JP4667130B2 - 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム - Google Patents
出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP4667130B2 JP4667130B2 JP2005176540A JP2005176540A JP4667130B2 JP 4667130 B2 JP4667130 B2 JP 4667130B2 JP 2005176540 A JP2005176540 A JP 2005176540A JP 2005176540 A JP2005176540 A JP 2005176540A JP 4667130 B2 JP4667130 B2 JP 4667130B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- model
- time change
- change value
- thermal radiation
- detection range
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000008859 change Effects 0.000 title claims description 292
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 137
- PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N lufenuron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(C(F)(F)F)F)=CC(Cl)=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F PWPJGUXAGUPAHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 295
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 277
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 132
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 103
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 51
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 44
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 10
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 34
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 33
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 description 14
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 13
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 12
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 10
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 4
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 4
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 4
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 3
- 230000037237 body shape Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- HFGPZNIAWCZYJU-UHFFFAOYSA-N lead zirconate titanate Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[Ti+4].[Zr+4].[Pb+2] HFGPZNIAWCZYJU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052451 lead zirconate titanate Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- WSMQKESQZFQMFW-UHFFFAOYSA-N 5-methyl-pyrazole-3-carboxylic acid Chemical compound CC1=CC(C(O)=O)=NN1 WSMQKESQZFQMFW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000254032 Acrididae Species 0.000 description 1
- 241000238421 Arthropoda Species 0.000 description 1
- 241000254173 Coleoptera Species 0.000 description 1
- 206010013647 Drowning Diseases 0.000 description 1
- 229910012463 LiTaO3 Inorganic materials 0.000 description 1
- 241000131091 Lucanus cervus Species 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 1
- 241000287463 Phalacrocorax Species 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 241000894007 species Species 0.000 description 1
- 230000005676 thermoelectric effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Time Recorders, Dirve Recorders, Access Control (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Burglar Alarm Systems (AREA)
Description
これは、複数の人体検知範囲を有する2つの人体検知手段のうちの一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検出したときには、人体移動方向判別手段により2つの人体検出手段のうちどちらが人体を検知したかによって人体の移動方向を判別し、この判別出力を受けて報知手段により判別した人体移動方向に応じた報知をする。更に、2つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲で連続して人体を検知した際には、第1の検知制御手段により他方の人体検知手段の検出出力を一定時間無効にし、2つの人体検知手段のうち一方が複数の人体検知範囲のうちの1つの人体検知範囲でのみ人体を検出した際には、第2の検知制御手段により他方の人体検知手段の検知出力を無効にする。これにより、人体検知範囲において検知された人体の、迅速且つ正確な移動方向の報知が可能となる。
また、人体検知手段と称しているように検知対象を人体のみに限定しているため、猫や犬などの動物が横切った場合にも動作してしまう恐れがあると共に、建物内などへの動物等の侵入といったように被検知体の種類や人以外の行動までもを判断することはできないという問題があった。
また、例えば、幼児や人以外の動物等に、指定した動作を行わせることは、言うことをきかない、言葉が通じない等の問題が発生するため、同じ動きの再現等を何度もさせるなどといったことは、非常に困難な作業であった。
また、一般に、熱放射線センサの出力値(時系列データ)をモデル化する際には、当該時系列データに対して、その時間区間を、例えば、直進、旋回などの各動作内容に応じて識別できるようにラベル付け(信号の有無や信号の変化点などにおいてデータに目印をつける)という作業を行うが、このラベル付け作業は、従来から、人が映像や音声等の補足データを参考にしながら手作業で行うため、膨大な量のデータに対してこのラベル付け作業を行う場合には、多くの時間及びコスト(人件費等)がかかるという問題があった。
そこで、本発明は、上記した従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、被検知体の所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力値の時間的変化値を、擬似的に生成することが可能な出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成プログラム及び出力時間変化値生成方法、並びに、出力時間変化値に基づき動作パターンモデルを生成可能な動作パターンモデル生成装置を提供することを目的としている。
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルのデータと、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルのデータとを記憶する生成用データ記憶手段と、
前記被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与手段と、
前記検知範囲モデルのデータと前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作手段と、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出手段と、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出手段と、を備えることを特徴としている。
従って、熱放射線センサの特性に応じた検知範囲モデルと、被検知体の属性に応じた被検知体モデルと、熱放射線センサの種類及び特性に応じた熱放射線センサモデルとを用いて、各種演算処理により、所定動作パターンに対する熱放射線センサの出力時間変化値を生成することが可能となるので、例えば、被検知体の基本動作パターンさえあれば、所定動作パターン、当該動作パターンにおける被検知体モデルの歩行速度の変化や体型の変化等はコンピュータ上の演算で簡易に変更することができるので、実際の人や動物等の実物の動作データが不必要又はほとんど必要なくなるので、人手をほとんどかけずに大量の出力時間変化値を簡易に且つ低コストで生成することができるという効果が得られる。更に、被検知体モデルに、同じ動作を多数繰り返させたり、過去の動作を再現させたり、実物では不可能又は危険な動作をさせたりなど、実物には困難な動作を簡易に行わせることが可能となるので、入手困難な動作データからなる出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。
また、上記被検知体モデルとは、前述した被検知体を3DCGモデル化したもので、モーションキャプチャ等によって得られた動作データ等を用いた演算処理によって、任意の動作を行わせることが可能なモデルである。
また、上記被検知体モデルの属性とは、例えば、大局的には、人、人以外の動物(ほ乳類)、虫等の熱を放射する生物、車、バイク、カーテン、太陽光、ライト、エアコン等による温風や冷風などの熱を放射する無生物などの種類となる。
なお、本発明を利用して生成された動作パターンモデルを用いた認識処理において、属性を、個有情報として生成した動作パターンモデルを用いた場合は、人間なら個人の識別、虫や動物なら個体の識別が可能となる。
また、上記検知範囲モデルの検知範囲領域とは、例えば、上記したように、ピラミッド形状又は三角錐形状に検知範囲を形成した場合は、このピラミッド、三角錐の領域そのものを示す。
また、上記入力時間変化値とは、被検知体の動作によって、熱放射線センサに入力される熱放射線の時系列にそって変化する各値のことである。
上述した、被検知体、被検知体モデル、検知範囲モデル、熱放射線センサ、熱放射線センサモデル、被検知体モデルの属性、放射特性の付与、動作パターン情報、位置関係情報、所定のモデル化手法、入力時間変化値及び出力時間変化値に対する説明は、請求項11の出力時間変化値生成プログラム又は請求項12の出力時間変化値生成方法において同じである。
前記被検知体モデルのデータは、各種基本動作における当該被検知体の特徴部分の動きをデータ化してなるモーションデータと、当該被検知体の形状の3次元CGデータとから構成されており、
前記生成用データ記憶手段は、前記モーションデータに基づき前記所定の動作パターンをデータ化してなる動作パターンデータを記憶するようになっており、
前記被検知体モデル動作手段は、前記動作パターンデータに基づき前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせるようになっていることを特徴としている。
つまり、被検知体の基本動作を、例えば、モーションキャプチャによって、実際の被検知体の実動作から得られる特徴部分の動作データに基づいてモデル化し、この基本動作のモーションデータを用いて、例えば、所定経路を歩くといった所定動作パターンの動作パターンデータを生成することが可能である。
ここで、モーションキャプチャは、関節部に加速度センサを付けた被検知体に動作を行なってもらい、被検知体の動作をデジタルデータに変換してコンピュータに取り込むことであり、取り込まれたデータを元に3次元CGのキャラクタの動作を構成していくことで、リアルな動きを持つCGキャラクタを作成できる。
また、上記動作パターンデータとは、歩行経路、走行経路、飛行経路等の、基本動作によって被検知体モデルにどのような経路を移動させるかを示す情報のことであり、他にも、ジェスチャ等の被検知体モデルの所定部位の動作等を示す情報なども含むものである。
前記被検知体モデルの動作内容を示す情報及び当該動作内容の動作時間を示す情報に基づき、前記熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報を、前記出力時間変化値における各該当値に自動的に付与する動作区間識別情報付与手段を備えることを特徴としている。
前記生成用データ記憶手段は、前記赤外線の検知を行う環境における前記熱放射線センサへの外乱を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる外乱モデルを更に記憶するようになっており、
前記入力時間変化値算出手段は、前記動作パターン情報及び前記外乱モデルに基づき、前記入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。
ここで、上記外乱モデルとしては、検知場所の温度分布(床暖房やエアコン等による被検知体以外の熱源の状態)や、風によって熱を有した紙等がヒラヒラと舞う場合などの、検知範囲内において被検知体とは異なる熱源による熱放射線センサへの入力値への影響をモデル化したものである。
前記熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得する環境情報取得手段と、
前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成する外乱モデル生成手段と、を備えることを特徴としている。
このような構成であれば、環境情報取得手段によって、熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得することが可能であり、外乱モデル生成手段によって、前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成することが可能である。
従って、様々な環境を考慮したシミュレーションを簡易に行うことができるので、より多種類の出力時間変化値を生成できるという効果が得られる。
ここで、上記環境情報取得手段としては、サーモグラフィなどの熱画像カメラや、その他、検知環境における熱の情報を取得する測定器など、熱放射線センサにとって外乱となりうる情報を取得する機器等がある。
前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記入力時間変化値の時間分割数を設定し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記設定された時間分割数に基づき前記熱放射線センサモデルに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。
前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記検知範囲モデルにおける熱放射線の検知範囲を複数の領域に分割し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記各領域毎の位置関係情報に基づき前記熱放射線センサに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴としている。
このような構成であれば、所望の動作パターンデータを生成することが可能となるので、当該所望の動作パターンに対応した出力時間変化値を簡易に生成することができるという効果が得られる。
つまり、熱放射線センサが、サーモパイル等を使用した熱起電力効果を利用したセンサ、PZT(ジルコン酸チタン酸鉛)、LiTaO3(タンタル酸リチウム)等を使用した焦電効果を利用したセンサ、サーミスタ、ボロメータ等を使用した熱電対効果を利用したセンサ等の熱型センサによって構成される。
つまり、熱放射線センサが、フォトダイオード、フォトトランジスタ、フォトIC、太陽電池等を使用した光起電力効果を利用したセンサ、CdSセル、CdSeセル、PdSセル等を使用した光導電効果を利用したセンサ、光電管、光電子倍増管等を使用した光電子放出効果を利用したセンサ等の量子型センサによって構成されている。
前記熱放射線センサの配設条件を設定する配設条件設定手段と、
前記設定された配設条件下において、前記熱放射線センサの配設位置を設定する配設位置設定手段と、
前記設定された配設条件、前記設定された配設位置及び前記熱放射線センサの検知特性に基づき、前記検知範囲モデルを自動的に生成する検知範囲モデル生成手段と、を備えることを特徴としている。
前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴としている。
ここで、本発明は、請求項1記載の出力時間変化値生成装置に適用可能なプログラムであり、このプログラムを実行することによって、請求項1記載の出力時間変化値生成装置と同等の作用及び効果が得られる。
前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップと、を含むことを特徴としている。
ここで、本発明は、請求項1記載の出力時間変化値生成装置等によって実現することが可能であり、これにより、請求項1記載の出力時間変化値生成装置と同等の作用及び効果が得られる。
前記出力時間変化値生成装置において生成された出力時間変化値に基づき、前記所定のモデル化手法に従って前記動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成手段と、を備えることを特徴としている。
従って、大量の動作パターンモデルを簡易に生成したり、入手困難な動作データからなる動作パターンモデルを簡易に生成したりすることなどができるという効果が得られる。
前記所定のモデル化手法は、HMM(Hidden Markov Model)であることを特徴としている。
つまり、時系列信号の確率モデルであるHMMを用いてモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することができるという効果が得られる。
また、請求項6記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項1乃至請求項5のいずれか1の前記効果に加え、例えば、一般に、熱放射線センサの出力信号は、当該センサに近い検知位置ほど高周波成分を多く含み、一方、当該センサから遠い検知位置ほど低周波線分が中心となるため、熱放射線センサから遠い検知位置においては、時間分割数を荒くしても熱放射線センサの出力値に大きな影響を与えないので、両者の位置情報に基づき時間分割数を適宜設定することによって、出力時間変化値の生成に必要な各種演算時間を短縮することができるという効果が得られる。
また、請求項11記載の出力時間変化値生成装置によれば、請求項1乃至請求項8のいずれか1の前記効果に加え、所望の検知範囲モデルを簡易に生成できると共に、熱放射線センサの様々な配設条件及び配設位置に対応した出力時間変化値を簡易に生成するこができるという効果が得られる。
また、請求項13記載の動作パターンモデル生成方法は、請求項1記載の出力時間変化値生成装置等によって実現することが可能であり、請求項1記載の出力時間変化値生成装置と同等の効果が得られる。
また、請求項15記載の動作パターンモデル生成装置によれば、請求項13の前記効果に加え、時系列信号の確率モデルであるHMMを用いてモデル化することにより、非定常な時系列信号であっても容易にモデル化することができるという効果が得られる。
まず、本発明に係る動作パターンモデル生成装置の構成を図1に基づき説明する。図1は、本発明に係る動作パターンモデル生成装置100の機能構成を示すブロック図である。
放射特性付与部12は、被検知体の各属性情報に基づき、被検知体モデルに対して熱放射線の放射特性を付与する機能を有している。本実施の形態においては、被検知体モデルを構成するテクスチャの材質に、各属性情報に対応した被検知体の熱放射量に応じた光属性(光沢)を付与する。本実施の形態においては、被検知体モデルにおける、光沢の輝度が高い箇所ほど熱放射量が多く、輝度が低い箇所ほど熱放射量が少ないとして、各輝度に応じた熱放射線センサへの入力値が予め設定されている。
表示部20は、検知範囲モデル(3次元CG)及び当該検知範囲モデルの検知範囲領域で動作する被検知体モデル(3次元CG)を液晶ディスプレイ等の画面に表示する機能を有している。
ここで、図2は、動作パターンモデル生成装置100における出力時間変化値生成処理を示すフローチャートである。
ステップS100では、データ制御部10において、図示しない入力装置を介して、ユーザから出力時間変化値の生成指示があったか否かを判定し、出力時間変化値の生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップS102に移行し、そうでない場合(No)は、生成指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップS104では、被検知体モデル動作処理部13において、データ制御部10からの動作処理指示に応じて、放射特性付与部12で放射特性の付与された被検知体モデルと、生成指示に対応した検知範囲モデル及び動作パターンデータとをデータ制御部10を介して取得し、これらに基づき、被検知体モデルを、検知範囲モデルの検知範囲領域において、動作パターンデータによって規定される動作内容で動作させ、更に、これと並列して、動作が完了するまでの間、所定時間間隔で被検知体モデルと検知範囲モデルとが重なった部分の位置関係情報を取得してステップS106に移行する。
ステップS108では、出力時間変化値算出部16において、データ制御部10からの算出指示に応じて、ステップS106で算出した入力時間変化値と、データ制御部10を介してデータ記憶部11から取得した熱放射線センサモデルとに基づき、熱放射線センサモデルの出力値の時間変化値である出力時間変化値を算出してステップS110に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置100は、CPUによって、ROMの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図3のフローチャートに示す動作パターンモデル生成処理を実行するようになっている。
動作パターンモデル生成処理は、CPUによって実行されると、図3に示すように、まず、ステップS200に移行するようになっている。
ステップS200に移行した場合は、データ制御部10において、図示しない入力装置を介して、ユーザから動作パターンモデルの生成指示はあったか否かを判定し、生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップS202に移行し、そうでない場合(No)は、動作パターンモデルの生成指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップS204では、動作パターンモデル生成部18において、ステップS202で取得した出力時間変化値に基づき、所定のモデル化手法を用いて動作パターンモデルを生成してステップS206に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置100は、CPUによって、ROMの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図4のフローチャートに示す外乱モデル生成処理を実行するようになっている。
外乱モデル生成処理は、CPUによって実行されると、図4に示すように、まず、ステップS300に移行するようになっている。
ステップS300では、データ制御部10において、図示しない入力装置を介して、ユーザから外乱モデルの生成指示はあったか否かを判定し、生成指示があったと判定された場合(Yes)は、ステップS302に移行し、そうでない場合(No)は、外乱モデルの生成指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップS304では、外乱モデル生成部14において、ステップS302で取得した環境データに基づき、所定のモデル化手法を用いて外乱モデルを生成してステップS306に移行する。
更に、動作パターンモデル生成装置100は、CPUによって、ROMの所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図5のフローチャートに示す動作パターンデータ生成処理を実行するようになっている。
動作パターンデータ生成処理は、CPUによって実行されると、図5に示すように、まず、ステップS400に移行するようになっている。
ステップS400では、データ制御部10において、図示しない入力装置を介して、ユーザから動作パターンデータの生成モードの起動指示はあったか否かを判定し、起動指示があったと判定された場合(Yes)は、生成モードを起動してステップS402に移行し、そうでない場合(No)は、起動指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップS404では、動作パターンデータ生成部19において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって基本動作が選択されたか否かを判定し、選択されたと判定された場合(Yes)は、ステップS406に移行し、そうでない場合(No)は、選択されるまで判定処理を繰り返す。
ステップS408では、動作パターンデータ生成部19において、図示しない入力装置を介して、ユーザから経路情報の入力があったか否かを判定し、入力があったと判定された場合(Yes)は、ステップS410に移行し、そうでない場合(No)は、入力があるまで判定処理を繰り返す。ここで、経路情報の入力画面は、例えば、表示部20において検知範囲モデルの検知範囲領域を画面表示し、この画面において、ユーザが入力装置を介して、任意の経路を記したりすることで行われる。
ステップS412では、動作パターンデータ生成部19において、図示しない入力装置を介して、ユーザから入力完了指示があったか否かを判定することによって入力が完了したか否かを判定し、完了したと判定された場合(Yes)は、ステップS414に移行し、そうでない場合(No)は、ステップS402に移行する。
ステップS416では、動作パターンデータ生成部19において、ステップS414で生成した動作パターンデータを、データ制御部10を介してデータ記憶部11に記憶してステップS418に移行する。
ステップS420に移行した場合は、動作パターンデータ生成部19において、新規動作パターンデータの生成を開始してステップS402に移行する。
ここで、図6は、動作パターンモデル生成装置100における検知範囲モデル生成処理を示すフローチャートである。
ステップS500では、データ制御部10において、図示しない入力装置を介して、ユーザから検知範囲モデルの生成モードの起動指示があったか否かを判定し、起動指示があったと判定された場合(Yes)は、生成モードを起動してステップS502に移行し、そうでない場合(No)は、起動指示があるまで判定処理を繰り返す。
ステップS506に移行した場合は、配設情報設定部21において、検知場所の形状情報を選択する検知場所形状情報選択画面を表示部20に表示してステップS508に移行する。この選択画面においては、予めデータ記憶部11に記憶された、検知場所の形状情報が3次元CGとして表示部20に表示され、図示しない入力装置からの入力に応じて、他の形状への表示切り替え、形状の選択等が行えるようになっている。
ステップS510では、配設情報設定部21において、ステップS506で選択した形状の寸法情報を入力する寸法情報入力画面を表示部20に表示してステップS512に移行する。
ステップS514に移行した場合は、配設情報設定部21において、ステップS504で選択された熱放射線センサの情報、ステップS508で選択された検知場所の形状情報及びステップS512で入力された形状の寸法情報を、配設条件情報として設定(RAMの所定領域に格納)してステップS516に移行する。
ステップS518では、配設情報設定部21において、図示しない入力装置を介して、ユーザによって配設位置が入力されたか否かを判定し、入力されたと判定された場合(Yes)は、ステップS520に移行し、そうでない場合(No)は、入力されるまで判定処理を繰り返す。
ステップS522では、検知範囲モデル生成部22において、上記設定された配設条件情報及び配設位置情報に基づき、検知範囲モデルを生成してステップS524に移行する。
ステップS526では、配設情報設定部21において、図示しない入力装置を介したユーザからの指示に基づき、検知範囲モデルの生成処理を終了するか否かを判定し、終了すると判定された場合(Yes)は、ステップS500に移行し、そうでない場合(No)は、ステップS502に移行する。
なお、被検知体モデルに対しては、例えば、人型の被検知体モデルであれば、予め、歩く、走る等の基本的な動作を行うためのモーションデータ(各関節の動きデータ)が用意されており、動作パターンデータは、この基本的なモーションデータと、この基本的な動作によって、どのような経路をどのような速度で移動するのかを指定する経路データとが含まれることになる。また、モーションデータは、エディタ等を用いて一から生成しても良いし、モーションキャプチャ等によって得られる実際の被検知体の動作情報から生成しても良い。
そして、図7(c)に示すように、拡大された検知範囲を、人が10種類の経路を通って歩行する場合の動作パターンデータを用意し、この動作パターンデータと、上記各モデルとを用いたシミュレーションによって焦電型赤外線センサの出力時間変化値を算出する。
動作パターンモデル生成装置100は、データ制御部10において、入力装置を介したユーザからの出力時間変化値の生成指示を取得すると(ステップS100の「Yes」の分岐)、当該生成指示に応じて、まず、生成指示に対応した被検知体モデルのモデルデータ(以下、単に被検知体モデルと称す)を、データ記憶部11から読み出して取得し、当該被検知体モデルと、放射特性の付与指示とを放射特性付与部12に伝送する。ここで、ユーザからの生成指示には、被検知体モデル、検知範囲モデル、熱放射線センサモデル、外乱モデル、動作パターンデータ等の指定情報が含まれており、データ制御部10は、これら指定情報に基づき、各処理部に指示を与えると共に、データ記憶部11から適宜必要なデータを読み出して各処理部へと伝送する。
一方、放射特性付与部12は、データ制御部10からの付与指示に応じて、被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性情報に応じた熱放射線の放射特性を付与する(ステップS102)。ここで、放射特性の付与は、前述したように、3次元CGからなる被検知体モデルのテクスチャの表面材質を熱放射線の放射強度(量)に応じた光沢(輝度)のある材質へと変更することで行う。また、モーションデータとの関連付けができるようにテクスチャのジョイント情報を修正する。また、本実施の形態において、属性情報としては、例えば、大人の男性、大人の女性等が設定されており、このような属性情報に応じた放射特性が複数種類用意されており、その中からユーザが指示した属性情報が選択される。
これにより、被検知体モデル動作処理部13では、データ制御部10からの動作処理指令に応じて、図8に示すように、検知範囲モデルと被検知体モデルとを3次元空間内に合成すると共に、動作パターンデータに基づき、被検知体モデルに、検知範囲モデルの検知範囲領域を前述した10種類の動作パターンで動作させる。更に、合成されたモデルを二次元空間に射影することで、ある一点から見たときの視野表示に変換すると共に、この二次元空間において、各動作パターンの動作期間の、被検知体モデルと、検知範囲モデルにおけるの検知範囲領域とが重なった部分の座標情報を所定時間間隔毎に取得する(ステップS104)。
一方、入力時間変化値算出部15は、データ制御部10からの入力時間変化値算出指令に応じて、同じくデータ制御部10から取得した、位置関係情報及び外乱モデルに基づき、入力時間変化値を算出する(ステップS106)。この入力時間変化値は、各検出ゾーン毎の入射光(例えば、テクスチャの光沢と検出ゾーンとが重なった部分の面積)を各取得時点及び各取得座標毎に積算して各時点及び各座標点の入射量を算出することで求める。このとき、外乱モデルに基づき、各入射量の補正を行う。つまり、この算出結果は、各動作パターン毎の動作区間を所定時間間隔で区切った各時間間隔毎の入射量からなる時系列データとなり、実際の焦電素子面に入射される光量変化と等価となる。
このようにして、各動作パターン毎の入力時間変化値が算出されると、データ制御部10は、生成指示に応じた赤外線センサモデルをデータ記憶部11から取得し、当該取得した赤外線センサモデルと、入力時間変化値算出部15で算出された各動作パターン毎の入力時間変化値と、出力時間変化値算出指令とを、出力時間変化値算出部16に伝送する。
一方、ラベル情報付与部17は、データ制御部10からのラベル情報付与指令に応じて、同じくデータ制御部10から取得した動作パターンデータ及び出力時間変化値にから、当該動作パターンデータに基づき、出力時間変化値に対してラベル情報の付与を行う(ステップS110)。ここで、ラベル情報の付与は、図9(a)に示すように、例えば、1つの動作パターンが「上方向直進」、「右旋回」、「右方向直進」の3つの動作内容で行われている場合に、図9(b)に示すように、まず、出力時間変化値(図では、対応する出力波形となっている)を、各動作内容毎に、一連の動作の開始点及び終了点を含むそれらが行われている各区間を、同図に示す(1)〜(3)の区間に分割する。更に、各動作内容の先頭及び最後データに対して、各動作内容の区間(動作時間)を識別可能なラベル情報を付与する処理となる。なお、動作パターンデータ及び動作をさせたときの動作スピード等の情報から、動作内容及び各動作内容の時間区間が解るので、ラベル情報の付与処理はコンピュータによって自動的に行われる。例えば、実際の熱放射線センサの出力信号は、図9(c)に示すように、外乱の影響を受けるために、被検知体の各動作の開始点及び終了点の見つけることが困難である。特に、検知範囲内を複数の被検知体が出たり入ったりしている状況において、その中で2つの被検知体だけがある場合の出力波形を抽出したいといった場合は、出力波形からその状態を読み取ることは非常に困難である。本発明においては、このような条件を想定したとしても、上記したように、各被検知体の各動作内容、各動作の開始時間、各動作の終了時間等が既知のデータであるため、2つの被検知体だけがある場合の出力波形を抽出することも、これら被検知体の各動作の開始点及び終了点を見つけることも容易となる。
なお、検知場所の形状、熱放射線センサの配設位置及び認識対象等が決まった場合に、本発明を利用して、これらの条件に応じた出力時間変化値を生成し、この生成した出力時間変化値から動作パターンモデルを生成することができる。更に、この動作パターンモデルを用いた認識処理のシミュレーションを行うことで、前記条件の中で最適な認識性能を実現する動作パターンモデルを求めることができ、更に、この求めた動作パターンモデルをユーザに供給するサービスに利用するなどの応用へとつなげることも可能である。例えば、季節の変化や家族構成の変更に合わせて常に最適なモデルを配信するような、購読型モデル配信ビジネスを行うことが可能である。
また、各種動作パターンを構成する各動作内容毎の時間区間を識別するラベル情報を、動作パターンデータ等に基づき、自動的に出力時間変化値に付与することが可能である。
また、配設情報設定部21及び検知範囲モデル生成部22によって、予め用意された複数種類の熱放射線センサの中から選択した任意の熱放射線センサの、任意の配設条件及び任意の配設位置に対応した検知範囲モデルを自動的に生成させることが可能である。つまり、ユーザは、任意の形状及び寸法の検知場所を設定することができ、更に、この設定された検知場所において、任意の熱放射線センサの任意の配設位置を設定することができ、尚更に、これらの設定内容に対応した検知範囲モデルを自動的に生成させることが可能となる。これによって、実環境下における熱放射線センサの配設位置の候補等を、コンピュータ上のシミュレーションによって、簡易に且つ予め決定することが可能となる。
また、上記実施の形態において、配設情報設定部21は、請求項11の配設条件設定手段及び配設位置設定手段に対応し、検知範囲モデル生成部22は、請求項11の検知範囲モデル生成手段に対応する。
また、上記実施の形態において、ステップS102は、請求項12又は13の放射特性付与ステップに対応し、ステップS104は、請求項12又は13の被検知体モデル動作ステップに対応し、ステップS106は、請求項12又は13の入力時間変化値算出ステップに対応し、ステップS108は、請求項12又は13の出力時間変化値算出ステップに対応し、ステップS110は、請求項12又は13の動作区間識別情報付与ステップに対応する。
また、上記実施の形態においては、上記(1)〜(10)の10種類の動作パターンについて出力時間変化値の算出を行う例を説明したが、これに限らず、様々な方向の移動や、被検知体の体の一部の動作等他の動作パターンについて、出力時間変化値の算出処理を行うようにしても良い。
10 データ制御部
11 データ記憶部
12 放射特性付与部
13 被検知体モデル動作処理部
14 外乱モデル生成部
15 入力時間変化値算出部
16 出力時間変化値算出部
17 ラベル情報付与部
18 動作パターンモデル生成部
19 動作パターンデータ生成部
20 表示部
21 配設情報設定部
22 検知範囲モデル生成部
Claims (15)
- 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成装置であって、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルのデータと、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルのデータとを記憶する生成用データ記憶手段と、
前記被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与手段と、
前記検知範囲モデルのデータと前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作手段と、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出手段と、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出手段と、を備えることを特徴とする出力時間変化値生成装置。 - 前記被検知体モデルのデータは、各種基本動作における当該被検知体の特徴部分の動きをデータ化してなるモーションデータと、当該被検知体の形状の3次元CGデータとから構成されており、
前記生成用データ記憶手段は、前記モーションデータに基づき前記所定の動作パターンをデータ化してなる動作パターンデータを記憶するようになっており、
前記被検知体モデル動作手段は、前記動作パターンデータに基づき前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせるようになっていることを特徴とする請求項1記載の出力時間変化値生成装置。 - 前記被検知体モデルの動作内容を示す情報及び当該動作内容の動作時間を示す情報に基づき、前記熱放射線センサモデルの出力時間変化値における、所定動作内容毎の動作区間を識別するための動作区間識別情報を、前記出力時間変化値における各該当値に自動的に付与する動作区間識別情報付与手段を備えることを特徴とする請求項1又は請求項2記載の出力時間変化値生成装置。
- 前記生成用データ記憶手段は、前記赤外線の検知を行う環境における前記熱放射線センサへの外乱を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる外乱モデルを更に記憶するようになっており、
前記入力時間変化値算出手段は、前記動作パターン情報及び前記外乱モデルに基づき、前記入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。 - 前記熱放射線検知範囲に対応した環境情報を取得する環境情報取得手段と、
前記環境情報取得手段によって取得した環境情報に基づき前記外乱モデルを生成する外乱モデル生成手段と、を備えることを特徴とする請求項4記載の出力時間変化値生成装置。 - 前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記入力時間変化値の時間分割数を設定し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記設定された時間分割数に基づき前記熱放射線センサモデルに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。 - 前記熱放射線センサと前記検知範囲モデルとの位置情報に基づき、前記検知範囲モデルにおける熱放射線の検知範囲を複数の領域に分割し、
前記入力時間変化値算出手段は、前記各領域毎の位置関係情報に基づき前記熱放射線センサに入力する入力時間変化値を算出するようになっていることを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。 - 前記動作パターンデータを生成する動作パターンデータ生成手段を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。
- 前記熱放射線センサは、熱型センサであることを特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。
- 前記熱放射線センサは、量子型センサであることを特徴とする請求項1乃至請求項9のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。
- 前記熱放射線センサの配設条件を設定する配設条件設定手段と、
前記設定された配設条件下において、前記熱放射線センサの配設位置を設定する配設位置設定手段と、
前記設定された配設条件、前記設定された配設位置及び前記熱放射線センサの検知特性に基づき、前記検知範囲モデルを自動的に生成する検知範囲モデル生成手段と、を備えることを特徴とする請求項1乃至請求項10のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置。 - 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成プログラムであって、
前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする出力時間変化値生成プログラム。 - 被検知体の所定動作パターンに応じた熱放射線センサの出力値の時間的変化値である出力時間変化値を擬似的に生成する出力時間変化値生成方法であって、
前記被検知体の形状及び基本動作を、3次元CGによってモデル化してなる被検知体モデルに、当該被検知体モデルの属性に対応した熱放射線の放射特性を付与する熱放射特性付与ステップと、
前記熱放射線センサの熱放射線検知範囲を3次元CG(Computer Graphics)によってモデル化してなる検知範囲モデルのデータと、前記放射特性の付与された前記被検知体モデルのデータとに基づき、当該検知範囲モデルの検知範囲領域において、前記放射特性の付与された被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせる被検知体モデル動作ステップと、
前記被検知体モデルに前記所定動作パターンの動作をさせたときの、前記検知範囲モデルの前記検知範囲領域と当該被検知体モデルとの位置関係情報に基づき、前記熱放射線センサの入出力特性を所定の数学的モデル化手法に従ってモデル化してなる熱放射線センサモデルに入力される、前記被検知体の放射する熱放射線の時間的変化値である入力時間変化値を算出する入力時間変化値算出ステップと、
前記算出された入力時間変化値を前記熱放射線センサモデルに入力して得られる当該熱放射線センサモデルの出力値に基づき、前記出力時間変化値を算出する出力時間変化値算出ステップと、を含むことを特徴とする出力時間変化値生成方法。 - 請求項1乃至請求項11のいずれか1項に記載の出力時間変化値生成装置と、
前記出力時間変化値生成装置において生成された出力時間変化値に基づき、前記所定のモデル化手法に従って前記動作パターンモデルを生成する動作パターンモデル生成手段を、を備えることを特徴とする動作パターンモデル生成装置。 - 前記所定のモデル化手法は、HMM(Hidden Markov Model)であることを特徴とする請求項14記載の動作パターンモデル生成装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005176540A JP4667130B2 (ja) | 2005-06-16 | 2005-06-16 | 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005176540A JP4667130B2 (ja) | 2005-06-16 | 2005-06-16 | 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006346180A JP2006346180A (ja) | 2006-12-28 |
JP4667130B2 true JP4667130B2 (ja) | 2011-04-06 |
Family
ID=37642632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005176540A Expired - Fee Related JP4667130B2 (ja) | 2005-06-16 | 2005-06-16 | 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4667130B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5668261B2 (ja) * | 2010-08-16 | 2015-02-12 | 株式会社チノー | 警報システム |
CN103955606B (zh) * | 2014-04-23 | 2016-10-05 | 北京大学 | 一种基于遥感技术的草原蝗灾渐进式预测方法 |
JP7064904B2 (ja) * | 2018-02-28 | 2022-05-11 | 旭化成エレクトロニクス株式会社 | 人体検出装置、人体検出システム、プログラムおよび人体検出方法 |
JP7169898B2 (ja) * | 2019-02-15 | 2022-11-11 | 株式会社日立製作所 | 製造監視支援装置、製造監視支援方法及び製造監視支援プログラム |
JP2023044948A (ja) * | 2021-09-21 | 2023-04-03 | 株式会社日立製作所 | ライン設計装置およびライン設計方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1141589A (ja) * | 1997-07-17 | 1999-02-12 | Hitachi Ltd | 移動物体の監視方法および装置 |
JPH11339065A (ja) * | 1998-05-28 | 1999-12-10 | Hitachi Ltd | Vrモーション生成装置 |
JP2001118182A (ja) * | 1999-10-18 | 2001-04-27 | Mitsubishi Electric Corp | 移動体検出装置および移動体検出方法 |
WO2005069222A1 (ja) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | 情報認識装置、情報認識方法、情報認識プログラム及び警報システム |
-
2005
- 2005-06-16 JP JP2005176540A patent/JP4667130B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1141589A (ja) * | 1997-07-17 | 1999-02-12 | Hitachi Ltd | 移動物体の監視方法および装置 |
JPH11339065A (ja) * | 1998-05-28 | 1999-12-10 | Hitachi Ltd | Vrモーション生成装置 |
JP2001118182A (ja) * | 1999-10-18 | 2001-04-27 | Mitsubishi Electric Corp | 移動体検出装置および移動体検出方法 |
WO2005069222A1 (ja) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Asahi Kasei Kabushiki Kaisha | 情報認識装置、情報認識方法、情報認識プログラム及び警報システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2006346180A (ja) | 2006-12-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Cho et al. | Deep thermal imaging: Proximate material type recognition in the wild through deep learning of spatial surface temperature patterns | |
KR102577785B1 (ko) | 청소 로봇 및 그의 태스크 수행 방법 | |
Chen et al. | Gaussian-process-based real-time ground segmentation for autonomous land vehicles | |
JP4180600B2 (ja) | 情報認識装置、情報認識方法、情報認識プログラム及び警報システム | |
KR20240063820A (ko) | 청소 로봇 및 그의 태스크 수행 방법 | |
JP4667130B2 (ja) | 出力時間変化値生成装置、出力時間変化値生成方法及びプログラム | |
Habibi et al. | Context-aware pedestrian motion prediction in urban intersections | |
US11699078B2 (en) | Intelligent recognition and alert methods and systems | |
US20210141381A1 (en) | Information processing device, information processing system, behavior planning method, and computer program | |
CN112262300A (zh) | 扫描运动平均辐射温度传感器应用 | |
Palacín et al. | Automatic Supervision of Temperature, Humidity, and Luminance with an Assistant Personal Robot | |
CN115515077A (zh) | 一种基于uav的wsn数据采集轨迹动态生成方法及*** | |
Ozcan et al. | A novel fusion method with thermal and RGB-D sensor data for human detection | |
Watanabe et al. | Feasibility study of intersection detection and recognition using a single shot image for robot navigation | |
Abu-Jassar et al. | Obstacle Avoidance Sensors: A Brief Overview | |
KR102089719B1 (ko) | 기계 설비 공사 공정을 위한 제어 방법 및 장치 | |
KR20230134109A (ko) | 청소 로봇 및 그의 태스크 수행 방법 | |
Hara et al. | Moving object removal and surface mesh mapping for path planning on 3D terrain | |
CN110390124A (zh) | 确定物体形状的方法和设备、制造计算装置的方法 | |
Kulkarni et al. | MaRTiny—A Low-Cost Biometeorological Sensing Device With Embedded Computer Vision for Urban Climate Research | |
KR102050756B1 (ko) | 초소형 표적 탐지기 | |
Mahalle | Artificial Intelligence Based Mask Detection With Thermal Scanning and Hand Sanitization Based Entry System | |
Ricardo et al. | Low-cost, real-time obstacle avoidance for mobile robots | |
Karur et al. | End-to-End Synthetic LiDAR Point Cloud Data Generation and Deep Learning Validation | |
Tien | Deep learning-powered vision-based energy management system for next-gen built environment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20080611 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20101220 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20110105 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20110111 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140121 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |