JP3476289B2 - 時系列処理による物体検出方法およびその検出装置 - Google Patents
時系列処理による物体検出方法およびその検出装置Info
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- JP3476289B2 JP3476289B2 JP27866995A JP27866995A JP3476289B2 JP 3476289 B2 JP3476289 B2 JP 3476289B2 JP 27866995 A JP27866995 A JP 27866995A JP 27866995 A JP27866995 A JP 27866995A JP 3476289 B2 JP3476289 B2 JP 3476289B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、測定空間内の人体
の数、位置等を検出する装置に関する。
の数、位置等を検出する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、セキュリティ、空調、照明等の分
野において室内の人体の数、位置等を非接触で検知する
人体検出装置の必要性が高まっている。
野において室内の人体の数、位置等を非接触で検知する
人体検出装置の必要性が高まっている。
【０００３】例えば赤外線アレイセンサと超音波センサ
との情報により人体を判定する方法が特願平１−２７１
２６６に記載されている。
との情報により人体を判定する方法が特願平１−２７１
２６６に記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら同発明に
おいては、コンピュータ等の発熱物体が測定空間内に存
在した場合、人体との判別が難しいという欠点がある。
おいては、コンピュータ等の発熱物体が測定空間内に存
在した場合、人体との判別が難しいという欠点がある。
【０００５】本発明は上述の問題を解決し、より信頼性
および精度の高い人体検出方法、検出装置を提供するこ
とを目的とするものである。
および精度の高い人体検出方法、検出装置を提供するこ
とを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、物体の位置を
検知する物***置検知手段と、二次元の熱画像を検知す
る二次元熱画像検知手段と、前記物***置検知手段より
得られた測定空間内の各物体の位置情報の時間的変化を
追跡することにより、各物体の運動状態を推定する第１
の推定手段と、前記二次元熱画像検知手段より得られた
熱画像の時間的変化を追跡することにより、各物体の運
動状態と温度変化を推定する第２の推定手段と、前記第
１と第２の推定手段により得られた各物体の運動状態
と、前記第２の推定手段により得られた各物体の温度変
化に基づいて、測定空間内の少なくとも、人体の位置を
特定できる判定手段と、を備えたことを特徴とする物体
検出装置である。
検知する物***置検知手段と、二次元の熱画像を検知す
る二次元熱画像検知手段と、前記物***置検知手段より
得られた測定空間内の各物体の位置情報の時間的変化を
追跡することにより、各物体の運動状態を推定する第１
の推定手段と、前記二次元熱画像検知手段より得られた
熱画像の時間的変化を追跡することにより、各物体の運
動状態と温度変化を推定する第２の推定手段と、前記第
１と第２の推定手段により得られた各物体の運動状態
と、前記第２の推定手段により得られた各物体の温度変
化に基づいて、測定空間内の少なくとも、人体の位置を
特定できる判定手段と、を備えたことを特徴とする物体
検出装置である。
【０００７】 また、本発明は、非接触で物体の位置を
検知する物***置検知手段により得られた、測定空間内
の各物体の位置情報の時間的変化を追跡することによ
り、測定空間内の各物体の運動状態を推定する第１のス
テップと、二次元の熱画像を検知する二次元熱画像検知
手段より得られた熱画像の時間的変化を追跡することに
より、測定空間内の各物体の運動状態と温度変化を推定
する第２のステップと、第１および第２のステップで得
られた各物体の運動状態と、前記第２のステップにより
得られた各物体の温度変化に基づいて、測定空間内の少
なくとも、人体の位置を特定すること特徴とする物体検
出方法である。
検知する物***置検知手段により得られた、測定空間内
の各物体の位置情報の時間的変化を追跡することによ
り、測定空間内の各物体の運動状態を推定する第１のス
テップと、二次元の熱画像を検知する二次元熱画像検知
手段より得られた熱画像の時間的変化を追跡することに
より、測定空間内の各物体の運動状態と温度変化を推定
する第２のステップと、第１および第２のステップで得
られた各物体の運動状態と、前記第２のステップにより
得られた各物体の温度変化に基づいて、測定空間内の少
なくとも、人体の位置を特定すること特徴とする物体検
出方法である。
【０００８】
【０００９】
【００１０】本発明により、物***置検知手段あるいは
二次元熱画像検知手段によって得られた物体の位置情報
あるいは温度情報より、測定空間の各物体の運動状態お
よび温度変化を特定し、精度よく少なくとも人体を検出
することが可能である。
二次元熱画像検知手段によって得られた物体の位置情報
あるいは温度情報より、測定空間の各物体の運動状態お
よび温度変化を特定し、精度よく少なくとも人体を検出
することが可能である。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態例につ
いて図面を参照して説明する。
いて図面を参照して説明する。
【００１２】（実施の形態例１）図１は本発明の実施の
形態例の概略を示すものである。物***置検知手段１１
による測定空間内の物体（物、人を含む広義の意味）の
位置情報を図２に示す。無人状態での測定結果と比較す
ることにより家具１３の像は消去することができ、人体
１２と人体が持ち込んだ鞄１４の像だけが現れている。
しかし、これだけでは、人体１２の鞄１４の判別は不可
能である。そこで、一定時間ｔが経過した後の物***置
情報（図３参照）と比較する。
形態例の概略を示すものである。物***置検知手段１１
による測定空間内の物体（物、人を含む広義の意味）の
位置情報を図２に示す。無人状態での測定結果と比較す
ることにより家具１３の像は消去することができ、人体
１２と人体が持ち込んだ鞄１４の像だけが現れている。
しかし、これだけでは、人体１２の鞄１４の判別は不可
能である。そこで、一定時間ｔが経過した後の物***置
情報（図３参照）と比較する。
【００１３】図２、３から分かるように、図２における
鞄１４の像は一定時間後の図３においてもその位置は変
化していないが、人体１２の像はその位置を変化させて
いる。各々の物体の時間ｔ中の移動の様子は図３に示す
位置情報と図２に示す位置情報との差分をとることでよ
り鮮明に把握できる。以後、このようにして像の位置の
時間的変化を時系列的に追跡していくことにより、物体
の移動の様子を監視し、運動している物体は人体である
と判定してよい。これらの判定は物体検知手段１１によ
り信号を得た判定手段１５により行なわれる。
鞄１４の像は一定時間後の図３においてもその位置は変
化していないが、人体１２の像はその位置を変化させて
いる。各々の物体の時間ｔ中の移動の様子は図３に示す
位置情報と図２に示す位置情報との差分をとることでよ
り鮮明に把握できる。以後、このようにして像の位置の
時間的変化を時系列的に追跡していくことにより、物体
の移動の様子を監視し、運動している物体は人体である
と判定してよい。これらの判定は物体検知手段１１によ
り信号を得た判定手段１５により行なわれる。
【００１４】また、検知した物体の移動距離や移動パタ
ーンを考慮に入れることによりさらに人体判定の精度を
向上させることも可能である。例えば、人体が室内で歩
く速度と同様のパターンで移動する物体は人体と判定で
き、また、前後左右に微動するなど人体に特有の運動を
する物体も人体と判定できる。
ーンを考慮に入れることによりさらに人体判定の精度を
向上させることも可能である。例えば、人体が室内で歩
く速度と同様のパターンで移動する物体は人体と判定で
き、また、前後左右に微動するなど人体に特有の運動を
する物体も人体と判定できる。
【００１５】さらに、通常使用者の行動パターンに対応
する移動パターンを自動的に学習し、つまり、頻度を考
慮にいれ、頻度の高い人を通常使用者とし、頻度の少な
い人を客とする等学習しておき、その学習結果と実際の
測定結果を比較することにより、通常使用者とたまに現
われる客との見分け等、精度の高い人体判定が可能であ
る。
する移動パターンを自動的に学習し、つまり、頻度を考
慮にいれ、頻度の高い人を通常使用者とし、頻度の少な
い人を客とする等学習しておき、その学習結果と実際の
測定結果を比較することにより、通常使用者とたまに現
われる客との見分け等、精度の高い人体判定が可能であ
る。
【００１６】（実施の形態例２）物***置検知手段４１
および判定手段４５等より構成される人体検出装置の概
略を図４に示す。物***置検知手段４１によって得られ
た物体の位置情報信号は推定手段４３に送られ、エコー
パターンとして再構成されて物体４２の像が抽出され
る。推定手段４３はこの情報を記憶装置４４に記憶して
おき、一定時間後に再び物***置検知手段４１より送ら
れてくる信号より抽出した像と比較し、各物体の運動状
態を推定する。この各物体の推定された運動状態の情報
は判定手段４５に送られる。判定手段４５にて、運動し
ている物体のみを人体とすることで人体の数および位置
を判定することができる。
および判定手段４５等より構成される人体検出装置の概
略を図４に示す。物***置検知手段４１によって得られ
た物体の位置情報信号は推定手段４３に送られ、エコー
パターンとして再構成されて物体４２の像が抽出され
る。推定手段４３はこの情報を記憶装置４４に記憶して
おき、一定時間後に再び物***置検知手段４１より送ら
れてくる信号より抽出した像と比較し、各物体の運動状
態を推定する。この各物体の推定された運動状態の情報
は判定手段４５に送られる。判定手段４５にて、運動し
ている物体のみを人体とすることで人体の数および位置
を判定することができる。
【００１７】その判定結果は記憶装置４４に記憶され、
後の判定において人体の移動パターンを抽出するために
使用される。
後の判定において人体の移動パターンを抽出するために
使用される。
【００１８】さらに、図４中に点線で示したように、学
習手段４６を設け、記憶装置４４に記憶されたエコーパ
ターンや判定手段４５の判定結果から通常使用者の移動
パターンを学習し、その学習結果を判定手段４５にフィ
ードバックして通常使用者と客との区別等の人体判定の
材料とすることも可能である。
習手段４６を設け、記憶装置４４に記憶されたエコーパ
ターンや判定手段４５の判定結果から通常使用者の移動
パターンを学習し、その学習結果を判定手段４５にフィ
ードバックして通常使用者と客との区別等の人体判定の
材料とすることも可能である。
【００１９】なお、上記物***置検知手段４１として
は、超音波を送波し反射波を受波する超音波センサを搭
載しその対面方向を連続的に回転させる手段を有する超
音波検出装置、あるいは電磁波を送波し反射波を受波す
る距離センサを搭載しそれを回転あるいは水平あるいは
垂直に走査する手段を有する距離測定装置などが挙げら
れる。
は、超音波を送波し反射波を受波する超音波センサを搭
載しその対面方向を連続的に回転させる手段を有する超
音波検出装置、あるいは電磁波を送波し反射波を受波す
る距離センサを搭載しそれを回転あるいは水平あるいは
垂直に走査する手段を有する距離測定装置などが挙げら
れる。
【００２０】（実施の形態例３）図５は本発明の一実施
の形態例の測定空間の概略を示すものである。二次元熱
画像検知手段５１による測定空間内の温度情報を図６に
示す。人体５２とパーソナルコンピュータ５３の位置に
温度の高い領域すなわち熱像が現れている。それぞれが
人体か否かを判別するために一定時間ｔが経過した後の
温度情報（図７参照）と比較する。
の形態例の測定空間の概略を示すものである。二次元熱
画像検知手段５１による測定空間内の温度情報を図６に
示す。人体５２とパーソナルコンピュータ５３の位置に
温度の高い領域すなわち熱像が現れている。それぞれが
人体か否かを判別するために一定時間ｔが経過した後の
温度情報（図７参照）と比較する。
【００２１】図５中のパーソナルコンピュータ５３に対
応する図６における熱像は一定時間後の図７においても
その位置は変化していないが、人体５２に対応する熱像
はその位置を変化させている。以後、このようにして熱
像の位置を時系列的に追跡していくことにより、各物体
の運動状態を推定し、その位置を変化させている物体は
人体であると判定してよい。
応する図６における熱像は一定時間後の図７においても
その位置は変化していないが、人体５２に対応する熱像
はその位置を変化させている。以後、このようにして熱
像の位置を時系列的に追跡していくことにより、各物体
の運動状態を推定し、その位置を変化させている物体は
人体であると判定してよい。
【００２２】また、パーソナルコンピュータ５３の電源
が入っていない状態では、発熱していないので図８のよ
うに熱画像中にはパーソナルコンピュータ５３に対応す
る熱像は現れない。しかし、パーソナルコンピュータ５
３の電源を入れてから数分間は徐々に温度が上昇してい
き最終的には図６あるいは図７のように、二次元熱画像
中に熱像として現れる。これに対して、人体５２の温度
は時間によらず常に一定である。これを利用して、熱像
の温度変化を追跡してその温度が常に一定であるものを
人体であると判定できる。
が入っていない状態では、発熱していないので図８のよ
うに熱画像中にはパーソナルコンピュータ５３に対応す
る熱像は現れない。しかし、パーソナルコンピュータ５
３の電源を入れてから数分間は徐々に温度が上昇してい
き最終的には図６あるいは図７のように、二次元熱画像
中に熱像として現れる。これに対して、人体５２の温度
は時間によらず常に一定である。これを利用して、熱像
の温度変化を追跡してその温度が常に一定であるものを
人体であると判定できる。
【００２３】以上のような判定方法によりコンピュータ
等の熱源を人体と区別して判定することができ、人体検
知の精度を向上させることができた。
等の熱源を人体と区別して判定することができ、人体検
知の精度を向上させることができた。
【００２４】（実施の形態例４）二次元熱画像検知手段
９１および判定手段９５より構成される人体検出装置の
概略を図９に示す。二次元熱画像検知手段９１によって
得られた熱物体９２の熱情報信号は推定手段９３に送ら
れ、二次元熱画像として再構成されて熱物体の像が抽出
される。推定手段９３は記憶装置９４に記憶されている
過去のデータと比較することにより、各物体の運動状態
や温度変化を推定し、その情報を記憶装置９４に記憶す
ると同時に判定手段９５に送る。判定手段９５は、実施
の形態例３に示したように、運動している熱像のみを人
体とする、あるいは熱像の温度変化を追跡し温度が一定
であるものを人体とすることで、人体の数、位置を判定
する。また、この判定結果は将来の判定の材料とするた
めに、記憶装置９４に記憶される。
９１および判定手段９５より構成される人体検出装置の
概略を図９に示す。二次元熱画像検知手段９１によって
得られた熱物体９２の熱情報信号は推定手段９３に送ら
れ、二次元熱画像として再構成されて熱物体の像が抽出
される。推定手段９３は記憶装置９４に記憶されている
過去のデータと比較することにより、各物体の運動状態
や温度変化を推定し、その情報を記憶装置９４に記憶す
ると同時に判定手段９５に送る。判定手段９５は、実施
の形態例３に示したように、運動している熱像のみを人
体とする、あるいは熱像の温度変化を追跡し温度が一定
であるものを人体とすることで、人体の数、位置を判定
する。また、この判定結果は将来の判定の材料とするた
めに、記憶装置９４に記憶される。
【００２５】上記二次元熱画像検知手段としては、赤外
線検出部を複数個アレイ状に設けた焦電型赤外線センサ
素子を搭載しその対面方向を連続的に回転させる手段を
有する熱物体検出装置、赤外線カメラ等が挙げられる。
線検出部を複数個アレイ状に設けた焦電型赤外線センサ
素子を搭載しその対面方向を連続的に回転させる手段を
有する熱物体検出装置、赤外線カメラ等が挙げられる。
【００２６】（実施の形態例５）物***置検知手段とし
て超音波を送波し反射波を受波する超音波検出装置１０
１および二次元熱画像検知手段として赤外線の検出部を
一次元アレイ状に設けた赤外線センサ素子を搭載した赤
外線検出装置１０２より構成される人体検出手段の概略
を図１０に示す。これらの検出装置の対面方向を連続的
に回転させる構造を有しており、回転と同時に超音波検
出装置１０１および赤外線検出装置１０２より出力され
た信号は、信号処理装置１０３によってそれぞれ超音波
エコーパターンおよび二次元熱画像に再構成されデータ
処理装置１０４に送られる。この測定は通常１０秒から
１分程度の間隔で行われるが、朝など人体の動きが激し
く移動量が大きい時にはこの間隔を短くする必要があ
る。
て超音波を送波し反射波を受波する超音波検出装置１０
１および二次元熱画像検知手段として赤外線の検出部を
一次元アレイ状に設けた赤外線センサ素子を搭載した赤
外線検出装置１０２より構成される人体検出手段の概略
を図１０に示す。これらの検出装置の対面方向を連続的
に回転させる構造を有しており、回転と同時に超音波検
出装置１０１および赤外線検出装置１０２より出力され
た信号は、信号処理装置１０３によってそれぞれ超音波
エコーパターンおよび二次元熱画像に再構成されデータ
処理装置１０４に送られる。この測定は通常１０秒から
１分程度の間隔で行われるが、朝など人体の動きが激し
く移動量が大きい時にはこの間隔を短くする必要があ
る。
【００２７】データ処理装置１０４は送られてきたデー
タと記憶装置１０５に記憶されている過去のデータを比
較し、測定空間内の各物体の移動状態、移動パターン、
温度変化等を導出し、人体を検出する。その結果は表示
装置１０６にて表示され、また信号処理装置１０３より
送られてきたデータは後の判定のために記憶装置１０５
に記憶する。また本装置からの出力情報を通信系に送信
することにより、監視システム等に利用できる。
タと記憶装置１０５に記憶されている過去のデータを比
較し、測定空間内の各物体の移動状態、移動パターン、
温度変化等を導出し、人体を検出する。その結果は表示
装置１０６にて表示され、また信号処理装置１０３より
送られてきたデータは後の判定のために記憶装置１０５
に記憶する。また本装置からの出力情報を通信系に送信
することにより、監視システム等に利用できる。
【００２８】なお、本発明の物***置検知手段は、電磁
波を送波し反射波を受波することにより距離を測定する
手段であってもよいし、二次元熱画像検知手段は赤外線
カメラであってもよい。
波を送波し反射波を受波することにより距離を測定する
手段であってもよいし、二次元熱画像検知手段は赤外線
カメラであってもよい。
【００２９】また、本発明の検出する物体は、人体に限
らず、動物等でも良い。
らず、動物等でも良い。
【００３０】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は測定空間に存在する人体等を精度よく検出できる効果
を有し、また、物体の種類、数、位置等を正確に検出す
ることを可能にするものである。
は測定空間に存在する人体等を精度よく検出できる効果
を有し、また、物体の種類、数、位置等を正確に検出す
ることを可能にするものである。
【図１】本発明の一実施の形態例におけるある測定空間
の概略図。
の概略図。
【図２】図１の測定空間における物体検知手段による物
***置情報。
***置情報。
【図３】図２の状態より一定時間ｔ後の物体検知手段に
よる物***置情報。
よる物***置情報。
【図４】物体検知による人体検出装置の一実施の形態例
の概略図。
の概略図。
【図５】本発明の一実施の形態例におけるある測定空間
の概略図。
の概略図。
【図６】図５の測定空間における二次元熱画像検知手段
による物体の温度情報。
による物体の温度情報。
【図７】図６より一定時間ｔ後の二次元熱画像検知手段
による物体の温度情報。
による物体の温度情報。
【図８】図５の測定空間においてパーソナルコンピュー
タの電源が入っていない場合の二次元熱画像検知手段に
よる物体の温度情報。
タの電源が入っていない場合の二次元熱画像検知手段に
よる物体の温度情報。
【図９】二次元熱画像検知による人体検出装置の一実施
の形態例の概略図。
の形態例の概略図。
【図１０】二次元熱画像検知による人体検出装置の他の
一実施の形態例の概略図。
一実施の形態例の概略図。
１１ 物体検知手段
１２ 人体
１３ 家具
１４ 鞄
１５ 判定手段
４１ 物体検知手段
４２ 物体
４３ 推定手段
４４ 記憶装置
４５ 判定手段
５１ 二次元熱画像検知手段
５２ 人体
５３ パーソナルコンピュータ
９１ 二次元熱画像検知手段
９２ 熱物体
９３ 推定手段
９４ 記憶装置
９５ 判定手段
１０１ 超音波検出装置
１０２ 赤外線検出装置
１０３ 信号処理装置
１０４ データ処理装置
１０５ 記憶装置
１０６ 表示装置
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 河栗 真理子
大阪府門真市大字門真1006番地 松下電
器産業株式会社内
(72)発明者 吉池 信幸
大阪府門真市大字門真1006番地 松下電
器産業株式会社内
(56)参考文献 特開 平３−251789（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−38217（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−18825（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−105236（ＪＰ，Ａ)
特開 昭62−249298（ＪＰ，Ａ)
特開 平１−129186（ＪＰ，Ａ)
特開 平４−106495（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−4780（ＪＰ，Ａ)
特開 昭64−23394（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 7/00 - 7/60
G06T 1/00
H04N 7/18
G08B 19/00 - 21/24
Claims (2)
- 【請求項１】 物体の位置を検知する物***置検知手段
と、 二次元の熱画像を検知する二次元熱画像検知手段と、 前記物***置検知手段より得られた測定空間内の各物体
の位置情報の時間的変化を追跡することにより、各物体
の運動状態を推定する第１の推定手段と、 前記二次元熱画像検知手段より得られた熱画像の時間的
変化を追跡することにより、各物体の運動状態と温度変
化を推定する第２の推定手段と、 前記第１と第２の推定手段により得られた各物体の運動
状態と、前記第２の推定手段により得られた各物体の温
度変化に基づいて、測定空間内の少なくとも、人体の位
置を特定できる判定手段とを備えたことを特徴とする物
体検出装置 。 - 【請求項２】 非接触で物体の位置を検知する物***置
検知手段により得られた、測定空間内の各物体の位置情
報の時間的変化を追跡することにより、測定空間内の各
物体の運動状態を推定する第１のステップと、 二次元の熱画像を検知する二次元熱画像検知手段より得
られた熱画像の時間的変化を追跡することにより、測定
空間内の各物体の運動状態と温度変化を推定する第２の
ステップと、 第１および第２のステップで得られた各物体の運動状態
と、前記第２のステップにより得られた各物体の温度変
化に基づいて、測定空間内の少なくとも、人体の位置を
特定すること特徴とする物体検出方法 。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27866995A JP3476289B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 時系列処理による物体検出方法およびその検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27866995A JP3476289B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 時系列処理による物体検出方法およびその検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09120457A JPH09120457A (ja) | 1997-05-06 |
| JP3476289B2 true JP3476289B2 (ja) | 2003-12-10 |
Family
ID=17600517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27866995A Expired - Fee Related JP3476289B2 (ja) | 1995-10-26 | 1995-10-26 | 時系列処理による物体検出方法およびその検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3476289B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3336300B2 (ja) * | 1999-08-31 | 2002-10-21 | 松下電器産業株式会社 | 行動情報特定装置およびシステム |
| EP1071055B1 (en) | 1999-07-23 | 2004-12-22 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Home monitoring system for health conditions |
| JP5240271B2 (ja) * | 2010-10-14 | 2013-07-17 | パナソニック株式会社 | 空気調和機 |
| JP6000762B2 (ja) * | 2012-08-31 | 2016-10-05 | セコム株式会社 | 画像監視装置 |
| CN105488817A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-04-13 | 联想(北京)有限公司 | 信息处理方法及电子设备 |
-
1995
- 1995-10-26 JP JP27866995A patent/JP3476289B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09120457A (ja) | 1997-05-06 |
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