JP3409538B2 - 人体検出装置 - Google Patents
人体検出装置Info
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- JP3409538B2 JP3409538B2 JP27246695A JP27246695A JP3409538B2 JP 3409538 B2 JP3409538 B2 JP 3409538B2 JP 27246695 A JP27246695 A JP 27246695A JP 27246695 A JP27246695 A JP 27246695A JP 3409538 B2 JP3409538 B2 JP 3409538B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、人体から放射され
る赤外線により人体の存在を検出する人体検出装置に係
わり、特に人体の検出精度を向上させる技術に関する。
る赤外線により人体の存在を検出する人体検出装置に係
わり、特に人体の検出精度を向上させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の人体検出装置においては、図13に
示すように、赤外線を感知し該赤外線の強度を電気信号
に変換する２次元の赤外線センサ131 を用いて測定方向
から得られる赤外線の強度を検出し、この赤外線センサ
131 の出力信号を走査回路132により順次読み出すこと
により測定方向に対する２次元の赤外線強度分布データ
を生成し、該赤外線強度分布データに所定の強度に属す
る領域が存在するかを処理装置133によって判定し、所
定の強度の領域が存在する場合に報知装置134 により報
知を発生させる方法が一般的に知られている。
示すように、赤外線を感知し該赤外線の強度を電気信号
に変換する２次元の赤外線センサ131 を用いて測定方向
から得られる赤外線の強度を検出し、この赤外線センサ
131 の出力信号を走査回路132により順次読み出すこと
により測定方向に対する２次元の赤外線強度分布データ
を生成し、該赤外線強度分布データに所定の強度に属す
る領域が存在するかを処理装置133によって判定し、所
定の強度の領域が存在する場合に報知装置134 により報
知を発生させる方法が一般的に知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の人体検出装置にあっては、赤外線センサの出
力から所定の赤外線強度範囲内の物体を抽出することに
より検出するため、人体のように放出される赤外線量が
非常に少ない物体を正確に検出することは困難であっ
た。即ち、所定の条件を満たす物体を検出したとして
も、電気信号に変換された赤外線センサの出力は非常に
微弱であり、またＳＮ比も低いため、人体と人体以外の
物体との区別がつかない場合がしばしば生じていた。
うな従来の人体検出装置にあっては、赤外線センサの出
力から所定の赤外線強度範囲内の物体を抽出することに
より検出するため、人体のように放出される赤外線量が
非常に少ない物体を正確に検出することは困難であっ
た。即ち、所定の条件を満たす物体を検出したとして
も、電気信号に変換された赤外線センサの出力は非常に
微弱であり、またＳＮ比も低いため、人体と人体以外の
物体との区別がつかない場合がしばしば生じていた。
【０００４】本発明は、このような従来の問題に鑑み、
赤外線センサの感度を実質的に向上させる処理を行うこ
とにより、人体の検出精度を向上させた人体検出装置を
提供することを目的としている。
赤外線センサの感度を実質的に向上させる処理を行うこ
とにより、人体の検出精度を向上させた人体検出装置を
提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明は、赤外線の強度分布を測定
する２次元の赤外線センサとを備えた人体検出装置にお
いて、前記測定された赤外線の強度分布に対して第１の
強度範囲に属する領域を抽出する第１の領域抽出手段
と、前記第１の強度範囲に属する領域に対して前記赤外
線の強度を所定の回数検出し、該検出した赤外線の強度
を積算処理することにより積算強度分布を求める積算強
度分布測定手段と、該積算強度分布測定手段により求め
た積算強度分布に対して第２の強度範囲に属する領域を
抽出する第２の領域抽出手段と、前記第２の強度範囲に
属する領域に基づいて人体の有無を判定する人体判定手
段と、を含んで構成するようにした。
に、請求項１に記載の発明は、赤外線の強度分布を測定
する２次元の赤外線センサとを備えた人体検出装置にお
いて、前記測定された赤外線の強度分布に対して第１の
強度範囲に属する領域を抽出する第１の領域抽出手段
と、前記第１の強度範囲に属する領域に対して前記赤外
線の強度を所定の回数検出し、該検出した赤外線の強度
を積算処理することにより積算強度分布を求める積算強
度分布測定手段と、該積算強度分布測定手段により求め
た積算強度分布に対して第２の強度範囲に属する領域を
抽出する第２の領域抽出手段と、前記第２の強度範囲に
属する領域に基づいて人体の有無を判定する人体判定手
段と、を含んで構成するようにした。
【０００６】このように、人体が存在すると思われる領
域に対して積算処理を施すことにより赤外線センサから
の信号のＳＮ比が改善され、人体の検出感度を向上させ
ることができる一方、抽出された一部の領域に対して積
算処理を行うため処理速度を向上させることができ、人
体をより迅速に検出することができる。請求項２に記載
の発明は、前記第２の強度範囲は、前記第１の強度範囲
より狭い強度範囲とした。
域に対して積算処理を施すことにより赤外線センサから
の信号のＳＮ比が改善され、人体の検出感度を向上させ
ることができる一方、抽出された一部の領域に対して積
算処理を行うため処理速度を向上させることができ、人
体をより迅速に検出することができる。請求項２に記載
の発明は、前記第２の強度範囲は、前記第１の強度範囲
より狭い強度範囲とした。
【０００７】このように人体の放出する赤外線の強度に
より近い強度範囲を設定することにより、第１の強度範
囲に属する領域より正確に人体が存在すると思われる領
域を特定することができ、以て、人体の検出精度を高め
ることができる。請求項３に記載の発明は、赤外線発生
物体までの距離を測定する手段を含み、前記人体判定手
段は、該物体までの距離と前記第２の強度範囲に属する
領域の大きさとの関係に基づいて人体の存在を判定する
ようにした。
より近い強度範囲を設定することにより、第１の強度範
囲に属する領域より正確に人体が存在すると思われる領
域を特定することができ、以て、人体の検出精度を高め
ることができる。請求項３に記載の発明は、赤外線発生
物体までの距離を測定する手段を含み、前記人体判定手
段は、該物体までの距離と前記第２の強度範囲に属する
領域の大きさとの関係に基づいて人体の存在を判定する
ようにした。
【０００８】このように第２の強度範囲に属する領域に
加え、該領域に対応する距離からも人体か否かを判定す
ることにより、人体の検出精度をより向上させることが
できる。請求項４に記載の発明は、前記人体判定手段の
判定信号が、人体判定時に報知を行う報知手段に出力さ
れるようにした。
加え、該領域に対応する距離からも人体か否かを判定す
ることにより、人体の検出精度をより向上させることが
できる。請求項４に記載の発明は、前記人体判定手段の
判定信号が、人体判定時に報知を行う報知手段に出力さ
れるようにした。
【０００９】これにより、人体が検出されたときに人体
の存在を知らせる報知を発生させることができる。
の存在を知らせる報知を発生させることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下に本発明の具体的な実施の形
態を図１〜図１２に基づいて説明する。まず、第１の実
施の形態の構成を図１のブロック図（点線内は含まず）
を用いて説明する。本実施の形態における人体検出装置
は、物体から放射された赤外線の強度を検出する２次元
の赤外線センサ101 と、２次元の赤外線センサ101 を構
成する個々の検出子を走査することにより該検出子から
の出力信号を収集して温度分布画像を生成する走査回路
Ａ102 および走査回路Ｂ103 と、得られた温度分布画像
を格納する画像メモリ104 と、該画像に対して例えば２
値化、領域抽出、重心位置算出等の画像処理を行う画像
処理装置105 と、を備え、これらの処理をマイクロコン
ピュータ108 により統括して制御する構成となってい
る。
態を図１〜図１２に基づいて説明する。まず、第１の実
施の形態の構成を図１のブロック図（点線内は含まず）
を用いて説明する。本実施の形態における人体検出装置
は、物体から放射された赤外線の強度を検出する２次元
の赤外線センサ101 と、２次元の赤外線センサ101 を構
成する個々の検出子を走査することにより該検出子から
の出力信号を収集して温度分布画像を生成する走査回路
Ａ102 および走査回路Ｂ103 と、得られた温度分布画像
を格納する画像メモリ104 と、該画像に対して例えば２
値化、領域抽出、重心位置算出等の画像処理を行う画像
処理装置105 と、を備え、これらの処理をマイクロコン
ピュータ108 により統括して制御する構成となってい
る。
【００１１】尚、本実施の形態における画像処理装置10
5 をマイクロコンピュータ108 により代用した構成とし
てもよい。次に、本実施の形態の人体検出装置による人
体の検出方法を図２に示すフローチャートに従って説明
する。まず、赤外線センサ101 を人体を検出しようとす
る方向に向けて配設する。そして、走査回路Ａ102 によ
り赤外線センサの個々の検出子を順次走査し、それぞれ
の検出子からの出力信号を抽出する(201) 。この赤外線
センサの各検出子の出力信号から検出領域内の温度分布
を得ることができる。尚、このときの走査方法の一例と
しては、図３に示す画面右上を始点としたラスター走査
が挙げられる。
5 をマイクロコンピュータ108 により代用した構成とし
てもよい。次に、本実施の形態の人体検出装置による人
体の検出方法を図２に示すフローチャートに従って説明
する。まず、赤外線センサ101 を人体を検出しようとす
る方向に向けて配設する。そして、走査回路Ａ102 によ
り赤外線センサの個々の検出子を順次走査し、それぞれ
の検出子からの出力信号を抽出する(201) 。この赤外線
センサの各検出子の出力信号から検出領域内の温度分布
を得ることができる。尚、このときの走査方法の一例と
しては、図３に示す画面右上を始点としたラスター走査
が挙げられる。
【００１２】これにより得られる温度分布、即ち、出力
信号の強度分布を、画像メモリ104のフレーム１に格納
し(202)、画像処理装置105により人体の温度（体温）に
相当する温度範囲（例えば27〜37℃）を１とし、その他
の温度範囲を０とする２値化処理を行う(203) 。図４に
この２値化処理を施した画像の一例を示した。この２値
化処理を施すことにより、人体の温度に相当する温度範
囲である人体候補領域Ａ41a 〜41d と、それ以外の領域
42とを大まかに分別することができる。
信号の強度分布を、画像メモリ104のフレーム１に格納
し(202)、画像処理装置105により人体の温度（体温）に
相当する温度範囲（例えば27〜37℃）を１とし、その他
の温度範囲を０とする２値化処理を行う(203) 。図４に
この２値化処理を施した画像の一例を示した。この２値
化処理を施すことにより、人体の温度に相当する温度範
囲である人体候補領域Ａ41a 〜41d と、それ以外の領域
42とを大まかに分別することができる。
【００１３】そして、図４に示す２値化画像に対して、
例えばラベリング処理を施すことにより人体候補領域Ａ
を個々に分別して抽出・認識する(204) 。さらに、抽出
されたそれぞれの人体候補領域Ａに対して、図５に示す
順番で走査回路Ｂ103 により走査することにより、画像
メモリ104 のフレーム２に赤外線センサの出力を格納す
るようにする。即ち、フレーム１の２値化画像における
値が１の領域に対してフレーム２の対応する位置にデー
タを格納するようにする。
例えばラベリング処理を施すことにより人体候補領域Ａ
を個々に分別して抽出・認識する(204) 。さらに、抽出
されたそれぞれの人体候補領域Ａに対して、図５に示す
順番で走査回路Ｂ103 により走査することにより、画像
メモリ104 のフレーム２に赤外線センサの出力を格納す
るようにする。即ち、フレーム１の２値化画像における
値が１の領域に対してフレーム２の対応する位置にデー
タを格納するようにする。
【００１４】一方、赤外線センサの各検出子からの出力
信号の検出も同様に、走査回路Ｂ103 により人体候補領
域Ａに対して検出するようにし、検出した出力信号を画
像メモリ104 のフレーム２の人体候補領域Ａに対応する
位置に格納する。これにより、人体検出のための処理が
不要な領域を省略することができるので、計算の負担が
軽減され処理速度を向上させることができる。
信号の検出も同様に、走査回路Ｂ103 により人体候補領
域Ａに対して検出するようにし、検出した出力信号を画
像メモリ104 のフレーム２の人体候補領域Ａに対応する
位置に格納する。これにより、人体検出のための処理が
不要な領域を省略することができるので、計算の負担が
軽減され処理速度を向上させることができる。
【００１５】この人体候補領域Ａに対して検出する赤外
線センサからの出力信号を、所定の回数取り込むことに
より積算処理する(205) 。即ち、赤外線センサからの出
力信号を所定の回数取り込み、取り込んだ信号を加算し
た総和を求めることにより行う。この積算処理をＮ回行
うことにより、人体候補領域Ａに対する赤外線センサか
らの検出値のＳＮ比を、Ｎ-1に比例して改善することが
できる。尚、この積算処理は積分回路等のハードウエア
を用いて実施してもよい。
線センサからの出力信号を、所定の回数取り込むことに
より積算処理する(205) 。即ち、赤外線センサからの出
力信号を所定の回数取り込み、取り込んだ信号を加算し
た総和を求めることにより行う。この積算処理をＮ回行
うことにより、人体候補領域Ａに対する赤外線センサか
らの検出値のＳＮ比を、Ｎ-1に比例して改善することが
できる。尚、この積算処理は積分回路等のハードウエア
を用いて実施してもよい。
【００１６】次に、積算処理によってＳＮ比を改善した
フレーム２の積算データを、画像処理装置105 により前
記２値化処理のしきい値より狭い温度範囲（例えば32±
１℃）で再度２値化処理を行う(206) 。これにより、図
４の人体候補領域Ａより高い精度で図６に示す人体が存
在すると思われる人体候補領域Ｂ61a,61b を抽出するこ
とができる(207) 。
フレーム２の積算データを、画像処理装置105 により前
記２値化処理のしきい値より狭い温度範囲（例えば32±
１℃）で再度２値化処理を行う(206) 。これにより、図
４の人体候補領域Ａより高い精度で図６に示す人体が存
在すると思われる人体候補領域Ｂ61a,61b を抽出するこ
とができる(207) 。
【００１７】以上の処理により得られた各人体候補領域
Ｂに対して、ｘ方向の長さＤｘi 、Ｙ方向の長さＤ
ｙi 、および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi をそれぞれ求める
(208) 。求めたＤｘi , Ｄｙi 、および重心位置Ｃ
ｘi ，Ｃｙi を、図７に示すように画像メモリ104 のフ
レーム３に、存在した人体候補領域Ｂの個数分格納す
る。ここで、ｉは人体候補領域Ｂの順番を表す指標であ
り、長さＤｘi ，Ｄｙi は例えば各人体候補領域Ｂに対
する最大長さとしてもよい。
Ｂに対して、ｘ方向の長さＤｘi 、Ｙ方向の長さＤ
ｙi 、および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi をそれぞれ求める
(208) 。求めたＤｘi , Ｄｙi 、および重心位置Ｃ
ｘi ，Ｃｙi を、図７に示すように画像メモリ104 のフ
レーム３に、存在した人体候補領域Ｂの個数分格納す
る。ここで、ｉは人体候補領域Ｂの順番を表す指標であ
り、長さＤｘi ，Ｄｙi は例えば各人体候補領域Ｂに対
する最大長さとしてもよい。
【００１８】次に、マイクロコンピュータ108 により画
像メモリ104 のフレーム３から各人体候補領域Ｂに対す
るＤｘi ，Ｄｙi ，および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi を読
み込む。そして、これらの値、またはこれらの値から求
められる特徴量に基づいて人体候補領域Ｂに人体が存在
するか否かを判定(209) することにより人体を検出す
る。
像メモリ104 のフレーム３から各人体候補領域Ｂに対す
るＤｘi ，Ｄｙi ，および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi を読
み込む。そして、これらの値、またはこれらの値から求
められる特徴量に基づいて人体候補領域Ｂに人体が存在
するか否かを判定(209) することにより人体を検出す
る。
【００１９】この判定処理の後、再度赤外線センサ101
による測定ステップ(201) に戻り、以上の処理を繰り返
す。以上説明したように、本実施の形態によれば、人体
が存在すると思われる人体候補領域Ａに対して積算処理
を行うことにより、赤外線センサ101 の出力信号のＳＮ
比を改善して人体の検出精度を高めることができる。ま
た、抽出された人体候補領域Ａに対して積算処理を行う
ため、処理速度を向上させることができ、以て、人体を
より迅速に検出することができる。
による測定ステップ(201) に戻り、以上の処理を繰り返
す。以上説明したように、本実施の形態によれば、人体
が存在すると思われる人体候補領域Ａに対して積算処理
を行うことにより、赤外線センサ101 の出力信号のＳＮ
比を改善して人体の検出精度を高めることができる。ま
た、抽出された人体候補領域Ａに対して積算処理を行う
ため、処理速度を向上させることができ、以て、人体を
より迅速に検出することができる。
【００２０】次に、第１の実施の形態の構成に、検出さ
れた物体との距離からも人体であるか否かを判定する第
２の実施の形態を説明する。本実施の形態における構成
を図１のブロック図（点線内を含む）を用いて説明す
る。本実施の形態における人体検出装置は、第１の実施
の形態における構成に、例えば近赤外線等のレーダビー
ムを放射し、その反射ビームが到達するまでの時間から
物体までの距離を測定する距離測定装置106と、前記赤
外線センサの検出範囲の物体に対する距離測定データを
格納する距離データメモリ107 と、人体を検出したとき
に報知を発生させる報知装置109 と、を追加した構成で
ある。
れた物体との距離からも人体であるか否かを判定する第
２の実施の形態を説明する。本実施の形態における構成
を図１のブロック図（点線内を含む）を用いて説明す
る。本実施の形態における人体検出装置は、第１の実施
の形態における構成に、例えば近赤外線等のレーダビー
ムを放射し、その反射ビームが到達するまでの時間から
物体までの距離を測定する距離測定装置106と、前記赤
外線センサの検出範囲の物体に対する距離測定データを
格納する距離データメモリ107 と、人体を検出したとき
に報知を発生させる報知装置109 と、を追加した構成で
ある。
【００２１】この距離測定装置106と距離データメモリ1
07 とを追加した人体検出装置による検出処理を、図８
に示すフローチャートに従って説明する。このフローチ
ャートにおけるステップ301 〜ステップ308 は、第１の
実施の形態における図２のステップ201 〜ステップ208
と同様であるのでここでは説明を省略する。本実施の形
態においては、第１の実施の形態における赤外線センサ
101 による温度分布の測定と並行して、赤外線センサ10
1 による測定範囲に対して距離測定装置106 により距離
を測定する(309) 。例えば、該測定範囲に対してレーダ
ビームを図３に示すラスタ走査により照射し、各測定位
置における反射ビームの到達時間から距離を測定するこ
とができる。この距離の測定結果を距離データメモリ10
7に測定位置に対応して格納する。
07 とを追加した人体検出装置による検出処理を、図８
に示すフローチャートに従って説明する。このフローチ
ャートにおけるステップ301 〜ステップ308 は、第１の
実施の形態における図２のステップ201 〜ステップ208
と同様であるのでここでは説明を省略する。本実施の形
態においては、第１の実施の形態における赤外線センサ
101 による温度分布の測定と並行して、赤外線センサ10
1 による測定範囲に対して距離測定装置106 により距離
を測定する(309) 。例えば、該測定範囲に対してレーダ
ビームを図３に示すラスタ走査により照射し、各測定位
置における反射ビームの到達時間から距離を測定するこ
とができる。この距離の測定結果を距離データメモリ10
7に測定位置に対応して格納する。
【００２２】ここにおいて、距離データメモリ107は、
図９に示す２次元的に配列されたｍ×ｎ個の要素で構成
され、図10に示す画像メモリ104 のフレーム１のｍ×ｎ
個の画素と１：１で対応している。即ち、任意の測定位
置ｘ，ｙに対する距離の測定値Ｄ（ｘ，ｙ）は、画像メ
モリ104 のフレーム１に格納されている赤外線の強度Ｔ
（ｘ，ｙ）に対応している。
図９に示す２次元的に配列されたｍ×ｎ個の要素で構成
され、図10に示す画像メモリ104 のフレーム１のｍ×ｎ
個の画素と１：１で対応している。即ち、任意の測定位
置ｘ，ｙに対する距離の測定値Ｄ（ｘ，ｙ）は、画像メ
モリ104 のフレーム１に格納されている赤外線の強度Ｔ
（ｘ，ｙ）に対応している。
【００２３】次に、マイクロコンピュータ108 により画
像メモリ104 のフレーム３から人体候補領域Ｂに対する
Ｄｘi ，Ｄｙi ，および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi を読み
込み、重心位置における距離の測定値Ｄ（Ｃｘi ，Ｃｙ
i ）を距離データメモリ107から読込む。ここで、物体
までの距離が分かれば画像上の人体の大きさをある程度
予測することができるので、各人体候補領域Ｂに対する
距離の測定値Ｄ（Ｃｘ i ，Ｃｙi ）に対応した人体のｘ
方向およびｙ方向の画像上の大きさＨｘi ，Ｈｙi を求
める(310) 。
像メモリ104 のフレーム３から人体候補領域Ｂに対する
Ｄｘi ，Ｄｙi ，および重心位置Ｃｘi ，Ｃｙi を読み
込み、重心位置における距離の測定値Ｄ（Ｃｘi ，Ｃｙ
i ）を距離データメモリ107から読込む。ここで、物体
までの距離が分かれば画像上の人体の大きさをある程度
予測することができるので、各人体候補領域Ｂに対する
距離の測定値Ｄ（Ｃｘ i ，Ｃｙi ）に対応した人体のｘ
方向およびｙ方向の画像上の大きさＨｘi ，Ｈｙi を求
める(310) 。
【００２４】このＨｘi ，Ｈｙi を、赤外線センサによ
り検出した各人体候補領域Ｂの大きさＤｘi ，Ｄｙi に
対して、例えばＨｘi とＤｘi の差、およびＨｙi とＤ
ｙiの差を求める等して比較し(311) 、それぞれの差が
所定値以下、即ち、人体候補領域Ｂが人体の大きさとほ
ぼ同じであった場合に、この人体候補領域Ｂに人体が存
在すると判定して報知装置109 により報知を発生させる
(312) 。この報知の後、再度赤外線センサ101 による測
定ステップ(301) に戻る。また、人体の大きさと同じ大
きさでなかった場合は、報知を発生させずに再度赤外線
センサ101 による測定ステップ(301) に戻る。
り検出した各人体候補領域Ｂの大きさＤｘi ，Ｄｙi に
対して、例えばＨｘi とＤｘi の差、およびＨｙi とＤ
ｙiの差を求める等して比較し(311) 、それぞれの差が
所定値以下、即ち、人体候補領域Ｂが人体の大きさとほ
ぼ同じであった場合に、この人体候補領域Ｂに人体が存
在すると判定して報知装置109 により報知を発生させる
(312) 。この報知の後、再度赤外線センサ101 による測
定ステップ(301) に戻る。また、人体の大きさと同じ大
きさでなかった場合は、報知を発生させずに再度赤外線
センサ101 による測定ステップ(301) に戻る。
【００２５】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、人体までの距離が測定できるため、検出した人体ま
での距離に応じた報知を発生させることが可能となる。
例えば、検出された人体が遠い位置にいる場合は弱い報
知を発生し、接近するに従い強い報知にすることも可能
となる。また、赤外線センサからの出力信号のＳＮ比を
改善して抽出した人体候補領域Ｂのｘ方向およびｙ方向
の大きさに加え、人体候補領域Ｂの距離に応じた判定を
加えたため、人体の検出精度をより高めることができ
る。
ば、人体までの距離が測定できるため、検出した人体ま
での距離に応じた報知を発生させることが可能となる。
例えば、検出された人体が遠い位置にいる場合は弱い報
知を発生し、接近するに従い強い報知にすることも可能
となる。また、赤外線センサからの出力信号のＳＮ比を
改善して抽出した人体候補領域Ｂのｘ方向およびｙ方向
の大きさに加え、人体候補領域Ｂの距離に応じた判定を
加えたため、人体の検出精度をより高めることができ
る。
【００２６】次に、２個の赤外線センサを用いて人体を
検出する第３の実施の形態について説明する。この第３
の実施の形態における人体検出装置の構成を図11のブロ
ック図に示す。本実施の形態は、第２の実施の形態にお
ける構成の距離測定装置106の代わりに、赤外線センサ1
01a,101b を備えた構成としている。この２つの赤外線
センサ101a,101b を用いた人体検出装置による人体の検
出方法を図12を用いて説明する。まず、赤外線センサ10
1 a,101bから第１の実施の形態における図２のステップ
201 〜ステップ208 までの処理を行い、２値化処理した
画像122a,122b の人体候補領域Ｂ123a,123b をそれぞれ
検出する。得られた画像122a,122b を、画像の位置を合
わせて重ね合わせることにより、各候補領域Ｂ123a,123
b のずれ量Ｗを求め、このずれ量Ｗから人体121 までの
距離Ｌを、予め用意したマップや計算式により求める。
検出する第３の実施の形態について説明する。この第３
の実施の形態における人体検出装置の構成を図11のブロ
ック図に示す。本実施の形態は、第２の実施の形態にお
ける構成の距離測定装置106の代わりに、赤外線センサ1
01a,101b を備えた構成としている。この２つの赤外線
センサ101a,101b を用いた人体検出装置による人体の検
出方法を図12を用いて説明する。まず、赤外線センサ10
1 a,101bから第１の実施の形態における図２のステップ
201 〜ステップ208 までの処理を行い、２値化処理した
画像122a,122b の人体候補領域Ｂ123a,123b をそれぞれ
検出する。得られた画像122a,122b を、画像の位置を合
わせて重ね合わせることにより、各候補領域Ｂ123a,123
b のずれ量Ｗを求め、このずれ量Ｗから人体121 までの
距離Ｌを、予め用意したマップや計算式により求める。
【００２７】得られた距離Ｌから、図８のステップ310
〜312 に従い、画像上における人体の大きさをＨｘi ，
Ｈｙi を求め、これらを人体候補領域Ｂの大きさＤ
ｘi ，Ｄｙi と比較する。人体候補領域Ｂと人体の大き
さがほぼ等しければ報知を発生し、等しくなければ報知
を発生せずに、再度赤外線センサによる測定を繰り返し
行う。
〜312 に従い、画像上における人体の大きさをＨｘi ，
Ｈｙi を求め、これらを人体候補領域Ｂの大きさＤ
ｘi ，Ｄｙi と比較する。人体候補領域Ｂと人体の大き
さがほぼ等しければ報知を発生し、等しくなければ報知
を発生せずに、再度赤外線センサによる測定を繰り返し
行う。
【００２８】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、異なる位置に設けた２つの赤外線センサから物体ま
での距離を測定することにより、簡単な構成で人体候補
領域Ｂに対する距離を求めることができ、人体を精度よ
く検出することができる。
ば、異なる位置に設けた２つの赤外線センサから物体ま
での距離を測定することにより、簡単な構成で人体候補
領域Ｂに対する距離を求めることができ、人体を精度よ
く検出することができる。
【００２９】
【発明の効果】請求項１に記載の発明によれば、人体が
存在すると思われる領域に対して積算処理を施すことに
より赤外線センサからの信号のＳＮ比が改善され、人体
の検出精度を向上させることができる一方、抽出された
一部の領域に対して積算処理を行うため処理速度を向上
させることができ、人体をより迅速に検出することがで
きる。
存在すると思われる領域に対して積算処理を施すことに
より赤外線センサからの信号のＳＮ比が改善され、人体
の検出精度を向上させることができる一方、抽出された
一部の領域に対して積算処理を行うため処理速度を向上
させることができ、人体をより迅速に検出することがで
きる。
【００３０】請求項２に記載の発明によれば、第２の強
度範囲は、第１の強度範囲より狭い強度範囲とすること
により、人体の放出する赤外線の強度により近い赤外線
の強度範囲を設定することができ、第２の強度範囲に属
する領域を第１の強度範囲に属する領域より正確に人体
が存在すると思われる領域を特定することができ、以
て、人体の検出精度をより高めることができる。
度範囲は、第１の強度範囲より狭い強度範囲とすること
により、人体の放出する赤外線の強度により近い赤外線
の強度範囲を設定することができ、第２の強度範囲に属
する領域を第１の強度範囲に属する領域より正確に人体
が存在すると思われる領域を特定することができ、以
て、人体の検出精度をより高めることができる。
【００３１】請求項３に記載の発明によれば、第２の強
度範囲に属する領域に加え、該領域に対応する距離から
も人体か否かを判定することにより、人体の検出精度を
より向上させることができる。請求項４に記載の発明
は、前記人体判定手段の判定信号が、人体判定時に報知
を行う報知手段に出力されるようにした。
度範囲に属する領域に加え、該領域に対応する距離から
も人体か否かを判定することにより、人体の検出精度を
より向上させることができる。請求項４に記載の発明
は、前記人体判定手段の判定信号が、人体判定時に報知
を行う報知手段に出力されるようにした。
【００３２】これにより、人体が検出されたときに人体
の存在を知らせる報知を発生させることができる。
の存在を知らせる報知を発生させることができる。
【図１】第１および第２の実施の形態における構成・機
能を示すブロック図。
能を示すブロック図。
【図２】第１の実施の形態における人体検出処理のフロ
ーチャート。
ーチャート。
【図３】赤外線センサの出力信号を検出する際の走査方
法を説明する図。
法を説明する図。
【図４】赤外線センサからの信号の強度分布を２値化処
理した図。
理した図。
【図５】２値化処理後の人体候補領域Ａの走査方法を説
明する図。
明する図。
【図６】人体候補領域Ｂの抽出結果を示す図。
【図７】画像メモリのフレーム３の構成を示す図。
【図８】第２の実施の形態における人体検出処理のフロ
ーチャート。
ーチャート。
【図９】距離測定メモリの構成を示す図。
【図10】画像メモリのフレーム１の構成を示す図。
【図11】第３の実施の形態における構成・機能を示すブ
ロック図。
ロック図。
【図12】第３の実施の形態における距離検出方法を説明
する図。
する図。
【図13】従来の人体検出装置の構成・機能を示すブロッ
ク図。
ク図。
41a,41b,41c,41d 人体候補領域Ａ
61a,62b 人体候補領域Ｂ
101,101a,101b 赤外線センサ
131 人体
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01V 8/20
G01J 1/02
G01K 13/04
G06T 1/00
G08B 13/18
Claims (4)
- 【請求項１】赤外線の強度分布を測定する２次元の赤外
線センサを備えた人体検出装置において、 前記測定された赤外線の強度分布に対して第１の強度範
囲に属する領域を抽出する第１の領域抽出手段と、 前記第１の強度範囲に属する領域に対して前記赤外線の
強度を所定の回数検出し、該検出した赤外線の強度を積
算処理することにより積算強度分布を求める積算強度分
布測定手段と、 該積算強度分布測定手段により求めた積算強度分布に対
して第２の強度範囲に属する領域を抽出する第２の領域
抽出手段と、 前記第２の強度範囲に属する領域に基づいて人体の有無
を判定する人体判定手段と、を含んで構成したことを特
徴とする人体検出装置。 - 【請求項２】前記第２の強度範囲は、前記第１の強度範
囲より狭い強度範囲である請求項１に記載の人体検出装
置。 - 【請求項３】赤外線発生物体までの距離を測定する手段
を含み、前記人体判定手段は、該物体までの距離と前記
第２の強度範囲に属する領域の大きさとの関係に基づい
て人体の存在を判定する請求項１または請求項２に記載
の人体検出装置。 - 【請求項４】前記人体判定手段の判定信号が、人体判定
時に報知を行う報知手段に出力されている請求項１〜請
求項３のいずれか１つに記載の人体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27246695A JP3409538B2 (ja) | 1995-10-20 | 1995-10-20 | 人体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27246695A JP3409538B2 (ja) | 1995-10-20 | 1995-10-20 | 人体検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09113634A JPH09113634A (ja) | 1997-05-02 |
| JP3409538B2 true JP3409538B2 (ja) | 2003-05-26 |
Family
ID=17514315
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27246695A Expired - Lifetime JP3409538B2 (ja) | 1995-10-20 | 1995-10-20 | 人体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3409538B2 (ja) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3477374B2 (ja) * | 1998-08-04 | 2003-12-10 | 三菱重工業株式会社 | 領域侵入者検知装置 |
| US6292685B1 (en) | 1998-09-11 | 2001-09-18 | Exergen Corporation | Temporal artery temperature detector |
| JP4543861B2 (ja) * | 2004-09-30 | 2010-09-15 | 日産自動車株式会社 | 人物検出装置及び方法 |
| JP4534700B2 (ja) * | 2004-09-30 | 2010-09-01 | 日産自動車株式会社 | 人物検出装置及び方法 |
| JP4780702B2 (ja) * | 2005-11-18 | 2011-09-28 | 株式会社Ｉｈｉエアロスペース | 遠隔監視装置 |
| WO2008029679A1 (fr) * | 2006-09-07 | 2008-03-13 | Mitsubishi Electric Corporation | Climatiseur |
| JP2008085700A (ja) * | 2006-09-28 | 2008-04-10 | Sanyo Electric Co Ltd | 映像再生装置及び再生用プログラム |
| JP4496383B2 (ja) * | 2007-04-03 | 2010-07-07 | 本田技研工業株式会社 | 車両周辺監視装置、車両周辺監視方法、車両周辺監視プログラム |
| US8884229B2 (en) * | 2012-02-22 | 2014-11-11 | Excelitas Technologies Singapore Pte. Ltd. | Passive infrared range finding proximity detector |
| JP6567511B2 (ja) | 2014-05-27 | 2019-08-28 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ | 空気調和装置が実行するセンサの制御方法 |
-
1995
- 1995-10-20 JP JP27246695A patent/JP3409538B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09113634A (ja) | 1997-05-02 |
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