JP6309099B2 - 監視装置 - Google Patents

Description

この発明は、監視領域に存在する対象物を認識する監視装置に関するものである。

従来より、カメラ画像を用いて対象物を検知および認識する技術が存在する。カメラ画像は２次元データであることから、当該カメラ画像から得られる情報も２次元座標、輝度、および色などに限定される。従来技術の多くは輝度背景差分方式を用いて、監視領域内の変化領域を抽出して対象物を認識している。例えば、特許文献１に開示された監視用画像処理装置では、現画像データと比較用画像データとを比較演算して変化領域を抽出し、抽出した変化領域が所定の条件に合致した場合は発報対象として認識し、変化領域が所定の面積で現れた場合には外乱が発生したと判定した場合に発報対象の処理を規制している。

特開平９−２１４９３９号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載された技術では、カメラ画像から得られる２次元データでは３次元の監視領域を監視するための精度が劣るという課題があった。また、対象物と背景とに輝度差が存在する場合には輝度背景差分が効果的に得られるが、対象物と背景とに輝度差が存在しない場合には対象物を精度よく認識することができないという課題があった。さらに、対象物と背景とに輝度差が十分に存在するが、対象物が３次元座標上をＺ軸方向に移動（カメラなどの撮像手段に向かって直進）する場合に、２次元座標上では対象物が静止していると認識され、発報対象として認識することが困難となる。このように、対象物と背景とに十分な輝度差が存在した場合であっても、対象物を精度よく認識することができないという課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、対象物と背景とに十分な輝度差が存在しない場合、あるいは対象物が３次元座標上をＺ軸方向に移動する場合においても、対象物を精度よく認識可能な監視装置を提供することを目的とする。

この発明に係る監視装置は、監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、監視領域までの距離情報を取得し、現距離データとする現データ演算部と、測定結果から監視領域までの距離情報を取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、現データ演算部が取得した現距離データと、比較データ演算部が変換した比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出する第１の変化領域抽出部とを備え、第１の変化領域抽出部は、監視領域における背景と対象物との距離関係に基づいて拒絶すべき差分値を記憶したマップデータと、現距離データと比較距離データとの差分値とを照合し、マップデータにより拒絶される差分値を修正する正負マップ照合部を備えるものである。

この発明によれば、対象物と背景とに十分な輝度差が存在しない場合、あるいは対象物が３次元座標上を移動する場合においても、対象物を精度よく認識することができる。

実施の形態１に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 ３次元レーザスキャナの構成を示す図である。 ３次元レーザスキャナの分散機構を示す説明図である。 実施の形態１に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３に係る監視装置の距離演算部の処理の一例を示す図である。 実施の形態３に係る監視装置の変化領域の抽出を示す図である。 実施の形態３に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態３に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態４に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態４に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態５に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態５に係る監視装置の強度演算部の処理の一例を示す図である。 実施の形態５に係る監視装置の変化領域の抽出を示す図である。 実施の形態５に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態６に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態６に係る監視装置の安定度確認部の処理を示す図である。 実施の形態６に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態６に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。 実施の形態１と実施の形態３の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態３と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態１と実施の形態３と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態７に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態７に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態８に係る監視装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態８に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
監視装置１００は、３次元レーザスキャナ１０、現データ演算部２０、現データ蓄積部２１、比較データ演算部３０、比較データ蓄積部３１、第１の変化領域抽出部４０、認識処理部５０および報知処理部６０で構成されている。なお、図１において、監視装置１００外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１を記載している。

図２は、３次元レーザスキャナの構成を示す図である。図２に示すように、３次元レーザスキャナ１０は、レーザ発光ユニット１１、回転ミラーを用いた分散機構１３およびレーザ受光ユニット１６を内蔵し、背景２００で示した範囲をスキャンして距離データおよび強度データを取得する。レーザ発光ユニット１１は、レーザ光パルス１２を照射する。
分散機構１３は、レーザ発光ユニット１１から発光されたレーザ光パルス１２を広角範囲に分散させる機構である。図２の例では、回転ミラーを用いた分散機構１３を示している。当該回転ミラーを用いた分散機構１３の詳細については後述する。分散機構１３により分散された分散レーザ光パルス１４は、背景２００あるいは対象物（図２においては不図示）に照射および反射されレーザ反射光１５を形成する。図２の例では、分散レーザ光パルス１４が背景２００のＸ方向およびＹ方向へ順次分散照射される様子を示している。具体的には、背景２００のＸ方向に６ポイント、背景２００のＹ方向に２ポイント、合計１２ポイントに分散照射されている。

レーザ受光ユニット１６は、反射対象で反射されたレーザ反射光１５を受光し、発光から受光までの時間差に基づいて、反射対象までの距離を算出し、距離データとする。図２の例では、背景２００のＸ方向に６ポイント、背景２００のＹ方向に２ポイント、合計１２ポイントに分散された照射位置全てに対して、個別に距離を算出する。さらに、レーザ受光ユニット１６は、分散された照射位置全てに対して、照射した光量と受光した光量の比率に基づいて反射対象の各ポイントにおける反射率を算出し、強度データとする。レーザ受光ユニット１６で算出された距離データおよび強度データ１７は、図１で示した現データ演算部２０および比較データ演算部３０に出力される。
なお、図２では、回転ミラーを用いた分散機構１３としたが、その他の分散機構を適用してもよい。例えば、モータレスでミラーをスキャンするスキャンレス光学系としてもよい。

次に、回転ミラーを用いた分散機構１３の詳細について、図３を参照しながら説明を行う。分散機構１３は、第１の回転ミラー１３ａ、第１のモータ１３ｂ、第２の回転ミラー１３ｃおよび第２のモータ１３ｄで構成されている。第１の回転ミラー１３ａは、入射されたレーザ光パルス１２のパルス周波数と同期して動作し、レーザ光パルス１２を第１の回転ミラー１３ａの面に対して水平方向に分散する。水平方向に分散された水平分散レーザ光パルス１３ｅは、常に同一の角度で分散される。第１のモータ１３ｂは、第１の回転ミラー１３ａを駆動させる駆動源である。第２の回転ミラー１３ｃは、入射されたレーザ光パルス１２のパルス周波数と同期して動作し、水平分散レーザ光パルス１３ｅをさらに垂直方向に分散する。垂直方向に分散された垂直分散レーザ光パルス１３ｆは、常に同一の角度で分散される。第２のモータ１３ｄは、第２の回転ミラー１３ｃを駆動させる駆動源である。

以上の動作により、３次元レーザスキャナ１０は、以下に示すＸ，Ｙ，Ｚの３次元情報を得る。
Ｘ；水平方向座標（図２の例では、６ポイント）
Ｙ；垂直方向座標（図２の例では、２ポイント）
Ｚ；距離データ（Ｚ軸方向の奥行き情報（以下、Ｚ軸情報と称する））
３次元情報には、Ｚ軸情報が含まれているため、対象物が３次元座標上のＺ軸移動（３次元レーザスキャナ１０に向かって直進）した場合においても、Ｚ軸方向の移動量を用いて差分を得ることができる。

現データ演算部２０は、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データを取得し、監視領域の現在の距離データを現データとして現データ蓄積部２１に蓄積する。現データ演算部２０は、入力された距離データそのものを現データ蓄積部２１に蓄積する場合が多い。比較データ演算部３０は、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データを取得し、比較データに変換して比較データ蓄積部３１に蓄積する。比較データへの変換処理は、例えば入力された距離データから遡って過去５０フレーム分の距離データから平均距離データを得て比較データとする、あるいは入力された距離データの直前のフレームの距離データを得て比較データとする。

第１の変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１に蓄積された現データ、および比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データを取得し、現データと比較データとを画素単位で比較して差分値を算出し、算出した差分値があらかじめ設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。一般的に、一定の閾値を設定し、差分値が設定した閾値以上であるか否かで２値化した２値化データに変換して取り扱う。

認識処理部５０は、第１の変化領域抽出部４０が抽出した変化領域の条件があらかじめ定めた条件を満たしているか否かに基づいて、変化領域が報知対象であるか否かの認識処理を行う。報知処理部６０は、認識処理部５０の認識結果に基づいて報知処理を行う。報知処理としては、上位にあるＰＣなどに特定の信号を送信する処理、あるいは装置のブザーを鳴らすなどの処理などが挙げられる。

次に、監視装置１００の動作について説明する。
図４は、実施の形態１に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、図４のフローチャートでは、３次元レーザスキャナ１０の解像度が８０×６０画素である場合を例に説明を行う。
まず、３次元レーザスキャナ１０は背景２００の範囲をスキャンし（ステップＳＴ１）、距離データおよび強度データを取得する（ステップＳＴ２）。具体的には、背景２００の範囲を３次元レーザスキャナ１０の解像度である８０×６０に分割してスキャンする。距離データは一般にデジタルデータであり、ここでは８０×６０画素の１画素あたり８ビットの多値データとする。現データ演算部２０は、ステップＳＴ２で取得された８０×６０画素の距離データを現データとして現データ蓄積部２１に蓄積する（ステップＳＴ３）。比較データ演算部３０は、ステップＴ２で取得された８０×６０画素の距離データを比較データに変換し、比較データ蓄積部３１に蓄積する（ステップＳＴ４）。

第１の変化領域抽出部４０は、現データ蓄積部２１に蓄積された現データと、比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データとを用いて、画素ごとの差分値を算出する（ステップＳＴ５）。ステップＳＴ５の処理では、現データと比較データが距離データで構成されていることから、得られる差分値は「距離の差」を示している。例えば、現データに背景２００および対象物２０１が含まれ、比較データに背景２００のみが含まれている場合、得られる差分値は「背景と対象物との間の距離」を示している。

ステップＳＴ５で得られた差分値は８ｂｉｔの多値データであるため、第１の変化領域抽出部４０は得られた差分値があらかじめ設定した閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ６）。差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ６；ＹＥＳ）、当該画素領域を変化領域として抽出する（ステップＳＴ７）。一方、差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ６；ＮＯ）、当該画素領域は変化領域でないと判断し（ステップＳＴ８）、ステップＳＴ９の処理に進む。その後、第１の変化領域抽出部４０は、８０×６０画素全てについて処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ９）。８０×６０画素全てについて処理を行っていない場合（ステップＳＴ９；ＮＯ）、ステップＳＴ５の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、８０×６０画素全てについて処理を行った場合（ステップＳＴ９；ＹＥＳ）、認識処理部５０は、ステップＳＴ７で抽出された変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う（ステップＳＴ１０）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ１０；ＹＥＳ）、変化領域が報知対象であると認識する（ステップＳＴ１１）。一方、照合条件を満たさない場合（ステップＳＴ１０；ＮＯ）、変化領域が報知対象でないと判断し（ステップＳＴ１２）、ステップＳＴ１の処理に戻る。報知処理部６０は、ステップＳＴ１１で認識された報知対象について報知処理を行い（ステップＳＴ１３）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

次に、認識処理部５０による判定処理の詳細に示す。
図５は、実施の形態１に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。
認識処理部５０は、変化領域が監視範囲内に存在するか否か判定を行う（ステップＳＴ２１）。監視範囲内に存在する場合（ステップＳＴ２１；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の面積を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２２）。所定の面積を有している場合（ステップＳＴ２２；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の縦横寸法を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２３）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ２３；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の移動速度を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ２４）。所定の移動速度を有している場合（ステップＳＴ２４；ＹＥＳ）、ステップＳＴ１１に進み、変化領域が報知対象であると認識される。

一方、変化領域が、監視範囲内に存在しない場合（ステップＳＴ２１；ＮＯ）、所定の面積を有していない場合（ステップＳＴ２２；ＮＯ）、所定の縦横寸法を有していない場合（ステップＳＴ２３；ＮＯ）、所定の移動速度を有してない場合（ステップＳＴ２４；ＮＯ）、ステップＳＴ１２に進み、報知対象でないと判断される。

以上のように、この実施の形態１によれば、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データから現データを取得する現データ演算部２０と、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データから比較データを取得する比較データ演算部３０と、現データと比較データとの差分値から変化領域を抽出する第１の変化領域抽出部４０とを備えるように構成したので、差分値として対象物と背景との距離情報を得ることができ、対象物と背景とに十分な輝度差が存在しない場合にも対象物と背景との差異を認識することができる。また、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離情報に含まれるＺ軸情報を用いることにより、対象物の３次元座標上のＺ軸方向への移動も認識することができる。これらにより、対象物の認識精度を向上させることができる。

実施の形態２．
図６は、実施の形態２に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態２の監視装置１００ａは、図１で示した実施の形態１の監視装置１００の第１の変化領域抽出部４０に正負マップ照合部４１を追加して設けている。なお、以下では、実施の形態１に係る監視装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

第１の変化領域抽出部４０は、実施の形態１と同様に、現データ蓄積部２１に蓄積された現データ、および比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データを取得し、現データと比較データとを画素単位で比較して差分値を算出する。正負マップ照合部４１は、第１の変化領域抽出部４０が算出した差分値が正の値であるか、負の値であるかを参照し、あらかじめ設定されたマップデータとの照合を行う。差分値の正負は、背景２００と対象物２０１の距離関係に基づくものであり、対象物２０１が背景２００の手前にある場合には差分値が「正」であり、背景２００が対象物２０１の手前にある場合には差分値が「負」となる。

通常、背景２００が壁のように固体の遮蔽物である場合には、対象物２０１は必ず壁の手前側を通過することとなる。壁の背面側を通過する対象物を視認することはできず、３次元レーザスキャナ１０でスキャンされることはない。一方、背景２００が例えば網のフェンスの場合、対象物２０１がフェンスの手前側と背面側のどちらに存在しても視認することができる、３次元レーザスキャナ１０によりスキャンされる。

このように、背景２００の条件によっては、背景２００と対象物２０１の距離関係、すなわち差分値の正負に基づいて差分値に制限を加える必要が生じる。正負マップ照合部４１は、差分値を制限する条件をマップデータとしてあらかじめ記憶し、当該マップデータと差分値との照合を行い、マップデータの条件に拒絶される差分値を修正する。

具体的には、画素（ｘ，ｙ）のマップデータが「０」である場合、当該マップデータの条件としては「画素（ｘ，ｙ）の画素の差分値は「正」のみ許可する」となる。この条件において、画素（ｘ，ｙ）の画素の差分値として負の値が算出された場合、当該画素をノイズとみなし、差分値を強制的に「０」に修正する。これにより、背景２００の条件によっては発生することのない差分値を排除し、算出した差分値の精度を向上させる。第１の変化領域抽出部４０は、正負マップ照合部４１により照合された差分値が、あらかじめ設定した閾値以上であるか否か判定を行い、閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。

次に、実施の形態２に係る監視装置１００ａの動作について説明する。
図７は、実施の形態２に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態１に係る監視装置１００と同一のステップには図４で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
ステップＳＴ５において、第１の変化領域抽出部４０が現データ蓄積部２１に蓄積された現データと、比較データ蓄積部３１に蓄積された比較データとを用いて、画素ごとの差分値を算出すると、正負マップ照合部４１は算出された差分値とマップデータとの照合を行い（ステップＳＴ３１）、マップデータの条件に拒絶されるか否か判定を行う（ステップＳＴ３２）。

マップデータの条件に拒絶される場合（ステップＳＴ３２；ＹＥＳ）、正負マップ照合部４１は当該差分値の値を修正する（ステップＳＴ３３）。一方、マップデータの条件に拒絶されない場合（ステップＳＴ３２；ＮＯ）、ステップＳＴ６の処理に進む。第１の変化領域抽出部４０は、ステップＳＴ５あるいはステップＳＴ３３で得られた差分値があらかじめ設定した閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ６）。その後、フローチャートは上述したステップＳＴ７からステップＳＴ１３の処理を行う。

以上のように、この実施の形態２によれば、第１の変化領域抽出部４０が算出した差分値と、あらかじめ条件が設定されたマップデータとの照合を行い、マップデータの条件に拒絶される差分値を修正する正負マップ照合部４１を備えるように構成したので、背景の条件によっては発生しえない差分値を排除し、算出された差分値の精度を高めることができる。これにより、対象物の認識精度を向上させることができる。

実施の形態３．
図８は、実施の形態３に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
なお、以下では、実施の形態１に係る監視装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
実施の形態３の監視装置１００ｂは、３次元レーザスキャナ１０、距離ヒストグラム作成部７１と、対象物距離ピーク点算出部７２と、背景距離ピーク点算出部７３と、距離差分算出部７４とを備えた距離演算部７０、距離差分連結処理部７５、第２の変化領域抽出部４２、認識処理部５０および報知処理部６０で構成されている。なお、図８において監視装置１００ｂ外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１およびレーザ光パルス１２の拡散領域２０２を記載している。対象物２０１を認識して報知することが本監視装置１００ｂの目的である。

３次元レーザスキャナ１０は、実施の形態１と同様に図２に示すレーザ発光ユニット１１、分散機構１３およびレーザ受光ユニット１６を内蔵し、背景２００で示した範囲をスキャンして距離データおよび強度データを取得する。３次元レーザスキャナ１０から照射されるレーザ光パルス１２は、視野を３次元レーザスキャナ１０の解像度に応じたエリアに分割し、分割した１エリアに対して１パルスの照射を行う。

レーザ光パルス１２は拡散する特性を有し、図８に示した背景２００が例えば平面の壁であった場合に、壁面上の拡散領域２０２にレーザ光パルス１２が拡散する。拡散領域２０２はレーザ光パルス１２の拡散範囲を示しており、当該拡散範囲は３次元レーザスキャナ１０から背景２００までの距離により決定される。例えば、３次元レーザスキャナ１０から背景２００までの距離が１００ｍである場合に、拡散領域２０２の直径２０２ａが３０ｃｍとなる。拡散領域２０２に拡散したレーザ光パルス１２は背景２００あるいは対象物２０１によって反射され、レーザ反射光１５として３次元レーザスキャナ１０に入射する。３次元レーザスキャナ１０は、受光したレーザ反射光１５に基づいて背景２００あるいは対象物２０１までの距離および反射率を算出し、距離データおよび強度データを取得する。取得された距離データは、距離ヒストグラム作成部７１に出力される。

距離ヒストグラム作成部７１は、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データに基づいて、画素ごとに距離ヒストグラムを作成する。より詳細に説明すると、距離ヒストグラム作成部７１は、３次元レーザスキャナ１０の過去１０スキャン分の距離データに基づいて、画素（ｘ，ｙ）における第１の距離ヒストグラムを作成する。当該第１の距離ヒストグラムの作成を全ての画素について実施する。さらに、３次元レーザスキャナ１０の過去５０スキャン分の距離データに基づいて画素（ｘ，ｙ）における第２の距離ヒストグラムを作成する。当該第２の距離ヒストグラムの作成を全ての画素について実施する。

図９は実施の形態３に係る監視装置の距離演算部の処理の一例を示す図であり、図９（ａ）は距離ヒストグラム作成部７１が作成する距離ヒストグラムの一例を示している。
図９（ａ）において、横軸は距離（ｍ）を示し、縦軸は頻度を示している。図９（ａ）に示す画素（ｘ，ｙ）の距離ヒストグラムは、３次元レーザスキャナ１０から１００ｍ離れた背景２００と、背景２００の手前側に対象物２０１が重なった座標の距離ヒストグラムである。距離１００ｍ付近の頻度が高いのは背景２００である壁を示すものであり、距離３０ｍ付近に頻度が高いのは対象物２０１を示すものであり、その他の分布は距離ジッタによる誤差である。

ここで、距離ジッタについて説明する。上述した画素（ｘ，ｙ）は背景２００の手前側に対象物２０１が重なった座標であり、背景２００と対象物２０１の両方にレーザ光パルス１２を照射している。その結果、３次元レーザスキャナ１０の算出結果である距離データは、背景２００の比率が高い場合には背景２００の距離に揺らぎ、対象物２０１の比率が高い場合には対象物２０１の距離揺らぐ。これらの距離の揺らぎが距離ジッタである。距離ジッタが発生している場合、対象物２０１までの距離が揺れ動くため、安定した距離データを取得することが困難であり、変化領域の抽出の精度が低下するが、この実施の形態３の構成を適用することにより、距離ジッタによる誤差を抑制し、変化領域の抽出精度を向上させる。

対象物距離ピーク点算出部７２は、距離ヒストグラム作成部７１が作成した第１の距離ヒストグラムを平滑化してピーク点を算出する。図９（ｂ）は、画素（ｘ，ｙ）での対象物距離ピーク点算出を示す図である。
ピーク点の算出例としては、ある距離Ｐにおける頻度に対して、距離Ｐ±１０の頻度の平均を算出して距離Ｐの頻度に置き換える（処理１ａ）。この置き換え処理を、距離ヒストグラムの距離０ｍから１５０ｍの全てで行う。置き換えられた頻度を線で結ぶとなだらかな曲線が得られる（処理２ａ）。得られた曲線に対して距離０ｍの位置から傾斜を測定し、右上がりの傾斜から右下がりの傾斜に移行する点をピーク点として算出する（処理３ａ、図９（ｂ）の矢印ａ，ｂ，ｃ参照）。このピーク点の算出処理を距離１５０ｍの位置まで行う（処理４ａ）。得られたピーク点が目的とする対象物距離ピーク点となる。

なお、場合によっては複数のピーク点が算出される。例えば、ピーク点が３個以上算出された場合にはピーク点を減らす処理を行う。ピーク点を減らす処理としては、ピーク点が３個程度に収束するまで、上述した処理１ａから処理４ａを繰り返す。これにより、３個程度のピーク点を含むヒストグラム曲線が得られる。当該ヒストグラム曲線に存在するピーク点が目的とする対象物距離ピーク点となる。

次に、背景距離ピーク点算出部７３は、第２の距離ヒストグラムを平滑化してピーク点を算出する。図９（ｃ）は、画素（ｘ，ｙ）での背景距離ピーク点算出を示す図である。ピーク点の算出例としては、ある距離Ｐにおける頻度に対して、距離Ｐ±１０の頻度の平均を算出して距離Ｐの頻度に置き換える（処理１ｂ）。この置き換え処理を、ヒストグラムの距離０ｍから１５０ｍの全てで行う。置き換えられた頻度を線で結ぶとなだらかな曲線が得られる（処理２ｂ）。得られた曲線に対して距離０ｍの位置から傾斜を測定し、右上がりの傾斜から右下がりの傾斜に移行する点をピーク点として算出する（処理３ｂ）。このピーク点の算出処理を距離１５０ｍの位置まで行う（処理４ｂ）。得られたピーク点が目的とする背景距離ピーク点となる。

なお、場合によっては複数のピーク点が算出される。例えば、ピーク点が２個以上算出された場合にはピーク点を減らす処理を行う。ピーク点を減らす処理としては、ピーク点が１個に収束するまで、上述した処理１ｂから処理４ｂを繰り返す。これにより、１個のピーク点を含むヒストグラム曲線が得られる。当該ヒストグラム曲線に存在するピーク点が目的とする背景距離ピーク点となる。

第１の距離ヒストグラムと第２の距離ヒストグラムの違いは、ヒストグラム作成に要した時間である。上述したように、第１の距離ヒストグラムは３次元レーザスキャナ１０の過去１０スキャン分の距離データに基づいて作成し、第２の距離ヒストグラムは３次元レーザスキャナ１０の過去５０スキャン分の距離データに基づいて作成している。このように、第２の距離ヒストグラムは、第１の距離ヒストグラムに対して５倍の時間を使用しており、第２の距離ヒストグラムは第１の距離ヒストグラムと比較して短時間の変化に鈍感となり（監視領域の長時間変化を示す）、固定的に存在する背景の距離に強く影響されるヒストグラムとなる。逆に、第１の距離ヒストグラムは、短時間の変化に敏感となり（監視領域の短時間変化を示す）、対象物の距離に強く影響されるヒストグラムとなる。これらにより、対象物距離ピーク点および背景距離ピーク点が算出される。

距離差分算出部７４は、対象物距離ピーク点を含むヒストグラム曲線（以下、対象物距離ヒストグラム曲線と称する）と、背景距離ピーク点を含むヒストグラム曲線（以下、背景距離ヒストグラム曲線と称する）とから差分ピーク点を算出する。図９（ｄ）は、画素（ｘ，ｙ）での差分ピーク点算出を示す図である。
具体的な算出方法としては、まず図９（ｃ）に示した背景距離ヒストグラム曲線を正規分布曲線とみなし、当該正規分布の標準偏差（平均μから変曲点までの距離）σを用いて、背景距離ピーク点Ｃ（正規分布における平均μ）を中心とした範囲３σ_ａを決定する（処理１ｃ）。次に、対象物距離ヒストグラム曲線から、範囲３σ_ａに位置するピーク点を削除する（処理２ｃ）。処理２ｃにより図９（ｄ）に示したヒストグラム曲線が得られる。得られたヒストグラム曲線に含まれる最大のピーク点を差分ピーク点Ｄとして算出する（処理３ｃ）。最後に、差分ピーク点Ｄを含むヒストグラムを正規分布曲線とみなして差分ピーク点Ｄを中心とした範囲３σ_ｂを決定し、差分ピーク点Ｄの位置および範囲３σ_ｂの位置を記憶する（処理４ｃ）。

次に、図１０を参照しながら、差分ピーク点に基づく変化領域の抽出について説明する。図１０は、実施の形態３に係る監視装置の変化領域の抽出を示す図である。図１０（ａ）および図１０（ｂ）は距離差分連結処理部による統合領域の作成を示す説明図であり、図１０（ａ）は背景２００に対象物２０１を配置した図、図１０（ｂ）は背景２００のみを示した図である。図１０（ｃ）は第２の変化領域抽出部が抽出した変化領域を示す図である。

距離差分連結処理部７５は、距離差分算出部７４が算出した全ての画素の差分ピーク点が示す距離情報を連結して統合領域を作成する。例えば、８０×６０画素の各画素について差分ピーク点が算出された場合、距離差分連結処理部７５は仮想的に作成した８０×６０画素のマス目に当該差分ピーク点が示す距離情報を配置して連結し、統合領域を作成する。距離情報の配置とは、図１０（ａ）および図１０（ｂ）に示すように、例えば差分ピーク点が存在する画素はグレーに着色し、差分ピーク点が存在しない画素は白に着色するなど視覚的な配置を行う。図１０（ａ）では、対象物２０１が存在する位置と、統合領域２０３の画素位置が一致している。なお、画素の着色はグレーに限定されるものではなく、適宜変更可能である。

ただし、距離差分算出部７４による差分ピーク点算出処理には誤差が存在するため、対象物２０１が存在しない位置にもグレーに着色された画素が発生する、あるいは存在すべき位置にグレーに着色された画素が発生しない場合もありうる。そこで、第２の変化領域抽出部４２において、距離差分連結処理部７５が作成した統合領域に対してフィルタ処理を実行して、ノイズによる変化領域を削除して対象物２０１に該当する変化領域のみを抽出する。具体的には、距離差分算出部７４が算出した差分ピーク点の位置、および範囲３σの位置を参照し、ある画素（ｘ，ｙ）を中心とした周囲８画素の中で少なくとも３画素に類似する差分ピーク点が存在するか否か判定を行う。類似する差分ピーク点が存在するか否かは、ある画素（ｘ，ｙ）の差分ピーク点を中心として範囲３σ内にその他の差分ピーク点が存在するか否かで判断する。この処理を全画素について行う。

画素（ｘ，ｙ）を中心として少なくとも３画素に類似する差分ピークが存在する場合には、当該画素（ｘ，ｙ）は抽出されるべき対象物２０１の変化領域であると判断する。一方、画素（ｘ，ｙ）を中心として少なくとも３画素に類似する差分ピークが存在しない場合には、当該画素（ｘ，ｙ）はノイズによる変化領域であると判断し、当該画素（ｘ，ｙ）の差分ピークの情報を削除する。全画素について上述したフィルタ処理を行った後、対象物２０１の変化領域と判断された領域を、再度仮想的に作成した８０×６０画素のマス目に配置し直して最終的な変化領域を決定する。図１０（ｃ）は、第２の変化領域抽出部４２によるフィルタ処理後の変化領域２０４を示している。

認識処理部５０は、第２の変化領域抽出部４２が抽出した変化領域の条件があらかじめ定めた条件を満たしているか否かに基づいて、変化領域が報知対象である判定を行う。報知処理部６０は、認識処理部５０の認識結果に基づいて報知処理を行う。ここで報知処理は、上位にあるＰＣなどに特定の信号を送信する処理、あるいは装置のブザーを鳴らすなどの処理などである。

次に、実施の形態３の監視装置１００ｂの動作について説明する。
図１１は、実施の形態３に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では、実施の形態１に係る監視装置１００と同一のステップには図４で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。また、実施の形態１と同様に３次元レーザスキャナ１０の解像度を８０×６０画素とした場合を例に説明を行う。
まず、３次元レーザスキャナ１０は背景２００の範囲をスキャンし（ステップＳＴ１）、距離データおよび強度データを取得する（ステップＳＴ２）。具体的には、背景２００の範囲を３次元レーザスキャナ１０の解像度である８０×６０に分割してスキャンする。距離データおよび強度データは一般にデジタルデータであり、ここでは８０×６０画素の１画素あたり８ビットの多値データとする。

距離ヒストグラム作成部７１は、ステップＳＴ２で取得された距離データに基づき、第１の距離ヒストグラムおよび第２の距離ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ４１）。対象物距離ピーク点算出部７２は、ステップＳＴ４１で作成された第１の距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を算出し（ステップＳＴ４２）、対象物距離ヒストグラム曲線を作成する（ステップＳＴ４３）。背景距離ピーク点算出部７３は、ステップＳＴ４１で作成された第２の距離ヒストグラムから背景距離ピーク点を算出し（ステップＳＴ４４）、背景距離ヒストグラム曲線を作成する（ステップＳＴ４５）。

次に、距離差分算出部７４は、ステップＳＴ４３で作成された対象物距離ヒストグラム曲線と、ステップＳＴ４５で作成された背景距離ヒストグラム曲線との差分ピーク点を算出する（ステップＳＴ４６）。距離演算部７０は、全ての画素についてステップＳＴ４２からステップ４６までの処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ４７）。全ての画素について処理を行っていない場合（ステップＳＴ４７；ＮＯ）、ステップＳＴ４１の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、全ての画素について処理を行った場合（ステップＳＴ４７；ＹＥＳ）、距離差分連結処理部７５はステップＳＴ４６で得た全画素の差分ピーク点の距離情報を連結し、統合領域を作成する（ステップＳＴ４８）。第２の変化領域抽出部４２は、ステップＳＴ４８で作成された統合領域に対してフィルタ処理を行い、変化領域を抽出する（ステップＳＴ４９）。認識処理部５０は、ステップＳＴ４９で抽出された変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う（ステップＳＴ５０）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ５０；ＹＥＳ）、変化領域が報知対象であると認識する（ステップＳＴ１１）。一方、照合条件を満たさない場合（ステップＳＴ５０；ＮＯ）、変化領域が報知対象でないと判断し（ステップＳＴ１２）、ステップＳＴ１の処理に戻る。報知処理部６０は、ステップＳＴ１１で認識された報知対象について報知処理を行い（ステップＳＴ１３）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

次に、認識処理部５０の判定処理の詳細を示す。
図１２は、実施の形態３に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。
認識処理部５０は、変化領域が所定の面積を有する否か判定を行う（ステップＳＴ５１）。所定の面積を有している場合（ステップＳＴ５１；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の縦横寸法を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ５２）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ５２；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の移動速度を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ５３）。所定の移動速度を有している場合（ステップＳＴ５３；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の存在時間を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ５４）。所定の存在時間を有している場合（ステップＳＴ５４；ＹＥＳ）、ステップＳＴ１１に進み、変化領域が報知対象であると認識される。

一方、所定の面積を有していない場合（ステップＳＴ５１；ＮＯ）、所定の縦横寸法を有していない場合（ステップＳＴ５２；ＮＯ）、所定の移動速度を有していない場合（ステップＳＴ５３；ＮＯ）、所定の存在時間を有していない場合（ステップＳＴ５４；ＮＯ）には、ステップＳＴ１２に進み、変化領域が報知対象でないと判断される。

以上のように、この実施の形態３によれば、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データから距離ヒストグラムを作成する距離ヒストグラム作成部７１と、距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を含む対象物距離ヒストグラム曲線を作成する対象物距離ピーク点算出部７２と、距離ヒストグラムから背景距離ピーク点を含む背景距離ヒストグラム曲線を作成する背景距離ピーク点算出部７３と、対象物距離ヒストグラム曲線と背景距離ヒストグラム曲線とから差分ピーク点を算出する距離差分算出部７４と、差分ピーク点の距離情報を用いて統合領域を作成する距離差分連結処理部７５と、統合領域に対してフィルタ処理を行い、変化領域を抽出する第２の変化領域抽出部４２とを備えるように構成したので、背景と対象物との距離関係に基づいた差分ピーク点を得ることができ、対象物と背景とに十分な輝度差が存在しない場合にも対象物と背景との差異を認識することができる。これにより、対象物の認識精度を向上させることができる。
また、背景と対象物が重なった座標において発生する距離ジッタ（距離の揺らぎ）を抑制して対象物の変化領域のみを抽出することができ、対象物の認識精度を向上させることができる。

実施の形態４．
図１３は、実施の形態４に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態４の監視装置１００ｃは、図８で示した実施の形態３の監視装置１００ｂの背景距離ピーク点算出部７３に替えて背景距離ピーク情報蓄積部７６を設けている。なお、以下では、実施の形態３に係る監視装置１００ｂの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態３で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。なお、図１３において監視装置１００ｃ外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１、およびレーザ光パルス１２の拡散領域２０２を記載している。

距離ヒストグラム作成部７１ａは、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データに基づいて、画素毎に距離ヒストグラムを作成する。ただし、３次元レーザスキャナ１０の過去１０スキャン分の距離データに基づいて、画素（ｘ，ｙ）における第１の距離ヒストグラムのみを作成する。背景距離ピーク情報蓄積部７６は、固定的に存在する背景２００に距離に強く影響されたヒストグラム（上述した実施の形態３で示した第２の距離ヒストグラムに相当）に基づいた背景距離ピーク点の位置情報および当該背景距離ピーク点を中心とした範囲３σ_ａの位置情報をあらかじめ固定的に定めた背景距離ピーク情報を記憶する。

距離差分算出部７４ａは、対象物距離ピーク点算出部７２が算出した対象物距離ピーク点を含むヒストグラム曲線（以下、対象物距離ヒストグラム曲線と称する）と、背景距離ピーク情報蓄積部７６から取得した背景距離ピーク情報とから差分ピーク点を算出する。上述した実施の形態３の図９を参照しながら具体的に説明すると、対象物距離ヒストグラム曲線から、固定値である範囲３σ_ａ内に位置するピーク点を削除し、差分ピーク点を含むヒストグラム曲線を得る（図９（ｃ）および図９（ｄ）参照）。得られたヒストグラム曲線に含まれる最大のピーク点を差分ピーク点として算出し、差分ピーク点を中心とした範囲３σ_ｂを決定する（図９（ｄ）参照）。得られた差分ピーク点の位置および差分ピーク点を中心とした範囲３σ_ｂの位置を記憶する。

次に、実施の形態４に係る監視装置１００ｃの動作について説明する。
図１４は、実施の形態４に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態３に係る監視装置１００ｂと同一のステップには図１１で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
距離ヒストグラム作成部７１ａは、ステップＳＴ２で取得された距離データに基づき、第１の距離ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ６１）。対象物距離ピーク点算出部７２は、ステップＳＴ６１で作成された第１の距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を算出し（ステップＳＴ４２）、対象物距離ヒストグラム曲線を作成する（ステップＳＴ４３）。

距離差分算出部７４ａは、背景距離ピーク情報蓄積部７６から背景距離ピーク情報を取得し（ステップＳＴ６２）、ステップＳＴ４３で作成された対象物距離ヒストグラム曲線と、ステップＳＴ６２で取得した背景距離ピーク情報とから差分ピーク点を算出する（ステップＳＴ６３）。距離演算部７０ａは、全ての画素についてステップＳＴ６１からステップ６３までの処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ４７）。全ての画素について処理を行っていない場合（ステップＳＴ４７；ＮＯ）、ステップＳＴ６１の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、全ての画素について処理を行った場合（ステップＳＴ４７；ＹＥＳ）、ステップＳＴ４８の処理に進む。

以上のように、この実施の形態４によれば、固定的に存在する背景２００に距離に強く影響されたヒストグラムに基づいた背景距離ピーク点の位置情報および当該背景距離ピーク点を中心とした範囲３σ_ａの位置情報をあらかじめ固定的に定めた背景距離ピーク情報を記憶する背景距離ピーク情報蓄積部７６を備えるように構成したので、第２のヒストグラムを作成する処理、および背景距離ピーク点を算出する処理の負荷を削減することができる。また、対象物が一箇所に留まって動かない場合にも、あらかじめ定めた背景距離ピーク情報から背景を認識することができ、動かない対象物を背景と区別することができる。

実施の形態５．
上述した実施の形態３では、３次元レーザスキャナ１０の距離データに基づいて変化領域を抽出する構成を示したが、この実施の形態５では３次元レーザスキャナ１０の強度データに基づいて変化領域を抽出する構成を示す。
レーザ光パルス１２の距離の解像度には限界がある。例えば、レーザ光パルス１２の距離解像度が５０ｃｍであって、背景２００と対象物２０１とが５０ｃｍ以下の距離にある場合には背景２００と対象物２０１との区別することができない。これは距離解像度上の問題であり、対象物２０１が壁などの背景２００に沿って移動する場合などに発生し、対象物２０１の発見は距離解像度上不可能となる。この実施の形態５では、３次元レーザスキャナ１０から入力される強度データを用いて、距離解像度上認識不可能な対象物２０１についても認識可能とする構成を示す。

図１５は、実施の形態５に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
なお、以下では、実施の形態３に係る監視装置１００ｂの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態３で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。
実施の形態５の監視装置１００ｄは、３次元レーザスキャナ１０、強度ヒストグラム作成部８１と、対象物強度ピーク点算出部８２と、背景強度ピーク点算出部８３と、強度差分算出部８４とを備えた強度演算部８０、強度差分連結処理部８５、第３の変化領域抽出部８６、認識処理部５０および報知処理部６０で構成されている。なお、図１５において監視装置１００ｄ外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１、およびレーザ光パルス１２の拡散領域２０２を記載している。

３次元レーザスキャナ１０の構成は、実施の形態１から実施の形態４の構成と同一である。強度ヒストグラム作成部８１は、３次元レーザスキャナ１０から入力される強度データに基づいて、画素ごとに強度ヒストグラムを作成する。より詳細に説明すると、強度ヒストグラム作成部８１は、３次元レーザスキャナ１０の過去１０スキャン分の強度データに基づいて、画素（ｘ，ｙ）における第１の強度ヒストグラムを作成する。当該第１の強度ヒストグラムの作成を全ての画素について実施する。さらに、過去５０スキャン分の強度データに基づいて画素（ｘ，ｙ）における第２の強度ヒストグラムを作成する、当該第２の強度ヒストグラムの作成を全ての画素について実施する。

図１６は実施の形態５に係る監視装置の強度演算部の処理の一例を示す図であり、図１６（ａ）は強度ヒストグラム作成部８１が作成するヒストグラムの一例を示している。
図１６（ａ）において、横軸は強度（％）を示し、縦軸は頻度を示している。図１６（ａ）に示す画素（ｘ，ｙ）の強度ヒストグラムでは、強度２０％付近の頻度が高く、対象物２０１の反射率を反映している。それ以外の頻度はノイズである。

次に、対象物強度ピーク点算出部８２は、第１の強度ヒストグラムを平滑化してピーク点を算出する。図１６（ｂ）は、画素（ｘ，ｙ）での対象物強度ピーク点算出を示す図である。ピーク点の算出例としては、ある強度Ｑにおける頻度に対して、強度Ｑ±１０の頻度の平均を算出して強度Ｑの頻度に置き換える（処理１ｄ）。この置き換え処理を、強度ヒストグラムの強度０％から１００％の全てで行う。置き換えられた頻度を線で結ぶとなだらかな曲線が得られる（処理２ｄ）。得られた曲線に対して強度０％の位置から傾斜を測定し、右上がりの傾斜から右下がりの傾斜に移行する点をピーク点として算出する（処理３ｄ、図１６（ｂ）の矢印ｄ，ｅ，ｆ参照）。このピーク点の算出処理を強度１００％の位置まで行う（処理４ｄ）。得られたピーク点が目的とする対象物強度ピーク点となる。

なお、場合によっては複数のピーク点が算出される。例えば、ピーク点が３個以上算出された場合にはピーク点を減らす処理を行う。ピーク点を減らす処理としては、ピーク点が３個程度に収束するまで、上述した処理１ｄから処理４ｄを繰り返す。これにより、３個程度のピーク点を含むヒストグラム曲線が得られる。当該ヒストグラム曲線に存在するピーク点が目的とする対象物強度ピーク点となる。

次に、背景強度ピーク点算出部８３は、第２の強度ヒストグラムを平滑化してピーク点を算出する。図１６（ｃ）は、画素（ｘ，ｙ）での背景強度ピーク点算出を示す図である。
ピーク点の算出例としては、ある強度Ｑにおける頻度に対して、強度Ｑ±１０の頻度の平均を算出して強度Ｑの頻度に置き換える（処理１ｅ）。この置き換え処理を、ヒストグラムの強度０％から１００％の全てで行う。置き換えられた頻度を線で結ぶとなだらかな曲線が得られる（処理２ｅ）。得られた曲線に対して強度０％の位置から傾斜を測定し、右上がりの傾斜から右下がりの傾斜に移行する点をピーク点として算出する（処理３ｅ）。このピーク点の算出処理を強度１００％の位置まで行う（処理４ｅ）。得られたピーク点が目的とする背景強度ピーク点となる。

なお、場合によっては複数のピーク点が算出される。例えば、ピーク点が２個以上算出された場合にはピーク点を減らす処理を行う。ピーク点を減らす処理としては、ピーク点が１個に収束するまで、上述した処理１ｅから処理４ｅを繰り返す。これにより、１個のピーク点を含むヒストグラム曲線が得られる。当該ヒストグラム曲線に存在するピーク点が目的とする背景強度ピーク点となる。

第１の強度ヒストグラムと第２の強度ヒストグラムの違いは、ヒストグラム作成に要した時間である。上述したように、第１の強度ヒストグラムは３次元レーザスキャナ１０の過去１０スキャン分の強度データに基づいて作成し、第２の強度ヒストグラムは３次元レーザスキャナ１０の過去５０スキャン分の強度データに基づいて作成している。このように、第２の強度ヒストグラムは、第１の強度ヒストグラムに対して５倍の時間を使用しており、第２の強度ヒストグラムは第１の強度ヒストグラムと比較して短時間の変化に鈍感となり（監視領域の長時間変化を示す）、固定的に存在する背景の強度に強く影響されるヒストグラムとなる。逆に、第１の強度ヒストグラムは、短時間の変化に敏感となり（監視領域の短時間変化を示す）、対象物の強度に強く影響されるヒストグラムとなる。これらにより、対象物強度ピーク点および背景強度ピーク点が算出される。

強度差分算出部８４は、対象物強度ピーク点を含むヒストグラム曲線（以下、対象物強度ヒストグラム曲線と称する）と、背景強度ピーク点を含むヒストグラム曲線（以下、背景強度ヒストグラム曲線と称する）とから差分ピーク点を算出する。図１６（ｄ）は、画素（ｘ，ｙ）での差分ピーク点算出を示す図である。
具体的な算出方法は、まず図１６（ｃ）に示した背景強度ヒストグラム曲線を正規分布曲線とみなし、当該正規分布の標準偏差（平均μから変曲点までの強度）σを用いて、背景強度ピーク点Ｆ（正規分布における平均μ）を中心とした範囲３σ_ｃを決定する（処理１ｆ）。次に、対象物強度ヒストグラム曲線から、範囲３σ_ｃ内に位置するピーク点を削除する（処理２ｆ）。処理２ｆにより図１６（ｄ）に示したヒストグラム曲線が得られる。得られたヒストグラム曲線に含まれる最大のピーク点を差分ピーク点Ｇとして算出する（処理３ｆ）。最後に、差分ピーク点Ｇを含むヒストグラムを正規分布曲線とみなして差分ピーク点Ｇを中心とした範囲３σ_ｄを決定し、差分ピーク点Ｇの位置および範囲３σ_ｄの位置を記憶する（処理４ｆ）。

次に、図１７を参照しながら、差分ピーク点に基づく変化領域の抽出について説明する。図１７は、実施の形態５に係る監視装置の変化領域の抽出を示す図である。図１７（ａ）および図１７（ｂ）は強度差分連結処理部および第３の変化領域抽出部による変化領域の抽出を示す説明図であり、図１７（ａ）は背景２００に対象物２０１を配置した図、図１７（ｂ）は背景２００のみを示した図である。

強度差分連結処理部８５は、強度差分算出部８４が算出した全ての画素の差分ピーク点が示す強度情報を連結する。例えば、８０×６０画素の各画素について差分ピーク点が算出された場合、強度差分連結処理部８５は仮想的に作成した８０×６０画素のマス目に当該差分ピーク点が示す強度情報を配置して連結する。強度情報の配置とは、例えば図１７（ａ）および図１７（ｂ）に示すように、例えば差分ピーク点が存在する画素はグレーに着色し、差分ピーク点が存在しない画素は白に着色するなど視覚的な配置を行うものである。

第３の変化領域抽出部８６は、強度差分連結処理部８５が連結した強度情報から変化領域を抽出する。変化領域の抽出は、差分ピーク点が存在する画素と、差分ピーク点が存在しない画素との差異に基づいて行われ、上述した例では画素の着色の差異に基づいてグレーに着色された画素の集まる領域を変化領域として抽出する。図１７（ａ）に示すように、対象物２０１が存在する位置と、変化領域２０５の画素位置が一致している。

認識処理部５０は、第３の変化領域抽出部８６が抽出した変化領域の条件があらかじめ定めた条件を満たしているか否かに基づいて、変化領域が報知対象であるか否か認識処理を行う。報知処理部６０は、認識処理部５０の認識結果に基づいて報知処理を行う。ここで報知処理は、上位にあるＰＣなどに特定の信号を送信する処理、あるいは装置のブザーを鳴らすなどの処理などである。

次に、実施の形態５の監視装置１００ｄの動作について説明する。
図１８は、実施の形態５に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態３に係る監視装置１００ｂと同一のステップには図１１で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。また、実施の形態３と同様に３次元レーザスキャナ１０の解像度を８０×６０画素とした場合を例に説明を行う。

強度ヒストグラム作成部８１は、ステップＳＴ２で取得された強度データに基づき、第１の強度ヒストグラムおよび第２の強度ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ７１）。対象物強度ピーク点算出部８２は、ステップＳＴ７１で作成された第１の強度ヒストグラムから対象物強度ピーク点を算出し（ステップＳＴ７２）、対象物強度ヒストグラム曲線を作成する（ステップＳＴ７３）。背景強度ピーク点算出部８３は、ステップＳＴ７２で作成された第２の強度ヒストグラムからピーク点を算出し（ステップＳＴ７４）、背景強度ヒストグラム曲線を作成する（ステップＳＴ７５）。

次に、強度差分算出部８４は、ステップＳＴ７３で作成された対象物強度ヒストグラム曲線と、ステップＳＴ７５で作成された背景強度ヒストグラム曲線との差分ピーク点を算出する（ステップＳＴ７６）。強度演算部８０は、全ての画素についてステップＳＴ７１からステップＳＴ７６までの処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ７７）。全ての画素について処理を行っていない場合（ステップＳＴ７７；ＮＯ）、ステップＳＴ７１の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、全ての画素について処理を行った場合（ステップＳＴ７７；ＹＥＳ）、強度差分連結処理部８５はステップＳＴ７６で得た全ての画素の差分ピーク点の強度情報を連結し（ステップＳＴ７８）、第３の変化領域抽出部８６は連結された強度情報から変化領域を抽出する（ステップＳＴ７９）。認識処理部５０は、ステップＳＴ７９で抽出された変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う（ステップＳＴ８０）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ８０；ＹＥＳ）、変化領域が報知対象であると認識する（ステップＳＴ１１）。一方、照合条件を満たさない場合（ステップＳＴ８０；ＮＯ）、変化領域が報知対象でないと判断し（ステップＳＴ１２）、ステップＳＴ１の処理に戻る。報知処理部６０は、ステップＳＴ１１で認識された報知対象について報知処理を行い（ステップＳＴ１３）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

認識処理部５０の判定処理の詳細は、実施の形態３の図１２で示したフローチャートと同一であるため説明を省略する。

以上のように、この実施の形態５によれば、３次元レーザスキャナ１０により取得された強度データから強度ヒストグラムを作成する強度ヒストグラム作成部８１と、強度ヒストグラムから対象物強度ピーク点を含む対象物強度ヒストグラム曲線を作成する対象物強度ピーク点算出部８２と、強度ヒストグラムから背景強度ピーク点を含む背景強度ヒストグラム曲線を作成する背景強度ピーク点算出部８３と、対象物強度ヒストグラム曲線と背景強度ヒストグラム曲線とから差分ピーク点を算出する強度差分算出部８４と、差分ピーク点の強度情報を連結する強度差分連結処理部８５と、連結された強度情報から変化領域を抽出する第３の変化領域抽出部８６とを備えるように構成したので、背景と対象物との強度関係に基づいた差分ピーク点を得ることができ、対象物と背景とに十分な輝度差が存在しない場合にも対象物と背景との差異を認識することができる。これにより、対象物の認識精度を向上させることができる。
また、対象物と背景との距離が、レーザ光パルス１２の距離解像度以下である場合にも、背景および対象物からの反射率に基づく強度データを用いて対象物の変化領域のみを抽出することができる。これにより、対象物の認識精度を向上させることができる。

実施の形態６．
この実施の形態６では、上述した実施の形態５の構成に加えて、「人」のように移動する対象物と、「看板」のように移動しない対象物とを区別して報知する構成を示す。
図１９は、実施の形態６に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態６の監視装置１００ｅは、図１５で示した実施の形態５の監視装置１００ｄに安定度確認部４３を追加して設けている。なお、以下では、実施の形態５に係る監視装置１００ｄの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態５で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。なお、図１９において監視装置１００ｅ外に３次元レーザスキャナ１０のスキャン範囲を示す背景２００、当該背景２００の前に立つ対象物２０１、およびレーザ光パルス１２の拡散領域２０２を記載している。

安定度確認部４３は、第３の変化領域抽出部８６が抽出した変化領域を蓄積部４３ａに一時蓄積する。安定度確認部４３は、蓄積部４３ａに蓄積された変化領域を参照して、一定時間経過前後の変化領域を比較し、変化領域の面積変化が閾値以上か否か判定を行う。変化領域の面積変化が閾値以上である場合、当該変化領域が人物であると判断する。一方、変化領域の面積変化が閾値未満である場合、当該変化領域が人物以外、例えば看板、壁のシミ、壁の濡れ、ポスターなどであると判断する。認識処理部５０は、安定度確認部４３において人物であると判断された変化領域についてのみ、報知対象であるか否か認識処理を行う。

図２０は、実施の形態６に係る監視装置の安定度確認部の処理を示す説明図である。
図２０（ａ），（ｂ），（ｃ）は、背景２００の前に人物２０６が位置する場合の変化領域を示し、図２０（ｄ），（ｅ），（ｆ）は、背景２００の前に看板２０７が位置する場合の変化領域を示している。図２０において、強度差分連結処理部８５によりグレーに着色され、第３の変化領域抽出部８６が抽出した領域が変化領域であることを示している。

まず、背景２００の前に人物２０６が位置している場合について説明する。図２０（ａ）は背景２００の前に位置する人物２０６と変化領域２０８を示している。また、人物２０６は矢印Ｒ方向に移動するものとする。図２０（ｂ）は、図２０（ａ）に対して変化領域２０８のみを示している。さらに図２０（ｃ）は、図２０（ｂ）の変化領域２０８を抽出してから所定時間（例えば、１秒）経過した後の変化領域２０９を示している。人物２０６は、矢印Ｒ方向に移動するため、図２０（ｂ）と図２０（ｃ）とを比較すると人物２０６に相当する変化領域２０８が矢印Ｒ方向に移動して変化領域２０９に変化している。このように、所定時間経過後に変化する変化領域を報知対象と認識する。

次に、背景２００の前に看板２０７が位置している場合について説明する、図２０（ｄ）は背景２００の前に位置する看板２０７と変化領域２１０を示している。図２０（ｅ）は、図２０（ｄ）に対して変化領域２１０のみを示している。さらに、図２０（ｆ）は、図２０（ｅ）の変化領域２１０を抽出してから所定時間（例えば、１秒）経過した後の変化領域２１１を示している。看板２０７は移動しないため、図２０（ｅ）と図２０（ｆ）とを比較すると看板２０７に相当する変化領域２１０と変化領域２１１に変化がない。このように、同一箇所に留まり変化しない変化領域は報知対象でないと認識する。

次に、実施の形態６に係る監視装置１００ｅの動作について説明する。
図２１は、実施の形態６に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態５に係る監視装置１００ｄと同一のステップには図１８で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
ステップＳＴ７９において、第３の変化領域抽出部８６が変化領域を抽出すると、安定度確認部４３は、抽出された変化領域を蓄積部４３ａに一時蓄積する（ステップＳＴ８１）。安定度確認部４３は、蓄積部４３ａに一定時間経過前後の変化領域が蓄積されたか否か判定を行う（ステップＳＴ８２）。蓄積されていない場合（ステップＳＴ８２；ＮＯ）、ステップＳＴ１の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。

一方、蓄積された場合（ステップＳＴ８２；ＹＥＳ）、安定度確認部４３は蓄積部４３ａに蓄積された一定時間経過前後の変化領域を比較し、変化領域の面積変化が閾値以上か否か判定を行う（ステップＳＴ８３）。変化領域の面積変化が閾値以上である場合（ステップＳＴ８３；ＹＥＳ）、変化領域が人物であると判断し（ステップＳＴ８４）、認識処理部５０において当該変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う（ステップＳＴ８５）。照合条件を満たす場合（ステップＳＴ８５；ＹＥＳ）、変化領域が報知対象であると認識する（ステップＳＴ１１）。一方、照合条件を満たさない場合（ステップＳＴ８５；ＮＯ）、変化領域が報知対象でないと判断し（ステップＳＴ１２）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

一方、変化領域の面積変化が閾値未満である場合（ステップＳＴ８３；ＮＯ）、変化領域が人物以外であると判断し（ステップＳＴ８６）、ステップＳＴ１２の処理に進む。報知処理部６０は、ステップＳＴ１１で認識された報知対象について報知処理を行い（ステップＳＴ１３）、ステップＳＴ１の処理に戻る。

次に、認識処理部５０の判定処理の詳細を示す。図２２は、実施の形態６に係る監視装置の認識処理部の判定処理を示すフローチャートである。なお、実施の形態６の認識処理部５０は、実施の形態３の図１２で示したフローチャートのステップＳＴ５３の処理を省略した以下の処理を行う。
認識処理部５０は、変化領域が所定の面積を有する否か判定を行う（ステップＳＴ５１）。所定の面積を有している場合（ステップＳＴ５１；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の縦横寸法を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ５２）。所定の縦横寸法を有している場合（ステップＳＴ５２；ＹＥＳ）、さらに変化領域が所定の存在時間を有しているか否か判定を行う（ステップＳＴ５４）。所定の存在時間を有している場合（ステップＳＴ５４；ＹＥＳ）、ステップＳＴ１１に進み、変化領域が報知対象であると認識される。

一方、所定の面積を有していない場合（ステップＳＴ５１；ＮＯ）、所定の縦横寸法を有していない場合（ステップＳＴ５２；ＮＯ）、所定の存在時間を有していない場合（ステップＳＴ５４；ＮＯ）には、ステップＳＴ１２に進み、変化領域が報知対象でないと判断される。

以上のように、この実施の形態６によれば、一定時間経過前後の変化領域に面積変化があるか否か判定を行い、当該変化領域が人物であるか人物以外を判断する安定度確認部４３を備えるように構成したので、例えば看板、壁のシミ、壁の濡れ、ポスターなどを人物と区別することができ、人物以外への誤報知を防止することができる。

上述した実施の形態１から実施の形態６では、監視装置１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ内に３次元レーザスキャナ１０を配置する構成を示したが、３次元レーザスキャナ１０を外部構成とし、当該外部構成から距離データおよび強度データを取得するように構成してもよい。

上記以外にも、本発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
具体的に、各実施の形態の組み合わせ例を図２３から図２６に示す。
図２３は、実施の形態１と実施の形態３の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。
図２４は、実施の形態１と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。
図２５は、実施の形態３と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。
図２６は、実施の形態１と実施の形態３と実施の形態５の構成を組み合わせて実現した監視装置の構成を示すブロック図である。

図示は省略するが、実施の形態１に替えて実施の形態２を適用する、実施の形態３に替えて実施の形態４を適用する、実施の形態５に替えて実施の形態６を適用することも可能である。

実施の形態７．
実施の形態１の図３で示した分散機構１３は、一連の動作において回転ミラー１３ａと回転ミラー１３ｃは常に連携して動作し、且つ同一の相対角度を維持する必要がある。しかし、回転ミラーの駆動など物理的な動作には誤差が内在し、分散機構１３の回転ミラー１３ａおよび回転ミラー１３ｃの動作にも誤差が含まれる。その結果、入射されたレーザ光パルス１２が最終的に反射されて到達する背景あるいは対象物上の位置には、回転ミラー１３ａおよび回転ミラー１３ｃの動作に含まれる誤差の分だけずれが生じる。

例えば、背景上の位置で生じた誤差を「±１ポイント」と仮定すると、当該背景に到達したレーザ光パルス１２は、上述した誤差を含まない理想的な到達位置に対して上下左右斜め方向に±１ポイント分ずれる可能性がある。即ち、レーザ光パルス１２は、理想的な到達位置を中心とした周囲９ポイントの範囲内のいずれかに到達する。
そこで、この実施の形態７では、理想的な到達位置に加えて周囲の画素についても現データとの比較を行う構成を示す。

図２７は、実施の形態７に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態７の監視装置１００ｊは、図１で示した実施の形態１の監視装置１００の第１の変化領域抽出部４０を第１の変化領域抽出部４０ａに替えて構成している。なお、以下では、実施の形態１に係る監視装置１００の構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

実施の形態１と同様に、比較データ演算部３０は、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データを取得し、比較データに変換して比較データ蓄積部３１に蓄積する。比較データへの変換処理は、例えば入力された距離データの直前のフレームの距離データを得て比較データとする。ここで、入力される距離データの座標あるいは画素に対して、蓄積される距離データは当該座標あるいは画素を中心に設定された範囲内のポイントの距離データとなる。
上述のように背景上の位置で生じた誤差を「±１ポイント」と仮定し、入力された距離データの座標が（ｘ，ｙ）である場合、比較データは座標（ｘ，ｙ）を中心として上下左右斜め方向に±１ポイント移動した座標に設定された距離データとなる。具体的には、上下方向の座標（ｘ，ｙ＋１），（ｘ，ｙ−１）、左右方向の座標（ｘ＋１，ｙ），（ｘ−１）、斜め方向の座標（ｘ＋１，ｙ＋１），（ｘ＋１，ｙ−１），（ｘ−１，ｙ＋１），（ｘ−１，ｙ−１）に設定された距離データが蓄積される。

第１の変化領域抽出部４０ａは、現データ蓄積部２１に蓄積された現データ、および比較データ蓄積部３１に蓄積された全ての比較データを取得し、現データと全ての比較データとを座標または画素単位で比較して複数の差分値を算出する。第１の変化領域抽出部４０ａは、算出した差分値のうち最小の差分値を真の差分値とし、当該真の差分値があらかじめ設定した閾値以上である座標領域または画素領域を変化領域として抽出する。一般的に、一定の閾値を設定し、差分値が設定した閾値以上であるか否かで２値化した２値化データに変換して取り扱う。

次に、実施の形態７に係る監視装置１００ｊの動作について説明する。
図２８は、実施の形態７に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態１に係る監視装置１００と同一のステップには図４で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。また、背景上の位置で生じる誤差が「±１ポイント」である場合を例に説明を行う。

ステップＳＴ４において、比較データが比較データ蓄積部３１に蓄積されると、第１の変化領域抽出部４０ａは現データ蓄積部２１に蓄積された現データである座標（ｘ，ｙ）を取得する（ステップＳＴ９１）。さらに、第１の変化領域抽出部４０ａは、現データの座標（ｘ，ｙ）を中心とした比較データを、比較データ蓄積部３１から取得する（ステップＳＴ９２）。具体的には、第１の変化領域抽出部４０ａは、比較データとして座標 （ｘ−１，ｙ−１）、座標（ｘ，ｙ−１）、座標（ｘ＋１，ｙ−１）、座標（ｘ−１，ｙ）、座標（ｘ，ｙ）、座標（ｘ＋１，ｙ）、座標（ｘ−１，ｙ＋１）、座標（ｘ，ｙ＋１）、座標（ｘ＋１，ｙ＋１）を取得する。

第１の変化領域抽出部４０ａは、ステップＳＴ９１で取得した現データとステップＳＴ９２で取得した各比較データとを用いて、座標毎の差分値を算出する（ステップＳＴ９３）。第１の変化領域抽出部４０ａは、ステップＳＴ９３で算出した差分値のうち、最小の差分値を真の差分値とする（ステップＳＴ９４）。ステップＳＴ９４で得られた真の差分値は８ｂｉｔの多値データであるため、第１の変化領域抽出部４０ａは得られた真の差分値があらかじめ設定した閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ９５）。真の差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ９５；ＹＥＳ）、当該画素領域を変化領域として抽出する（ステップＳＴ７）。一方、真の差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ９５；ＮＯ）、当該画素領域は変化領域でないと判断し（ステップＳＴ８）、ステップＳＴ９の処理に進む。

分散機構１３の一連の動作により背景上の位置で生じた誤差が「±１ポイント」である場合、座標（ｘ，ｙ）の現データは座標（ｘ，ｙ）の位置を中心に上下左右斜め方向に±１ポイントの範囲内のいずれかのポイントの距離データであることから、現データの座標（ｘ，ｙ）に基づいて同じ座標（ｘ，ｙ）の比較データと比較したとしても、比較データが正しいとは限らない。そのため、分散機構１３の一連の動作により誤差が発生する可能性のある現データに対して、誤差が発生する可能性のある範囲の全ての比較データを用意し、用意した全ての比較データと現データとを総当たりで比較して差分値を算出する。上述したステップＳＴ９３の処理では、用意した９個の比較データと現データとを総当たりで比較して差分値を算出する。

算出される複数の差分値から真の差分値を選択するため、差分値が最小であるものを最終的に真の差分値と判断する。これにより、現データが座標（ｘ，ｙ）の位置を中心に上下左右斜め方向の所定の範囲内のいずれかのポイントの距離データとなるような誤差が存在する場合にも、当該誤差による背景上の位置のブレの影響を最小限に抑制することができる。

以上のように、この実施形態７によれば、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データから現データを取得する現データ演算部２０と、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データの座標あるいは画素を中心に設定された所定の範囲内に位置する比較データを取得する比較データ演算部３０と、現データ演算部２０が取得した現データと、比較データ演算部３０が取得した複数の比較データとの差分値から真の差分値を算出し、算出した真の差分値から変化領域を抽出する第１の変化領域抽出部４０ａとを備えるように構成したので、レーザ光パルスが到達する位置に誤差が含まれる環境においても、対象物と背景との正確な距離情報を取得することができる。これにより、対象物の認識精度を向上させることができる。

また、この実施の形態７によれば、レーザ光パルスが到達するポイントが分散機構１３の誤差により、例えば現データの座標を中心として上下左右斜め方向に±１ポイントの範囲内でずれた場合に、現データを中心として周囲９つの比較データを用いて複数の差分値を算出し、当該複数の差分値から真の差分値を選択するように構成したので、レーザ光パルスが到達するポイントのずれの影響を最小限に抑制した安定した差分値の選択を行うことができる。これにより、距離データの誤差によりレーザ光パルスが到達する位置がブレる場合にも、当該ブレによる影響を最小限に抑制することができる。よって、対象物の認識精度を向上させることができる。

なお、上述した実施の形態７では、一例として現データを中心に上下左右斜め方向に±１ポイントの範囲に位置する座標から比較データを取得する構成を示したが、レーザ光パルスが到達する背景上の位置で生じる誤差は「±１ポイント」に限定されるものではなく変化する。よってレーザ光パルスが到達する背景上の位置で生じる誤差によって、取得する比較データの範囲は変動する。また、座標を基準に比較データを取得する構成を示したが、画素を基準に比較データを取得する構成としてもよい。

なお、上述した実施の形態７では、実施の形態１で示した構成に第１の変化領域抽出部４０ａを適用する場合を示したが、当該実施の形態７の構成は実施の形態２で示した構成にも適用可能である。その場合、図６で示した第１の変化領域抽出部４０を上述した第１の変化領域抽出部４０ａに置き換える。また、図７のフローチャートにおいて、ステップＳＴ５の処理を、上述したステップＳＴ９１からステップＳＴ９４の処理に置き換える。ステップＳＴ９４で取得した真の差分値についてステップＳＴ３１以降の処理を行う。

実施の形態８．
上述した実施の形態７では、現データと各比較データとの差分値のうち、最小である差分値を真の差分値として取得する構成を示した。ここで、最小である差分値を真の差分値として取得することは、変化領域を抽出する感度が低いことを意味する。仮に、視野に入ってきた対象者が報知対象である場合に、差分値が小さいことによる感度の劣化は報知対象の発見が鈍感になる可能性があり、報知対象に対して失報の危険性が生じる。そこで、この実施の形態８では、視野内に報知対象が現れた場合において、変化領域の抽出感度を向上させる構成を示す。

図２９は、実施の形態８に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
実施の形態８の監視装置１００ｋは、図２７で示した実施の形態７の監視装置１００ｊの第１の変化領域抽出部４０ａ内に判定結果蓄積部４０ｂを追加して設けている。なお、以下では、実施の形態７に係る監視装置１００ｊの構成要素と同一または相当する部分には、実施の形態１で使用した符号と同一の符号を付して説明を省略または簡略化する。

比較データ演算部３０は、実施の形態７と同様に、３次元レーザスキャナ１０から入力される距離データの座標あるいは画素に対して、蓄積される距離データが当該座標あるいは画素を中心に設定された範囲内のポイントの距離データを、比較データに変換し、比較データ蓄積部３１に蓄積する。

判定結果蓄積部４０ｂは、第１の変化領域抽出部４０ａの過去の判定結果を格納する領域である。第１の変化領域抽出部４０ａの判定結果とは、真の差分値が閾値以上であるか否かの判定結果であり、ある座標を変化領域として抽出したか、あるいはある座標が変化領域でないと判断したかを示す情報である。判定結果蓄積部４０ｂは、少なくとも１フレーム前の各座標または各画素における判定結果を蓄積する。

第１の変化領域抽出部４０ａは、現データ蓄積部２１に蓄積された現データ、および比較データ蓄積部３１に蓄積された全ての比較データを取得し、現データと全ての比較データとを座標または画素単位で比較して複数の差分値を算出する。第１の変化領域抽出部４０ａは判定結果蓄積部４０ｂを参照し、１フレーム前の同一座標における真の差分値が閾値以上と判断され、変化領域として抽出されたか判定を行う。

真の差分値が閾値以上と判断されていた場合、第１の変化領域抽出部４０ａは当該座標において算出した差分値のうち最大の差分値を真の差分値として取得する。一方、真の差分値が閾値以上でないと判断されていた場合には、第１の変化領域抽出部４０ａは、当該座標において算出した差分値のうち最小の差分値を真の差分値として取得する。第１の変化領域抽出部４０ａは、取得した真の差分値があらかじめ設定した閾値以上である座標領域または画素領域を変化領域として抽出する。

次に、実施の形態８に係る監視装置１００ｋの動作について説明する。
図３０は、実施の形態８に係る監視装置の動作を示すフローチャートである。
なお、以下では実施の形態７に係る監視装置１００ｊと同一のステップには図２８で使用した符号と同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。また、実施の形態７と同様に背景上の位置で生じる誤差が「±１ポイント」である場合を例に説明を行う。

ステップＳＴ９３において座標毎の差分値が算出されると、第１の変化領域抽出部４０ａは判定結果蓄積部４０ｂを参照してステップＳＴ９３で差分値を算出した座標が、１フレーム前の画像において変化領域であると判断されたか否か判定を行う（ステップＳＴ１０１）。１フレーム前の画像において変化領域であると判断されていた場合（ステップＳＴ１０１；ＹＥＳ）、第１の変化領域抽出部４０ａはステップＳＴ９３で算出した座標毎の差分値のうち最大の差分値を真の差分値とする（ステップＳＴ１０２）。一方、１フレーム前の画像において変化領域でないと判断されていた場合（ステップＳＴ１０１；ＮＯ）、第１の変化領域抽出部４０ａはステップＳＴ９３で算出した座標毎の差分値のうち最小の差分値を真の差分値とする（ステップＳＴ１０２）。

ステップＳＴ１０１またはステップＳＴ１０２で得られた真の差分値は８ｂｉｔの多値データであるため、第１の変化領域抽出部４０ａは得られた真の差分値があらかじめ設定した閾値以上であるか否か判定を行う（ステップＳＴ９５）。真の差分値が閾値以上である場合（ステップＳＴ９５；ＹＥＳ）、当該画素領域を変化領域として抽出する（ステップＳＴ７）。一方、真の差分値が閾値未満である場合（ステップＳＴ９５；ＮＯ）、当該画素領域は変化領域でないと判断し（ステップＳＴ８）、ステップＳＴ９の処理に進む。

上述した構成により、ある座標または画素が変化領域として抽出されている場合には、常に最大の差分値が真の差分値として選択されるため、真の差分値が常に最大の値となる。これは、変化領域を抽出する感度が高いことを意味する。一方、ある座標または画素が変化領域として抽出されていない場合には、当該座標にいずれの対象物も存在していないことから、最小の差分値が真の差分値として選択される。これは、真の差分値が常に最小の値となり、変化領域を抽出する感度が低いことを意味する。
これらの処理により、変化領域として抽出されている場合には、最大の差分値を選択することができ、仮に視野内に報知対象が現れた場合において、変化領域の抽出感度を向上させることができ、報知対象に対する失報を抑制する。

以上のように、この実施形態８によれば、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データから現データを取得する現データ演算部２０と、３次元レーザスキャナ１０により取得された距離データの座標あるいは画素を中心に設定された所定の範囲内に位置する比較データを取得する比較データ演算部３０と、１フレーム前の画像についての第１の変化領域抽出部４０ａの判定結果であって、１フレーム前の画像の各座標または各画素が変化領域であるか否かの判定結果を格納した判定結果蓄積部４０ｂと、現データと現データを中心として所定の範囲内に位置する比較データとの差分値を算出し、判定結果蓄積部４０ｂを参照して差分値を算出した座標が、１フレーム前の画像で変化領域であったか否か判定を行い、判定結果に応じて真の差分値を決定する第１の変化領域抽出部４０ａを備えるように構成したので、１フレーム前の画像において変化領域であった座標または画素について、最大の差分値を真の差分値として取得することができ、変化領域の抽出感度を向上させることができる。これにより、報知対象の検知能力を向上させることができ、失報の危険性を低下させることができる。また、対象物の認識精度を向上させることができる。

なお、上述した実施の形態８では、一例として現データを中心に上下左右斜め方向に±１ポイントの範囲に位置する座標から比較データを取得する構成を示したが、レーザ光パルスが到達する背景上の位置で生じる誤差は「±１ポイント」に限定されるものではなく変化する。よってレーザ光パルスが到達する背景上の位置で生じる誤差によって、取得する比較データの範囲は変動する。また、座標を基準に比較データを取得する構成を示したが、画素を基準に比較データを取得する構成としてもよい。

なお、上述した実施の形態８では、実施の形態１で示した構成に第１の変化領域抽出部４０ａおよび判定結果蓄積部４０ｂを適用する場合を示したが、当該実施の形態８の構成は実施の形態２で示した構成にも適用可能である。その場合、図６で示した第１の変化領域抽出部４０を上述した第１の変化領域抽出部４０ａおよび判定結果蓄積部４０ｂに置き換える。また、図７のフローチャートにおいて、ステップＳＴ５の処理を、上述したステップＳＴ９１からステップＳＴ１０３の処理に置き換える。ステップＳＴ１０２またはステップＳＴ１０３で取得した真の差分値についてステップＳＴ３１以降の処理を行う。

上述した実施の形態１から実施の形態８で示した監視装置の各機能は、処理回路により実現される。処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路は、メモリに記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実行する。

この発明に係る監視装置は、精度よく対象物を認識することが可能なため、監視カメラなどに適用し発報対象を的確に認識して警告を行うのに適している。

１０ ３次元レーザスキャナ、１１ レーザ発光ユニット、１２ レーザ光パルス、１３ 分散機構、１４ 分散レーザ光パルス、１５ レーザ反射光、１６ レーザ受光ユニット、２０ 現データ演算部、２１ 現データ蓄積部、３０ 比較データ演算部、３１ 比較データ蓄積部、４０，４０ａ 第１の変化領域抽出部、４０ｂ 判定結果蓄積部、４１ 正負マップ照合部、４２ 第２の変化領域抽出部、４３ 安定度確認部、４３ａ 蓄積部、５０ 認識処理部、６０ 報知処理部、７０，７０ａ 距離演算部、７１，７１ａ 距離ヒストグラム作成部、７２ 対象物距離ピーク点算出部、７３ 背景距離ピーク点算出部、７４，７４ａ 距離差分算出部、７５ 距離差分連結処理部、８０ 強度演算部、８１ 強度ヒストグラム作成部、８２ 対象物強度ピーク点算出部、８３ 背景強度ピーク点算出部、８４ 強度差分算出部、８５ 強度差分連結処理部、８６ 第３の変化領域抽出部、１００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ，１００ｄ，１００ｅ，１００ｆ，１００ｇ，１００ｈ，１００ｉ 監視装置、２００ 背景、２０１ 対象物。

Claims (9)

1. 監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、前記監視領域までの距離情報を取得し、現距離データとする現データ演算部と、
   前記測定結果から前記監視領域までの距離情報を取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、
   前記現データ演算部が取得した現距離データと、前記比較データ演算部が変換した比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出する第１の変化領域抽出部とを備え、
   前記第１の変化領域抽出部は、前記監視領域における背景と対象物との距離関係に基づいて拒絶すべき差分値を記憶したマップデータと、前記現距離データと前記比較距離データとの差分値とを照合し、前記マップデータにより拒絶される差分値を修正する正負マップ照合部を備えた監視装置。
2. 前記測定結果から前記監視領域までの距離情報を取得し、前記監視領域の短時間変化を示す第１の距離ヒストグラムと、前記第１の距離ヒストグラムより長い時間変化である前記監視領域の長時間変化を示す第２の距離ヒストグラムを作成する距離ヒストグラム作成部と、
   前記第１の距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を算出する対象物距離ピーク点算出部と、
   前記第２の距離ヒストグラムから背景距離ピーク点を算出する背景距離ピーク点算出部と、
   前記対象物距離ピーク点から前記背景距離ピーク点を差し引いて差分ピーク点を算出する距離差分算出部と、
   前記距離差分算出部が算出した差分ピーク点の距離情報に基づいた領域から変化領域を抽出する第２の変化領域抽出部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
3. 前記測定結果から前記監視領域の反射率を示す強度情報を取得し、前記監視領域の短時間変化を示す第１の強度ヒストグラムと、前記第１の強度ヒストグラムより長い時間変化である前記監視領域の長時間変化を示す第２の強度ヒストグラムを作成する強度ヒストグラム作成部と、
   前記第１の強度ヒストグラムから対象物強度ピーク点を算出する対象物強度ピーク点算出部と、
   前記第２の強度ヒストグラムから背景強度ピーク点を算出する背景強度ピーク点算出部と、
   前記対象物強度ピーク点から前記背景強度ピーク点を差し引いて得られる差分ピーク点を算出する強度差分算出部と、
   前記強度差分算出部が算出した差分ピーク点の強度情報を連結する強度差分連結処理部と、
   前記強度差分連結処理部が連結した強度情報から前記変化領域を抽出する第３の変化領域抽出部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の監視装置。
4. 監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、前記監視領域までの距離情報を取得し、前記監視領域の短時間変化を示す第１の距離ヒストグラムと、前記第１の距離ヒストグラムより長い時間変化である前記監視領域の長時間変化を示す第２の距離ヒストグラムを作成する距離ヒストグラム作成部と、
   前記第１の距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を算出する対象物距離ピーク点算出部と、
   前記第２の距離ヒストグラムから背景距離ピーク点を算出する背景距離ピーク点算出部と、
   前記対象物距離ピーク点から前記背景距離ピーク点を差し引いて差分ピーク点を算出する距離差分算出部と、
   前記距離差分算出部が算出した差分ピーク点の距離情報に基づいた領域から変化領域を抽出する第２の変化領域抽出部とを備えた監視装置。
5. 監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、前記監視領域の反射率を示す強度情報を取得し、前記監視領域の短時間変化を示す第１の強度ヒストグラムと、前記第１の強度ヒストグラムより長い時間変化である前記監視領域の長時間変化を示す第２の強度ヒストグラムを作成する強度ヒストグラム作成部と、
   前記第１の強度ヒストグラムから対象物強度ピーク点を算出する対象物強度ピーク点算出部と、
   前記第２の強度ヒストグラムから背景強度ピーク点を算出する背景強度ピーク点算出部と、
   前記対象物強度ピーク点から前記背景強度ピーク点を差し引いて得られる差分ピーク点を算出する強度差分算出部と、
   前記強度差分算出部が算出した差分ピーク点の強度情報を連結する強度差分連結処理部と、
   前記強度差分連結処理部が連結した強度情報から変化領域を抽出する第３の変化領域抽出部とを備えた監視装置。
6. 監視領域を測定した３次元レーザスキャナの測定結果から、前記監視領域までの距離情報を取得し、前記監視領域の短時間変化を示す第１の距離ヒストグラムを作成する距離ヒストグラム作成部と、
   前記第１の距離ヒストグラムから対象物距離ピーク点を算出する対象物距離ピーク点算出部と、
   前記監視領域内に固定的に存在する物体の距離ピーク点を記憶する背景距離ピーク情報蓄積部と、
   前記対象物距離ピーク点から前記背景距離ピーク情報蓄積部に蓄積された距離ピーク点を差し引いて得られる差分ピーク点を算出する距離差分算出部と、
   前記距離差分算出部が算出した差分ピーク点の距離情報に基づいた領域から変化領域を抽出する第２の変化領域抽出部とを備えた監視装置。
7. 前記第３の変化領域抽出部が抽出した変化領域を蓄積する蓄積部と、
   前記蓄積部に蓄積された一定時間経過前後の変化領域の変化量が閾値以上である場合に、前記変化領域が人物であると判断する安定度確認部を備えたことを特徴とする請求項３または請求項５記載の監視装置。
8. 前記比較データ演算部は、前記測定結果を中心に設定された範囲内の位置から前記監視領域までの距離情報を取得して前記比較距離データに変換し、
   前記第１の変化領域抽出部は、前記現データ演算部が取得した現距離データと、前記比較データ演算部が変換した比較距離データとの差分値を算出し、算出した差分値のうち最小の差分値を真の差分値とし、当該真の差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出することを特徴とする請求項１記載の監視装置。
9. 前記比較データ演算部は、前記測定結果を中心に設定された範囲内の位置から前記監視領域までの距離情報を取得して前記比較距離データに変換し、
   前記第１の変化領域抽出部は、前記現データ演算部が取得した現距離データと、前記比較データ演算部が変換した比較距離データとの差分値を算出し、過去の前記変化領域の抽出結果に基づいて、前記算出した差分値のうち最大の差分値を真の差分値とするか、あるいは最小の差分値を真の差分値とするかを決定し、決定した真の差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出することを特徴とする請求項１記載の監視装置。

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