、報知手段１１３に入力される。

報知手段１１３は、時間を計測するためのタイマーを備え、更に、到達時間推定手段１１５が推定した到達時間が所定の秒数以下（例えば、予め規定された秒数以下）であれば、人と進路上物品との接触の可能性があると報知手段１１３により判断するための、前記所定の規定秒数が報知手段１１３には記録されている。ここで、人が進路上物品と接触しないために、規定秒数の値は、報知手段１１３による報知開始から人が進行を停止するまでに要する時間よりも大きくしておく必要があるが、この条件を満たしていれば、規定秒数の値は自由に設定しても構わない。進路上物品推定手段１１２が推定した進路上物品が、死角内物品推定手段１１１により死角内物品であると推定されると次に、前記障害物品にまでの人の到達時間を到達時間推定手段１１５により演算して求めて報知手段１１３に出力し、前記到達時間が規定秒数よりも短い場合には、報知手段１１３は、人に対し前記障害物品との接触の可能性のあることを、当該人に報知する。

ここで、第４実施形態の具体例を図１０に示す。

人６０１が、非常に重たい運搬物品５３１を運んでおり、５秒前に人６０１は位置Ａ６０９におり、現在は位置Ａ６０９から０．５ｍの離れた位置Ｂ６１０に人６０１がいるとする。人６０１は、非常に重たい運搬物品５３１を運んでいたために、秒速０．１ｍの速さでゆっくり進んでいることがわかる。そのために、人６０１は、位置Ｂ６１０から１ｍの距離にある雑誌６０３の位置Ｃ６１１には、１０秒後に到達すると、到達時間推定手段１１５により演算して判断される。このとき、人６０１が位置Ｂ６１０にいるときに、雑誌６０３が人６０３と接触する可能性のある進路上物品であると死角内物品推定手段１１１により推定されると、人６０１が雑誌６０３に到達するのは１０秒後であるにも関わらず、人６０１と接触可能性がある物品として報知手段１１３により報知される。これは、物品を運搬する人６０１にとって煩わしいと感じる可能性がある。この第４実施形態では、到達時間推定時間１１５を備えることにより、到達推定時間が設定した規定秒数、例えば３秒以下になった場合に接触可能性がある物品として報知する。

図１１に、この第４実施形態にかかる死角内物品報知システムの報知処理についてのフローチャートの一部を示すが、ここでは、前記第一実施形態にて説明した図４のフローチャートとの変更点のみを説明し、その他の各ステップの説明は省略する。以下の動作は、図４のフローチャートのステップＳ４１１とステップＳ４１２との間に挿入されるものである。

ステップＳ１３０１は、ステップＳ４１１の後に行なわれ、ステップＳ４０９にて進路上物品であると推定されかつステップＳ４１１にて死角内にある障害物品であると判断された障害物品までの到達時間を到達時間推定手段１１５により推定して、ステップＳ１３０２に進む。

ステップＳ１３０２では、ステップＳ４１１にて人の進路上にあり、且つ、運搬物品によって生じる死角内にあると判断された障害物品までの到達時間が、予め決められた規定秒数以内であるかを報知手段１１３により判断する。もし、前記到達時間が、予め決められた規定秒数以内ではないと報知手段１１３が判断すれば、報知手段１１３は何もせず、前記報知処理を終了する。もし、前記到達時間が、予め決められた規定秒数以内であると報知手段１１３が判断すれば、前記障害物品との人との接触可能性があるため、その旨を、報知手段１１３により人に報知する。

前記第４実施形態によれば、たとえ人の運搬中の物品５３１によって生じる死角内に障害物品６０３が入り、且つ、前記人６０１の進路上に前記障害物品６０３があったときでも、前記人６０１と前記障害物品６０３との間の距離が長く到達に時間がかかる場合には報知手段１１３により報知をせず、到達にかかる時間が短くなったときにのみ報知を報知手段１１３により行うことにより、人６０１に対し、必要以上の報知を報知手段１１３により控えることができる。

（第５実施形態）
図１２は、前記した本発明の第４実施形態にかかる死角内物品報知システムを示したブロック図であると同時に、本発明の第５実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図でもある。この第５実施形態にかかる死角内物品報知システムが他の実施形態にかかる死角内物品報知システムと異なるのは、運搬物品推定手段１０６の推定動作であって、複数人で物品を運搬しているとき、一方の人からみて他方の人を運搬物品の一種として判断して死角内物品報知システムを動作させるようにするものである。

第５実施形態にかかる死角内物品報知システムは、人位置取得手段１０１と、人進行状態推定手段１０２と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、運搬物品推定手段１０６と、人物データベース１０９と、眼球位置推定手段１１０と、死角内物品推定手段１１１と、進路上物品推定手段１１２と、報知手段１１３と、到達時間推定手段１１５と、履歴データベース１１７と、入出力装置２００とで構成されている。

運搬物品推定手段１０６以外の各手段、及び各データベース１０９，１０３，１１７に関しては、第１実施形態から第４実施形態のいずれかにて説明した機能と同等のため説明を省略する。

運搬物品推定手段１０６は、先ず、履歴データベース１１７に記録されている人位置情報と、物品位置情報を参照し、前記人の位置と同様に前記物品の位置の位置も変化していたら、前記人は前記物品を運搬していると推定する。例えば、人の現在位置（例えば重心座標とする）を中心とした半径３ｍ以内の範囲（例えば、人の手の届く範囲）にある物品を運搬候補物品としておく、そして５秒後に前記人がある位置まで移動したときにも、前記人の半径３ｍ以内に前記運搬候補物品があれば、前記運搬候補物品は、前記人が運搬している運搬物品であると推定する。更に、図１３に示すように、人６０１の半径３ｍ以内の範囲にいる他の人６１２を共同運搬候補者と見なし、５秒後に前記人６０１がある位置まで移動したときにも、前記人６０１の半径３ｍ以内に前記共同運搬候補者６１２がいれば、前記共同運搬候補者は、前記人６０１が運搬している運搬物品であると見なす。このとき、前記共同運搬候補者である他の人６１２から見ると、前記人６０１が運搬物品と見なされる。

ここで、図１３に二人６０１，６１２で物品を運搬している例を示す。

人６０１は、共同運搬者６１２と共に机６０２を運搬している。このとき、人６０１と共同運搬者６１２と机６０２は共に相対的に近距離（半径３ｍ以内の範囲）を維持したまま移動していたとする。すると、上述したように、運搬物品推定手段１０６は、人６０１の運搬物品は、机６０２と共同運搬者６１２であると推定し、共同運搬者６１２の運搬物品は、机６０２と人６０１であると推定することができる。

すると、人６０１の運搬物品により生じる死角は、机６０２により生じる死角６１３と、共同運搬者６１２により生じる死角６１４を合わせたものと、死角内物品推定手段１１１により決定される。なお、図１７では、死角６１３は、右上から左下向きの１点鎖線の斜線で表される領域であり、死角６１４は、左上から右下向きの２点鎖線の斜線で表される領域である。

すると、死角内物品推定手段１１１により、人６０１にとって、人６０１の進路上でかつ床に落ちている財布６０５は、死角内物品（死角内にある進路上物品）であると推定された場合には報知手段１１３により、人６０１に対して報知が行われることとなる。

このとき、財布６０５は、人６０１にとって接触の可能性のある物品として死角内物品推定手段１１１により推定されたが、人６０１と共同運搬者６１２は共に移動していることから、財布６０５から最も近くにいる人物、つまり共同運搬者６１２に対して、報知手段１１３により報知を行うようにしても良い。

例えば、共同運搬者６１２が財布６０５に到達するまでの時間が短くなったときに、報知手段１１３により報知を行えば良い。尚、到達時間による報知のタイミングに関しては、前記第４実施形態にて説明済みであるため、ここでの詳細な説明は省略する。

図１４に死角内物品報知システムの報知処理についてのフローチャートの一部を示すが、ここでは、前記第１実施形態、又は第２から第５実施形態のいずれかにて説明したフローチャートとの変更点のみを説明し、その他の各ステップは説明を省略する。

ステップＳ１８０１は、ステップＳ４０１からの前記人の位置情報（人位置取得手段１０１が、人物データベース１０９に記録されている情報を参照することによって人（例えば、図１３の人６０１と人６１２）の現在位置を取得し、履歴データベース１１７に前記人（例えば、図１３の人６０１と人６１２）の位置情報を記録する動作（ステップＳ４０１）を行なったのち、履歴データベース１１７からの前記人（例えば、図１３の人６０１と人６１２）の位置情報）を運搬物品推定手段１０６で受けて、判断対象の人（例えば、図１３の人６１２）が、物品を運搬している他の人（例えば、図１３の人６０１）と同様に移動しているかを運搬物品推定手段１０６により判断している。前記判断対象の人（例えば、図１３の人６１２）が、他の人（例えば、図１３の人６０１）と同様に移動していると運搬物品推定手段１０６により判断すると、ステップＳ１８０２に進む。前記判断対象の人（例えば、図１３の人６１２）が、他の人（例えば、図１３の人６０１）と同様に移動していないと運搬物品推定手段１０６により判断すると、図１４の死角内物品報知システムの前記報知処理を終了する。

ステップＳ１８０２では、ステップＳ１８０１の判断の結果、前記判断対象の人（例えば、図１３の人６１２）が、他の人（例えば、図１３の人６０１）と同様に移動していると運搬物品推定手段１０６により判断したので、前記他の人（例えば、図１３の人６０１）と同様に移動している前記判断対象の人（例えば、図１３の人６１２）を、他の人（例えば、図１３の人６０１）の運搬物品であると、運搬物品推定手段１０６により推定する。ここで、ステップＳ１８０１では、各人に対して、他の人と同様に移動しているかを判断している。つまり、人が、他の人の運搬物品であると運搬物品推定手段１０６により推定されれば、前記他の人は、前記人の運搬物品であるとも運搬物品推定手段１０６により推定されることとなる。このステップＳ１８０２での推定処理の後、図４のステップＳ４１０に進む。

前記第５実施形態によれば、複数人で物品を運搬しているとき、人によって生じる死角内に障害物品が入るときには報知手段１１３で報知を行うことによって、人にとって、より精度の高い障害物品、又は構造物と接触の可能性を報知することができる。

（第６実施形態）
図２２は本発明の第６実施形態にかかる、死角内物品報知方法を実施可能な死角内物品報知システムを示したブロック図である。

第６実施形態にかかる死角内物品報知システムは、人位置取得手段１０１と、人進行状態推定手段１０２と、物品データベース１０３と、物品位置取得手段１０４と、運搬物品推定手段１０６と、人物データベース１０９と、眼球位置推定手段１１０と、死角内物品推定手段１１１と、進路上物品推定手段１１２と、報知手段１１３と、顔向取得手段１０８と、履歴データベース１１７と、入出力装置２００とで構成されている。顔向取得手段１０８を新たに備えたことが、本発明の第６実施形態が他の実施形態にかかる死角内物品報知システムと大きく異なる点である。

そこで、顔向取得手段１０８と、人進行状態推定手段１０２以外の各手段、及び各データベース１０３，１０９，１１７に関しては、第１実施形態にて説明した機能と同等のため説明を省略する。

顔向取得手段１０８を説明する。顔向取得手段１０８は、人物データベース１０９に記録された顔画像などの情報から、人の顔の向きを取得する。

顔向取得手段１０８は、例えばカメラシステムを利用して実現することができる。撮影方向を把握したカメラが配置され｛例えば、図１８のカメラＡ２００３が配置され（ここでは、水平（ＸＹ平面）４５度、Ｚ軸方向は０度としている。）｝、人物データベース１０９には顔画像が記録されているとする。図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃに人物データベース１０９に記録されているＩＤＰ＿０００１の顔画像の例を示すが、人位置取得手段１０１にて説明済みのため、ここでの図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃの説明は省略する。顔向取得手段１０８による顔向取得の処理であるが、例えば、背景差分法などにより先ず人の検出を顔向取得手段１０８により行うことができ、更にテンプレートマッチングなどの手法を用いることで人の顔の検出を顔向取得手段１０８により行うことができる。背景差分法とテンプレートマッチング法に関しては既に人位置取得手段１０１にて説明済みのため、ここでの説明は省略する。

以下、図１８と図２Ａ、図２Ｂ、図２Ｃを用いて説明を進める。図１８のカメラＡ２００３が人の顔を検出したとする。例えば、カメラＡ２００３で検出した人の顔の画像情報に対して図２Ｂにおける「画像４」（角度は２２．５度）が最も類似度が高かったと顔向取得手段１０８により判断したとし、カメラＡ２００３が（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）に４５度の方向を向いて配置されていたとする（簡単のため、顔の高さとカメラの高さを同じであるとし、ここではＺ軸を無視して説明をする）。すると、人の向きは、人の顔を検出したカメラＡ２００３の向いている角度４５度から更に２２．５度回転した６７．５度の方向を向いていることになる。この結果、カメラＡ２００３で検出した人の顔画像を用いて、顔向取得手段１０８により顔の向きを取得したことになる。

尚、カメラを天井に取り付け、人を上から見下ろすようにしか画像を取得できない場合には、それに合わせた顔画像を、人物データベース１０９に記録しておくことが好ましい。図２Ｃに、上方から見た人の顔画像の例を示す。

ここで、顔画像を用いて顔の向きを取得したが、顔の特徴量のみを人物データベース１０９に記録しても良い。例えば、眼球と鼻と口の特徴とそれぞれの相対距離比を、人の顔の向き毎に記録しておくことで、顔の向きを取得することができる。

また、人進行状態推定手段１０２は、人の進行方向と進行速度を推定し、更に、顔向取得手段１０８が取得した人の顔の向きの方向を、人の進行する方向と予測し、この予測した方向に、前記速度で人が進行すると推定する。このようにして推定した人の進行方向と進行速度とを推定進路とする。

前記第６実施形態によれば、顔向取得手段１０８が人の顔の向きを取得し、人進行状態推定手段１０２が、人の顔の向きが変わった段階で（顔向取得手段１０８が取得した人の顔の向きの方向が変わったとき）、人が進行する可能性のある推定進路を新たに設定することができる。よって、人の動きから予測して、接触可能性のある障害物品を報知手段１１３で報知することによって、人の安全により適合した死角内物品報知システムを構成することができる。

なお、前記様々な実施形態にかかる死角内物品報知システム又は死角内物品報知方法は、例えば、（好ましくは、通信機能を有する）一般的なコンピュータシステムを基礎に構築することができる。上記様々な手段は、コンピュータプログラムとして、記憶装置（ハードディスク等）に記憶させるとともに、上記様々なデータベースは記憶装置（ハードディスク等）で機能させ、前記コンピュータプログラムを一時記憶装置（半導体メモリ等）に読み込んでＣＰＵを用いて実行することにより、前述する各処理を様々な機能として実行することができる。

なお、前記様々な実施形態のうちの任意の実施形態を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。

本発明の死角内物品報知システム、死角内物品報知方法、及び死角内物品報知プログラムは、人が運搬中の物品によって生じる死角内に障害物品があり、且つ、前記人が前記物品の方向へ進んでいるときにのみ報知を行い、前記障害物品との接触を未然に防ぐことができるため、家庭内やオフィス、病院などでの物品運搬作業時に有用である。

本発明の第１実施形態にかかる死角内物品報知システムの構成を示すブロック図本発明の死角内物品報知システムの人物データベースの一例を示す図図２Ａの人物データベースの一例のうちのＩＤＰ＿０００１の顔画像の一例の詳細図図２Ａの人物データベースの一例のうちのＩＤＰ＿０００１の顔画像の別の例の詳細図本発明の第１実施形態にかかる死角内物品報知システムの物品データベースの一例を示す図図３Ａの物品データベースの一例のうちのＩＤＰ＿０００１の形状データの例を示す図図３Ａの物品データベースの一例のうちのＩＤＰ＿０００３の形状データの例を示す図本発明の第１実施形態にかかる死角内物品報知システムの処理を示すフローチャート本発明の第２実施形態にかかる死角内物品報知システムにおいて、物品姿勢を取得する一例を示しており、机の物品データベースの一例を示す図図５の本発明の第２実施形態にかかる前記死角内物品報知システムにおいて、物品姿勢を取得する一例を示す説明図図５の本発明の第２実施形態にかかる前記死角内物品報知システムにおいて、物品姿勢を取得する一例を示す説明図本発明の第２実施形態にかかる死角内物品報知システムの構成を示すブロック図本発明の第３実施形態にかかる死角内物品報知システムの物品データベースの一例を示す図本発明の第４実施形態にかかる死角内物品報知システムの到達時間推定手段の一推定例を示す図本発明の第４実施形態にかかる死角内物品報知システムの処理を示すフローチャート本発明の第４及び第５実施形態にかかる死角内物品報知システムの構成を示すブロック図本発明の第５実施形態にかかる死角内物品報知システムの物品の共同運搬の一例を示す図本発明の第５実施形態にかかる死角内物品報知システムの処理を示すフローチャート本発明の第１実施形態にかかる人位置取得方法の一例を示す図財布にタグリーダが設置されている状態を示す説明図履物の裏に人のＩＤを記録したタグリーダが設置されている状態を示す説明図本発明の第１実施形態から第６実施形態にかかる概略図本発明の第１実施形態にかかる人進行状態推定手段の一判断例を示す図本発明の第１実施形態にかかる人進行状態推定手段の一判断例を示す図重量センサに加わった荷重をグルーピングして、時間順に並べた処理結果の例を示す図本発明の第６実施形態にかかる死角内物品報知システムの構成を示すブロック図本発明の第１実施形態にかかる履歴データベースの一例を示す図本発明の第１実施形態にかかる履歴データベースの一例を示す図本発明の第３実施形態にかかる死角内物品報知システムの構成を示すブロック図本発明の第１実施形態にかかる運搬物品推定手段の運搬候補物品を決定する一例を示す図であって、上側は前記一例を示す斜視図であり、下側はその平面図人が机を運搬しているときの本発明の第１実施形態にかかる死角内物品推定手段の処理の一例を示す図人が机を運搬しているときの本発明の第１実施形態にかかる死角内物品推定手段の処理の一例を示す図人が机を運搬していて財布が死角内物品でないときの本発明の第１実施形態にかかる死角内物品推定手段の処理の一例を示す図人が机を運搬していて財布が死角内物品であるときの本発明の第１実施形態にかかる死角内物品推定手段の処理の一例を示す図人が机を運搬していて財布の一部分が死角に入っているときの本発明の第１実施形態にかかる死角内物品推定手段の処理の一例を示す図

符号の説明

１０１人位置取得手段
１０２人進行状態推定手段
１０３物品データベース
１０４物品位置取得手段
１０５物品姿勢取得手段
１０６運搬物品推定手段
１０８顔向取得手段
１０９人物データベース
１１０眼球位置推定手段
１１１死角内物品推定手段
１１２進路上物品推定手段
１１３報知手段
１１５到達時間推定手段
１１６環境データベース
１１７履歴データベース
２００入出力装置
５０１机
５０２タグＡ
５０３タグＢ
５０４タグＣ
５０５Ｃｕｂｅ１
５０６Ｃｕｂｅ２
５０７Ｃｕｂｅ３
５０８Ｃｕｂｅ４
５０９Ｃｕｂｅ５
５１０超音波タグリーダ
５１２姿勢変化後の机
５３１非常に重たい運搬物品
６０１人
６０２机（運搬物品）
６０３雑誌（進路上物品）
６０４携帯電話（死角内物品）
６０５財布（接触可能性のある物品）
６０７運搬物品により生じる死角
６０８推定進路
６０９位置Ａ（過去の人の位置）
６１０位置Ｂ（現在の人の位置）
６１１位置Ｃ（進路上物品の位置）
６１２共同運搬者
６１３人６０１から見た机による死角
６１４人６０１から見た共同運搬者による死角
６１５お盆
６１６カバン
６１７人位置から人進行方向に向けて作成した直線
６１８お盆が存在するＸＹ平面上の領域
６１９カバンが存在するＸＹ平面上の領域
１９０１履物
１９０２タグリーダＡ
１９０３タグ
１９０４タグＡ
１９０５タグＢ
１９０６タグＣ
１９１０財布
２００１タグリーダＡ
２００２タグリーダＢ
２００３カメラＡ
２００４カメラＢ
２００５超音波タグリーダＡ
２００６超音波タグリーダＢ
２００７スピーカ

Claims

人の身体情報を記録した人物データベースと、
前記人と物品の位置の履歴を記録する履歴データベースと、
前記人の位置を取得し、取得した前記人の位置情報を前記履歴データベースに記録する人位置取得手段と、
前記履歴データベースを参照し、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定手段と、
少なくとも前記物品のＩＤと大きさと形状情報を記録した物品データベースと、
前記物品の位置を取得し、取得した物品の位置情報を前記履歴データベースに記録する物品位置取得手段と、
前記履歴データベースを参照し、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品と推定し、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていない場合の前記物品を障害物品と推定する運搬物品推定手段と、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定手段と、
前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定手段と、
前記眼球位置推定手段で推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて前記人にとって死角となる範囲内に、前記進路上物品推定手段により前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が、存在するか否かを推定する死角内物品推定手段と、
前記死角内物品推定手段により、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人に前記障害物品の情報を報知する報知手段と、
を備えたことを特徴とする死角内物品報知システム。
更に、前記運搬物品の姿勢を検出し、検出した前記運搬物品の姿勢の情報を前記履歴データベースに記録する物品姿勢取得手段を備えて、
前記死角内物品推定手段は、前記物品姿勢取得手段により取得された前記運搬物品の姿勢の情報を参照して、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記障害物品が存在するか否かを推定することを特徴とする請求項１に記載の死角内物品報知システム。
更に、前記物品データベースには前記運搬物品の透過性を示す情報が記録されており、
前記死角内物品推定手段は、更に、前記運搬物品推定手段で推定した前記運搬物品の透過性を示す情報を前記物品データベースにより参照し、前記運搬物品にて隠蔽され死角となる範囲内に、前記障害物品が存在するかを推定することを特徴とする請求項２に記載の死角内物品報知システム。
更に、前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行状態から、前記進路上物品推定手段が推定した前記障害物品に、前記人が辿り着くまでの時間を推定する到達時間推定手段を備え、
前記報知手段は、前記死角内物品推定手段が推定した前記障害物品の中に、前記進路上物品推定手段が前記人の進行方向に存在すると推定した前記障害物品が含まれており、且つ、前記到達時間推定手段が推定した時間が報知動作判断用基準時間より短くなった場合、前記人が前記障害物品と接触する危険性があると前記報知手段により判断して、前記報知手段により、前記人に前記障害物品と接触する危険性があることを報知することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の死角内物品報知システム。
更に、前記運搬物品推定手段は、前記人位置取得手段が取得した前記人の位置を継続的に受け取り、２人以上の人の位置が同様の動きをしていた場合には、互いに、片方の人をもう片方の人の運搬物品であると推定することを特徴とする請求項１から４のいずれか1つに記載の死角内物品報知システム。
更に、前記人の顔の向きを取得する顔向取得手段を備え、
前記人進行状態推定手段は、前記履歴データベースの前記人の位置の情報と、前記顔向取得手段が取得した前記人の顔の向きの情報を参照することによって、前記人の進行方向を推定することを特徴とする請求項１から５のいずれか1つに記載の死角内物品報知システム。
少なくとも、人の位置と、前記人の眼球の位置と、物品の位置の情報を入力可能な情報入力部と、
前記情報入力部より受け取った前記人の位置情報を基に前記人の進行方向を推定する人進行状態推定手段と、
前記情報入力部より受け取った前記人の位置情報と前記物品の位置情報を基に、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定手段と、
前記人進行状態推定手段が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定手段と、
前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定手段が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定手段と、
を備えたことを特徴とする死角内物品推定装置。
人の位置を取得する人位置取得ステップと、
前記人位置取得ステップにて取得した前記人の位置情報から、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定ステップと、
前記物品の位置を取得する物品位置取得ステップと、
前記物品位置取得ステップにて取得した前記物品の位置と、前記人位置取得ステップにて取得した前記人の位置から、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定ステップと、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定ステップと、
前記人進行状態推定ステップが推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定ステップが推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定ステップと、
前記眼球位置推定ステップで推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定ステップで前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定ステップと、
前記死角内物品推定ステップで前記死角となる範囲内に前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人に情報を報知する報知ステップと、
を備えたことを特徴とする死角内物品報知方法。
コンピュータに、
人の位置を取得する人位置取得機能と、
前記人位置取得機能にて取得した前記人の位置情報から、前記人の進行方向を推定する人進行状態推定機能と、
物品の位置を取得する物品位置取得機能と、
前記物品位置取得機能にて取得した前記物品の位置と、前記人位置取得機能にて取得した前記人の位置から、前記人の位置と前記物品の位置が同様の動きをしていた場合に前記物品を前記人の運搬物品とし、前記運搬物品以外の物品を障害物品とする運搬物品推定機能と、
前記人の眼球の位置を推定する眼球位置推定機能と、
前記人進行状態推定機能が推定した前記人の進行方向に、前記運搬物品推定機能が推定した前記障害物品が存在するか否かを推定する進路上物品推定機能と、
前記眼球位置推定機能で推定された前記人の眼球の位置を参照しつつ、前記運搬物品により隠蔽されて死角となる範囲内に、前記進路上物品推定機能で前記人の進行方向に存在すると推定された前記障害物品が存在するか否かを推定する死角内物品推定機能と、
前記死角内物品推定機能で前記死角となる範囲内に前記障害物品が存在すると推定されたとき、前記人への情報の報知を実行するための報知機能と、
を実現させるための死角内物品報知プログラム。