JP7421402B2 - 特装車の人物認識システム - Google Patents

Description

本発明は、例えば塵芥収集車等の特装車の人物認識システムに関し、特に、車台上に架装された作業装置の近傍に人物がいるという判定に基づいて、その作業装置の作動を制御するようにした特装車の人物認識システムに関する。

従来、一例として塵芥収集車においては、車台の後部に設けられた塵芥投入箱内に塵芥積込装置（作業装置）が装備されており、その塵芥投入箱内に塵芥投入口から投入される塵芥を回転板や積込板などによって掻き込んで、塵芥収容箱に積み込むようになっている。また、そうして塵芥投入口に塵芥を投入する作業者等が、不注意によって塵芥積込装置に巻き込まれることを防止するために、塵芥投入口の近傍の人物を認識するようにした人物認識装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

この特許文献１に記載の技術では、塵芥投入箱の後方上部に物体像取得部としてのカメラを配設して、塵芥投入口の近傍の所定エリアを撮影するようにしている。そして、塵芥積込装置の作動中にカメラによって撮影した画像のデータを画像処理装置に送信し、この画像において予め設定されている侵入禁止エリア内に人物が侵入したと判定すれば、塵芥積込装置の作動を停止させるようにしている。

特開２０１８－１５４４６４号公報

上述したような従来の技術では、人物認識処理の際、予め記憶部に保存された辞書データを参照し、カメラによって撮影された画像から抽出された物体像のデータを辞書データと比較することによって、塵芥投入口の近傍の人物をより正確に認識できるようにしている。辞書データは、予め多くの人物の画像（例えば人物の頭部の画像）を撮影して、その大きさや形状などの特徴を機械学習により抽出したものである。

従来の辞書データは、特装車の製造時に記憶部に保存され、その後は、同一の辞書データが継続して使用されていた。また、製造される全ての特装車に対して単一の辞書データが使用されていた。一方、特装車の使用環境等に応じて、辞書データを更新していくことが効果的であると考えられるものの、既に多くのユーザに利用されている多くの特装車に対し、都度サービスステーションに来てもらって辞書データの更新作業を行うのは煩雑であった。

一方、個々の特装車に対し、辞書データを更新可能な機械学習機能を備えるようにすれば、都度サービステーションに来てもらわなくても良いようになる。しかし、その場合、特装車に高性能な機械学習機能を搭載する分、特装車の大幅なコストアップを招くことから、実際には一部の特装車にしか搭載できないといった問題点がある。

また、従来の特装車は、天候、時間帯、作業場所等が変化する特装車の使用環境に合わせて最適な辞書データに切り換えたいと思ってもすぐに交換することができなかった。

本発明は、上述したような実情を考慮してなされたものであって、コストアップを抑えつつ、辞書データの更新作業や切換作業を容易に行うことが可能な特装車の人物認識システムを提供することを目的とする。

本発明は、上述の課題を解決するための手段を以下のように構成している。すなわち、本発明は、車台上に作業装置が架装された特装車の人物認識システムであって、前記特装車は、前記作業装置の近傍の物体の物体像を動画で取得可能な物体像取得部と、管理センタサーバと通信可能な制御部とを備え、前記管理センタサーバは、前記物体像取得部によって取得され、前記特装車から送信された動画のデータを保存する記憶部と、前記特装車から送信された動画のデータに基づいて、前記記憶部に保存された辞書データを参照することによって、前記作業装置の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定する画像解析部とを備え、前記制御部は、前記管理センタサーバから送信された前記画像解析部の判定結果に基づいて、前記作業装置の動作を制御し、前記辞書データは、前記特装車の車種またはユーザごとに区別して設けられており、前記管理センタサーバは、前記特装車から送信された前記特装車の車種情報およびユーザ情報に基づいて、前記画像解析部の判定の際に参照する前記辞書データを切り換えることを特徴とする。

上記構成によれば、特装車と管理センタサーバの間で、物体像取得部によって取得された動画のデータおよび画像解析部の判定結果がリアルタイムで送受信可能になっている。また、管理センタサーバは、管理センタサーバの記憶部に保存された辞書データを参照することによって、特装車の作業装置の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定するようにしている。これにより、個々の特装車に辞書データを持たせるのではなく管理センタサーバに辞書データを持たせることができるので、管理センタサーバで辞書データを一括して管理することができる。そのため、特装車にサービスステーションまで来てもらうことなく、管理センタ側において、辞書データの更新作業を一括して行うことができる。その結果、辞書データの更新作業を容易に行うことができる。また、辞書データを更新するための高性能な機械学習機能は管理センタサーバのみに設ければよいので、特装車のコストアップを抑えることができる。

また、特装車と管理センタサーバの間で、物体像取得部によって取得された動画のデータおよび画像解析部の判定結果がリアルタイムで送受信可能になっているため、天候、時間帯、作業場所等が変化する特装車の使用環境に合わせて、管理センタサーバは、最適な辞書データにすぐに切り換えて使用することができる。特に、特装車の１日の作業の中においても複数回の辞書データの切り換えが可能となる。さらに、ユーザが使用中における特装車の車種や特装車の使用方法に大きな変化が生じたとしても、管理センタサーバは、それぞれの特装車の車種またはユーザごとの使用環境等に適した辞書データにすぐに切り換えることができる。また、管理センタサーバは、それぞれの特装車の車種またはユーザごとの使用環境等に適した辞書データを用いて人物認識処理を行うことができるので、人物認識処理での誤認識を抑制して人物認識処理の精度を向上させることができ、作業者等の安全性を確保することができる。

本発明において、前記管理センタサーバは、前記特装車から送信された動画のデータから、前記辞書データを更新するための学習用画像データを所定タイミングで抽出する学習用画像抽出部と、前記学習用画像抽出部により抽出された学習用画像データに基づいて、機械学習により更新用辞書データを作成する機械学習部とを備え、前記機械学習部によって作成された更新用辞書データに基づいて、前記記憶部に保存されている前記辞書データが更新されることが好ましい。

上記構成によれば、管理センタサーバは、多くのユーザが使用している多くの特装車から、辞書データを更新するための学習用画像データを容易に収集することができる。また、物体像取得部によって取得された動画のデータから学習用画像データを抽出するに際し、学習用画像抽出部が所定タイミングで学習用画像データの抽出を行うので、人物の立ち位置や動作、背景の種類等が特定された学習用画像データを抽出することができる。これにより、不規則なタイミングで学習用画像データの抽出を行う場合と比較して、機械学習させる人物の特徴を予め絞り込むことができる。また、所定タイミングで抽出された学習用画像データは記憶部に保存されるので、この保存された学習用画像データを使用して、辞書データをそれぞれの特装車の使用環境等に適したものに更新することができる。

本発明において、前記制御部は、前記作業装置の動作中のみ、前記管理センタサーバから送信される前記画像解析部の判定結果を受信することが好ましい。

上記構成によれば、特装車と管理センタサーバの間で、不要な通信を避けることで、管理センタサーバの処理負担を軽減することができ、より多くの特装車が人物認識システムを効率よく利用することができる。

本発明において、前記作業装置は、塵芥投入箱の内部に配設された塵芥積込装置であり、前記画像解析部は、前記特装車から送信された動画のデータに基づいて、前記塵芥投入箱の背面に開口する塵芥投入口の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定する構成になっていることが好ましい。

上記構成によれば、個々の塵芥収集車に辞書データを持たせるのではなく管理センタサーバに辞書データを持たせることができるので、管理センタサーバは、辞書データを一括して管理することができる。そのため、塵芥収集車にサービスステーションまで来てもらうことなく、管理センタ側において、辞書データの更新作業を一括して行うことができる。その結果、辞書データの更新作業を容易に行うことができる。また、辞書データを更新するための高性能な機械学習機能は管理センタのみに設ければよいので、塵芥収集車のコストアップを抑えることができる。

また、天候、時間帯、収集場所等が変化する塵芥収集車の使用環境に合わせて、管理センタサーバは、最適な辞書データにすぐに切り換えて使用することができる。

本発明に係る特装車の人物認識システムによれば、特装車と管理センタサーバの間で、物体像取得部によって取得された動画のデータおよび画像解析部の判定結果がリアルタイムで送受信可能になっており、管理センタサーバに辞書データを持たせているので、辞書データの更新作業を容易に行うことができる。また、辞書データを更新するための高性能な機械学習機能は管理センタのみに設ければよいので、特装車のコストアップを抑えることができる。

また、特装車と管理センタサーバの間で、物体像取得部によって取得された動画のデータおよび画像解析部の判定結果がリアルタイムで送受信可能になっているため、特装車の使用環境に合わせて、管理センタサーバは、最適な辞書データにすぐに切り換えて使用することができる。

本発明の実施形態に係る人物認識システムが備えられる塵芥収集車を示す側面図である。 図１の塵芥収集車の後面図である。 塵芥収集車に装備された塵芥積込装置の作動の説明図である。 図３のＸ１線矢視図である。 塵芥収集車の塵芥積込装置の油圧回路図である。 塵芥収集車の本体制御部および画像処理ユニットとそれらの入出力状態を示す概略図である。 ごみ袋を塵芥投入口に積み込む作業者を側方から見た図であって、塵芥収集車の人物認識システムの概略構成を示す図である。 カメラによって撮影された画像の一例であって、第１～第３の検知エリアを示す図である。 塵芥収集車の人物認識システムで行われる画像処理制御において、画像処理ユニットが実行する制御の流れを示すフローチャートである。 塵芥収集車の人物認識システムで行われる画像処理制御において、管理センタサーバが実行する制御の流れを示すフローチャートである。 管理センタサーバが実行する人物認識処理の一例を示すフローチャートである。

本発明の実施形態に係る特装車の人物認識システムについて、図面を参照して説明する。以下では、特装車が、車台上に架装された塵芥積込装置（作業装置）を備えた塵芥収集車である場合について説明する。なお、以下の説明においては、便宜上、塵芥収集車の前後左右を単に「前後左右」と言うこともある。

本発明の実施形態に係る塵芥収集車１００の人物認識システムの概略構成は、図７に示されている。ここでは、まず、人物認識システムに備えられる塵芥収集車１００について説明する。図１、図２に示すように、塵芥収集車１００では、車台１上に塵芥収容箱２と塵芥投入箱３とが設けられており、塵芥収容箱２の後方の開口部と塵芥投入箱３の前面の開口部とが連通されている。また、塵芥投入箱３は、その上部に設けられた左右方向の枢軸３ａによって塵芥収容箱２に対して軸支されており、左右一対の傾動シリンダ（図示省略）によって傾動されるようになっている。

また、塵芥投入箱３の背面における下寄りの部位には、塵芥Ｇ（図８参照）を投入するための略矩形状の塵芥投入口４が開口され、昇降可能なテールゲート５によって、塵芥投入口４が開閉されるようになっている。塵芥投入口４の左側方には、塵芥積込装置の作動などの操作のためのスイッチボックス６が設けられている。また、塵芥投入口４の上方には、塵芥投入口４およびその近傍のエリアを撮影するようにカメラユニット７が配設されている。カメラユニット７は、塵芥投入口４より上方に配設された塵芥投入箱３の傾斜後面部（湾曲状の後面部）３ｂから後方に突出する支持部材８０を介して、塵芥投入箱３の上部に固定されている。

より具体的に説明すると、図２～図６に示すように、支持部材８０は、傾斜後面部３ｂの左右両端部に基端部を有する枠状となっている。カメラユニット７は、支持部材８０において塵芥投入箱３の左右中央部となる位置に固定されている。カメラユニット７は、塵芥投入口４の近傍の物体の物体像を動画で取得可能な物体像取得部としてのカメラ７１と、報知部としての検出ランプ７３と、第２の報知部としての作動中ランプ７２とを有している。塵芥収集車１００の人物認識システムにおいて、カメラ７１によって撮影された画像（動画）のデータは、リアルタイムで管理センタの管理センタサーバ２００（図７参照）に送信され、管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に保存されるようになっている。

カメラ７１は、塵芥投入箱３の後方上部に所定の取付角度で取り付けられている。具体的には、カメラ７１は、カメラユニット７の左右中央部に設けられた凹部７４の中に取付ブラケット７５を介して取り付けられている。カメラ７１は、撮像レンズ７１ａを有しており、この撮像レンズ７１ａが斜め下方に向くようにしてカメラユニット７の取付ブラケット７５に対し水平軸回りに上下回動調整可能に取り付けられている。カメラユニット７の凹部７４の左右両側には、水平面に対して後方上傾状の（車両後方に向かうにつれて上方に傾斜する）固定面７ａが設けられている。左側の固定面７ａには作動中ランプ７２が下向きに取り付けられている。また、右側の固定面７ａには、検出ランプ７３が下向きに取り付けられている。つまり、作動中ランプ７２と検出ランプ７３は、カメラ７１の撮像レンズ７１ａの近傍となるカメラ７１の左右両側に設けられている。

次に、図３に示すように、塵芥投入箱３の内部には、投入された塵芥Ｇを塵芥収容箱２に積み込む塵芥積込装置（作業装置）が装備されている。この塵芥積込装置によって、塵芥投入箱３に投入された塵芥を、塵芥投入箱３の前方に連設された塵芥収容箱２へ押し込むようになっている。塵芥収容箱２には、収容された塵芥を排出する図示省略の塵芥排出装置が設けられている。この塵芥排出装置としては、例えば塵芥収容箱２を、車台１と塵芥収容箱２との間に介設されたダンプシリンダによって傾動させて塵芥を排出したり、塵芥収容箱２の内部に設けた排出板を排出シリンダにより塵芥収容箱２の後方に移動させて塵芥を排出したりするものが考えられる。

次に、本実施形態の塵芥積込装置について具体的に説明する。本実施形態の塵芥積込装置は、回転板（積込部材）１０の回転によって塵芥Ｇを掻き上げるとともに、押込板２０によって塵芥収容箱２内へと押し込む、いわゆる回転板式の塵芥積込装置として構成されている。塵芥投入箱３内の下部においてその幅方向に延びるように回転軸１１が架設され、これに回転板１０の基端側が固定されている。

図示の例では、回転軸１１の端部に減速機構１２を介して正逆回転可能な油圧モータ１３が連結されている。この油圧モータ１３の回転が減速機構１２によりトルクアップされて回転軸１１に伝達され、この回転軸１１と一体に回転板１０が回転されることで、その先端部は、断面略半円弧状に形成された塵芥投入箱３の底壁に沿って前後方向に移動するようになる。

一方、押込板２０は、回転板１０の上方において塵芥投入箱３の幅方向全体に亘って設けられ、その上部に設けられた左右方向の揺動軸２１の周りに前後方向に揺動自在に支持されている。また、押込板２０には、揺動軸２１よりも上方に延びる延設部２２が設けられ、この延設部２２とその前方の支持ピン２３との間に押込シリンダ２４が架設されており、その伸縮作動によって押込板２０を前後方向に揺動させるようになっている。

具体的には、図３に実線で示すように、押込板２０が塵芥収容箱２の側に最も揺動した位置（前進限界位置）にあるときは、この押込板２０に干渉することなく回転板１０が上方に回動するようになり、これに遅れて押込板２０が塵芥投入口４側へ揺動する。そして、押込板２０が塵芥投入口４側に最も揺動し、図３に仮想線で示す後退限界位置に達した後も、回転板１０の回動は継続される。

このようにして回転する回転板１０は、塵芥Ｇを塵芥収容箱２側に掻き込んで、図３に実線で示すように、前方の塵芥収容箱２側に延びる設定停止位置に一旦、停止する。そうすると、今度は押込板２０が塵芥収容箱２側に揺動して、回転板１０上の塵芥Ｇを塵芥収容箱２に押し込んでいく。そして、押込板２０が再び前進限界位置に達すると、再び回転板１０が上方へ回動するようになる。

このように互いに同期して回転板１０の回転および押込板２０の揺動が繰り返されることによって、塵芥投入箱３に投入された塵芥Ｇが連続的に塵芥収容箱２に積み込まれる塵芥積込作動が行われる。このように回転板１０および押込板２０を作動させるための油圧回路および制御系の構成については後述する。

塵芥投入箱３の内部には、回転板１０および押込板２０の位置を検出するためのスイッチＬＳ１～ＬＳ４が設けられている。具体的には、図３に示すように、押込板２０が前進限界位置または後退限界位置にあるときにそれぞれオンになるスイッチＬＳ１，ＬＳ２と、回転板１０が設定停止位置にあるときにオンになるスイッチＬＳ３と、その設定停止位置から回転板１０が正の向き（図１の時計回り）に所定角度回転したときにオンになり、さらに所定角度回転したときにオフになるスイッチＬＳ４とが設けられている。

なお、スイッチＬＳ１，ＬＳ２は、押込板２０の揺動軸２１の端部に設けられたドグ（図示省略）を検出するようになっており、スイッチＬＳ３～ＬＳ４は、回転板１０の回転軸１１の端部に設けられたドグ（図示省略）を検出するようになっている。また、これらのスイッチＬＳ１～ＬＳ４としては、例えばリミットスイッチ、光電スイッチ、近接スイッチなどを用いることができる。また、スイッチＬＳ４は、図３にハッチングで示すように、回転板１０が塵芥投入口４の前縁部（上縁部）４ａの真下から、その後方へ回転しつつ下降して塵芥投入口４の後縁部（下縁部）４ｂに最も近接するまでの角度範囲Ｚを検出するもので、回転板１０が塵芥投入口４の近傍にて作動していることを検出するためのセンサである。

さらに、図１、図３に示すように、塵芥投入口４の近傍には、塵芥積込装置の作動を停止させるための緊急停止ボタン６０，６１や、緊急停止プレート６２などが配設されている。図１に示すように、塵芥投入口４の左側に設けられたスイッチボックス６の側面に緊急停止ボタン６０（図６のスイッチＳＷ１に対応）が配設され、また、図３に破線で示すように、塵芥投入口４の右側に緊急停止ボタン６１（図６のスイッチＳＷ３に対応）が配設されている。緊急停止プレート６２は、塵芥投入口４の下方においてスイッチＳＷ２をオンオフするように配設されている。また、図２に示すように、スイッチボックス６の後面には、停止解除スイッチ６３が配設されている。この停止解除スイッチ６３は例えばモーメンタリのスイッチＳＷ４をオンオフするように配設されている。停止解除スイッチ６３は、後述する塵芥積込装置の塵芥積込動作の緊急停止を解除する際に操作される。

－塵芥積込装置の制御系－
次に、図５～図７を参照して、塵芥積込装置を作動させるための制御系について説明する。この制御系は、塵芥積込装置の油圧モータ１３や、押込シリンダ２４などに供給する油圧を制御する油圧回路と、この油圧回路に設けられた電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２に制御信号を出力する本体制御部ＰＬＣ（プログラマブル ロジック コントローラ）と、カメラ７１からの動画のデータに基づく人物認識処理を管理センタサーバ２００に実行させる画像処理ユニット９とを備えている。なお、本体制御部ＰＬＣは、塵芥積込装置の駆動だけでなく塵芥排出装置の駆動も制御するようになっている。また、画像処理ユニット９と本体制御部ＰＬＣとで架装物である塵芥積込装置の制御装置を構成している。

まず、図５を参照して油圧回路について説明する。この油圧回路は、油圧ポンプＰと、オイルリザーバＴと、押込シリンダ２４を制御するための電磁制御弁Ｖ１と、油圧モータ１３を制御するための電磁制御弁Ｖ２とを備えている。なお、油圧ポンプＰには、車両走行駆動源としてのエンジン（図示省略）の動力を取り出すＰＴＯ（パワー テイク オフ）によって駆動力が伝達されるようになっている。

一例として、電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２は、いずれも６ポート３位置の電磁式の方向切換弁からなる。電磁制御弁Ｖ１は、本体制御部ＰＬＣによりソレノイドＳＯＬａが励磁されると第１連通位置（図５の上位置）に切り換わって、油圧ポンプＰからの作動油を一対の押込シリンダ２４のロッド側油室に供給する。一方、電磁制御弁Ｖ１は、本体制御部ＰＬＣによりソレノイドＳＯＬｂが励磁されると第２連通位置（図５の下位置）に切り換わって、作動油をヘッド側油室に供給する。

そして、電磁制御弁Ｖ１から作動油がヘッド側油室に供給されると、一対の押込シリンダ２４が伸長作動して押込板２０を前方に揺動させる。一方、作動油がロッド側油室に供給されると、一対の押込シリンダ２４は収縮作動して、押込板２０を後方に揺動させる。また、いずれのソレノイドＳＯＬａ，ＳＯＬｂも励磁されていないときに、電磁制御弁Ｖ１は中立位置（図５の中央位置）に復帰するようになる。

電磁制御弁Ｖ２は、ソレノイドＳＯＬｃが励磁されると第１連通位置（図５の下位置）に切り換わって、作動油を油圧モータ１３の正転側油室に供給し、当該油圧モータ１３を正転作動させるほか、押込シリンダ２４も伸縮作動させることができる。一方、ソレノイドＳＯＬｄが励磁されると電磁制御弁Ｖ２は第２連通位置（図５の上位置）に切り換わって、作動油を油圧モータ１３の逆転側油室に供給し、当該油圧モータ１３を逆転作動させる。

また、いずれのソレノイドＳＯＬｃ，ＳＯＬｄも励磁されていないときに、電磁制御弁Ｖ２は中立位置（図５の中央位置）に復帰するようになる。電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２の両方が中立位置にあるとき、作動油はオイルリザーバＴへ還流するようになる。なお、図示の油圧回路において、符号Ｖ３はチェック弁であり、また、符号Ｖ４は、油圧ポンプＰの吐出圧の上限を設定するためのリリーフ弁である。

次に、図６を参照して本体制御部ＰＬＣおよび画像処理ユニット９の信号の入出力状態について説明する。まず、本体制御部ＰＬＣへの電力供給はバッテリＢＴによって行われる。このバッテリＢＴの正極から図６の右側に延びてグランドラインＫ１に至る通電ラインＫ２には、塵芥収集車１００のイグニッションスイッチＳＷＫ、ＰＴＯスイッチ（駆動源スイッチ）ＳＷＰ、リレーコイルＲ１などが介設されている。

また、イグニッションスイッチＳＷＫおよびバッテリＢＴの中間において通電ラインＫ２から分岐するように、通電ラインＫ３の上流端が接続されており、その上流側（バッテリＢＴに近い側）にはリレーコイルＲ１の接点（リレースイッチ）ｒ１が介設されている。この通電ラインＫ３には電源ランプＬが介設されており、リレーコイルＲ１が励磁されて接点ｒ１が閉じられると、通電ラインＫ３に通電することによって電源ランプＬが点灯する。

また、リレーコイルＲ１の接点ｒ１および電源ランプＬの中間において通電ラインＫ３から分岐するように、通電ラインＫ４の上流端が接続されており、これにより本体制御部ＰＬＣの信号用電力供給部（図示省略）に電力が供給されるようになっている。つまり、接点ｒ１が閉じられると、通電ラインＫ３，Ｋ４を介して本体制御部ＰＬＣに電力が供給される。

さらに、通電ラインＫ４から分岐する通電ラインＫ５によって、塵芥積込装置の塵芥積込作動中には必ず本体制御部ＰＬＣに通電されるようになっている。つまり、通電ラインＫ５は、いわゆる積込継続信号を入力するラインであり、ここには、上述した緊急停止ボタン６０，６１および緊急停止プレート６２の操作に対応して開閉されるスイッチＳＷ１～ＳＷ３などが介設されている。これらのスイッチＳＷ１～ＳＷ３によって通電（つまり、積込継続信号の入力）が遮断されると、本体制御部ＰＬＣは、電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２のソレノイドＳＯＬａ～ＳＯＬｄを励磁させるための制御信号の出力をオフするようになっている。これにより、電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２が中立位置に復帰するようになり、塵芥積込装置の作動が停止されるようになっている。

また、通電ラインＫ４にはその途中から分岐する複数の分岐ラインが接続されており、これらの分岐ラインのそれぞれに、上述したスイッチＬＳ１～ＬＳ４が介設されている。スイッチＬＳ１～ＬＳ４からの信号は本体制御部ＰＬＣに入力されるようになっており、これらの信号に基づいて塵芥積込装置の回転板１０および押込板２０の位置、言い換えれば作動状況が検出される。

さらに、スイッチＬＳ１～ＬＳ４の他にも本体制御部ＰＬＣへの入力側には、塵芥積込装置をサイクル作動させるためのアクチュエータ操作部としての積込スイッチＳＷ５、塵芥積込装置の塵芥積込動作または塵芥排出装置の塵芥排出動作を切り換えるための切換スイッチＳＷ６、塵芥投入箱３を傾動させて開放するためのスイッチＳＷ７、塵芥積込動作の単動または連続の選択スイッチ（図示省略）、回転板１０や押込板２０を単独で作動させるスイッチ（図示省略）なども電気的に接続されている。切換スイッチＳＷ６は、通電ラインＫ４から通電ラインＫ５が分岐する分岐位置に設けられており、通電ラインＫ５は、切換スイッチＳＷ６の積込側に接続されている。

上述のように各種スイッチが入力側に接続されている一方、本体制御部ＰＬＣの出力側には、上述した電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２のソレノイドＳＯＬａ～ＳＯＬｄなどが接続されている。そして、本体制御部ＰＬＣは、スイッチＳＷ１～ＳＷ３，ＬＳ１～ＬＳ４などから入力する信号に基づいて、予め設定された手順に従い、油圧モータ１３や押込シリンダ２４などを作動させるべく、対応するソレノイドＳＯＬａ～ＳＯＬｄに出力するようにプログラムされている。

具体的には、塵芥積込装置が塵芥積込作動するときには、通電ラインＫ２上のイグニッションスイッチＳＷＫおよびＰＴＯスイッチＳＷＰがいずれもオンになると、リレーコイルＲ１が励磁される。これにより、リレーコイルＲ１の接点ｒ１が閉じられるので、通電ラインＫ３およびＫ４によって本体制御部ＰＬＣに電力供給されることにより、本体制御部ＰＬＣが作動可能な状態になって適宜、ソレノイドＳＯＬａ～ＳＯＬｄに制御信号を出力するようになる。

この制御信号を受けてソレノイドＳＯＬａ～ＳＯＬｄが励磁され、電磁制御弁Ｖ１，Ｖ２の位置が適宜、切り換えられることで、油圧モータ１３や押込シリンダ２４などに作動油圧が供給される。これにより、油圧モータ１３や押込シリンダ２４などがそれぞれ作動し、上述したように、回転板１０の回転および押込板２０の揺動が互いに同期して繰り返されることになる。

詳細には、まず図３に実線で示すように押込板２０が前進限界位置にあって、スイッチＬＳ１からオン信号が出力されるとともに、回転板１０が設定停止位置にあって、スイッチＬＳ３からもオン信号が出力されるときに、積込スイッチＳＷ５の信号を受けた本体制御部ＰＬＣから制御信号が出力され、電磁制御弁Ｖ２が第１連通位置に切り換えられて、油圧モータ１３が正転作動を開始する。これにより、回転板１０は上方に回動し始める。

そして、所定の期間が経過すると本体制御部ＰＬＣから電磁制御弁Ｖ１のソレノイドＳＯＬａへ制御信号が出力されて、電磁制御弁Ｖ１が第１連通位置に切り換えられ、押込シリンダ２４が収縮作動を開始する。これにより押込板２０は後方の塵芥投入口４側へ揺動するようになり、この押込板２０が後退限界位置に達すると、スイッチＬＳ２からオン信号が出力される。

これを受けて本体制御部ＰＬＣがソレノイドＳＯＬａへの制御信号の出力を停止することで、電磁制御弁Ｖ１が中立位置に復帰し、押込板２０の揺動が停止する。また、そうして押込板２０が揺動している間も回転板１０の回動は継続しており、塵芥Ｇを塵芥収容箱２側に掻き込んでゆくが、こうして回動する回転板１０が設定停止位置に至り、スイッチＬＳ３からオン信号が出力される。

これを受けて本体制御部ＰＬＣが、電磁制御弁Ｖ２のソレノイドＳＯＬｃへの制御信号の出力を停止することで、電磁制御弁Ｖ２が中立位置に復帰し、油圧モータ１３の回動が停止する。また、本体制御部ＰＬＣは、電磁制御弁Ｖ１のソレノイドＳＯＬｂへ制御信号を出力し、電磁制御弁Ｖ１が第２連通位置に切り換えられて、押込シリンダ２４が伸長作動を開始することで、押込板２０が前方へ揺動し始める。

こうして前方の塵芥収容箱２側に揺動する押込板２０が、回転板１０上の塵芥Ｇを塵芥収容箱２に押し込んでいき、前進限界位置に達すれば、スイッチＬＳ１からオン信号が出力される。これを受けて本体制御部ＰＬＣがソレノイドＳＯＬｂへの制御信号の出力を停止することで、電磁制御弁Ｖ１が中立位置に復帰し、押込シリンダ２４の伸長作動、つまり、押込板２０の前方への揺動が停止し、一連の動作が終了する。

また、図６に示すように、イグニッションスイッチＳＷＫおよびＰＴＯスイッチＳＷＰの中間において、通電ラインＫ６の上流端が接続されており、この通電ラインＫ６には、画像処理ユニット９が接続されている。イグニッションスイッチＳＷＫがオンになると、この通電ラインＫ６を介して、画像処理ユニット９に電力が供給される。画像処理ユニット９は、通電ラインＫ７を介してカメラユニット７のカメラ７１に接続されている。また、画像処理ユニット９には、通電ラインＫ８を介して、車両の運転操作に基づく後退信号が入力されるようになっている。

画像処理ユニット９には、所定のプログラムを実行して各種の制御を行う中央処理部ＣＰＵ、中央処理部ＣＰＵにおいて使用されるデータを記憶する記憶部としてのメモリＭ、中央処理部ＣＰＵの指令を受けて監視用のモニタ９３（図１参照）に画像処理の結果などを表示させる画像出力部ＶＯＰ、データログの時刻を計時する計時部Ｃ、カメラ７１の制御を行うカメラ制御部（図示省略）などが設けられている。なお、リレーコイルＲ１の接点ｒ１よりも上流側において通電ラインＫ３から分岐するように、通電ラインＫ９の上流端が接続されており、この通電ラインＫ９を介して計時部Ｃへの電力供給が行われる。このため、イグニッションスイッチＳＷＫがオフの場合にも、計時部Ｃへの通電が常時行われるようになっている。

また、画像処理ユニット９には、通電ラインＫ５から分岐する通電ラインＫ１０が接続されている。この通電ラインＫ１０は、塵芥積込装置の塵芥排出動作の際は機能せず、塵芥積込装置の塵芥積込動作の際に機能するための積込信号ラインになっている。通電ラインＫ１０は、切換スイッチＳＷ６の積込側に接続されており、ＰＴＯスイッチＳＷＰがオンであって、切換スイッチＳＷ６が積込側に切り換えられている場合に、画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力されるようになっている。

画像処理ユニット９と、本体制御部ＰＬＣとの間には、作動スイッチＳＷＳが介在されている。画像処理ユニット９には、人物安全信号の出力ポートが設けられており、この出力ポートと作動スイッチＳＷＳとが通電ラインＫ１６により接続されている。また、画像処理ユニット９には、データログ開始信号の入力ポートが設けられており、この入力ポートと作動スイッチＳＷＳとが通電ラインＫ１７により接続されている。また、作動スイッチＳＷＳには、通電ラインＫ１０から分岐された通電ラインＫ１５が接続されている。

作動スイッチＳＷＳがオン側に切り換えられている場合、通電ラインＫ１６と通電ラインＫ１２とを介して、画像処理ユニット９の人物安全信号の出力ポートと本体制御部ＰＬＣとが接続される。

ここで、画像処理ユニット９から出力される人物安全信号は、通電ラインＫ１６と通電ラインＫ１２とを通って本体制御部ＰＬＣに入力されるようになっている。しかし、塵芥積込装置の塵芥積込動作の際に人物が侵入禁止エリア（後述の第２の検知エリアＹ１２）に入ると、画像処理ユニット９から人物安全信号が出力されず、本体制御部ＰＬＣに人物安全信号が入力されない。本体制御部ＰＬＣは、人物安全信号の入力がないことを条件の１つとして、塵芥積込装置の塵芥積込動作の緊急停止を行うようになっている。

また、作動スイッチＳＷＳがオン側に切り換えられている場合、通電ラインＫ６から分岐された通電ラインＫ１１が通電ラインＫ１７と接続される。この場合、イグニッションスイッチＳＷＫがオンになると、通電ラインＫ６に通電が行われることにより、通電ラインＫ１１と通電ラインＫ１７を通じて、データログ開始信号が画像処理ユニット９に送られる。そして、それをトリガとしてデータログが実行される。

一方、作動スイッチＳＷＳがオフ側に切り換えられている場合、通電ラインＫ１５と通電ラインＫ１２とを介して、通電ラインＫ１０と本体制御部ＰＬＣとが接続される。この場合、画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力されているときに、通電ラインＫ１０からの電圧が、人物安全信号の代わりに本体制御部ＰＬＣに入力される。このため、侵入禁止エリアで人物を認識したか否かにかかわらず、本体制御部ＰＬＣは、人物安全信号の入力が常時あると認識するようになっている。

なお、作動スイッチＳＷＳがオフ側に切り換えられている場合、通電ラインＫ１７への通電は行われず、データログは開始されないようになっている。

また、画像処理ユニット９と、本体制御部ＰＬＣとの間には、停止解除スイッチ６３に対応するスイッチＳＷ４が介在されている。スイッチＳＷ４は、通電ラインＫ１０から分岐された通電ラインＫ１３に介設されている。停止解除スイッチ６３がオン操作されていない場合には、スイッチＳＷ４がオフ状態になっており、本体制御部ＰＬＣには、信号が入力されないようになっている。一方、停止解除スイッチ６３がオン操作された場合には、スイッチＳＷ４がオン状態になり、画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力されているときに、通電ラインＫ１０からの電圧が、停止解除のオン信号として本体制御部ＰＬＣに入力されるようになっている。なお、塵芥積込装置の塵芥排出動作の際には、画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力されないため、停止解除スイッチ６３の機能が無効になる。

本体制御部ＰＬＣは、停止解除スイッチ６３のオン信号を認識した場合、画像処理ユニット９からの人物安全信号の入力がなくなったとしてもそれを条件として塵芥積込装置の塵芥積込動作の緊急停止を行わないようになっている。

画像処理ユニット９には、運転席周辺に配設されているパイロットランプ（図示省略）、塵芥投入口４の近傍に配設されている報知部としての作動中ランプ７２および検出ランプ７３が電気的に接続されており、それらの点灯制御が中央処理部ＣＰＵにより行われる。また、画像処理ユニット９には、後退警告音を出力するブザー９１が接続されており、この制御についても中央処理部ＣＰＵにより行われる。作動中ランプ７２、検出ランプ７３およびブザー９１の低電位側は、通電ラインＫ１３を介してグランドラインＫ１に接続されている。

また、図７に示すように、塵芥収集車１００の人物認識システムにおいて、画像処理ユニット９は、管理センタサーバ２００に通信接続可能になっている。詳細には、画像処理ユニット９は、塵芥収集車１００に備えられた第１通信部１０１と接続されている。そして、この第１通信部１０１が、例えばインターネット等のネットワークを介して、管理センタ内の管理センタサーバ２００に備えられた第２通信部２０１と相互に通信可能になっている。画像処理ユニット９から第１通信部１０１を介して管理センタサーバ２００へ、カメラ７１によって撮影された動画のデータがリアルタイムで送信される。管理センタサーバ２００で受信された動画のデータは、サーバ側記憶部２０５に保存される。また、管理センタサーバ２００から第１通信部１０１を介して画像処理ユニット９へ、人物認識処理の判定結果がリアルタイムで送信される。画像処理ユニット９で受信された人物認識処理の判定結果は、メモリＭに保存される。

塵芥収集車１００には、上述した第１通信部１０１、作動スイッチＳＷＳ、ＰＴＯスイッチ（駆動源スイッチ）ＳＷＰ、積込スイッチ（アクチュエータ操作部）ＳＷ５、作動中ランプ７２、検出ランプ７３に加え、位置情報取得部１０２などが備えられている。位置情報取得部１０２は、例えば図示しないＧＰＳ衛星からの電波を受信することにより塵芥収集車１００の位置情報を取得することが可能になっている。

第１通信部１０１は、管理センタサーバ２００に対し、メモリＭに保存された塵芥収集車１００の使用車種情報およびユーザ情報と、カメラ７１によって撮影された動画のデータと、位置情報取得部１０２により取得された位置情報と、積込ライン信号と、後退信号とを送信するようになっている。

管理センタサーバ２００が設置される管理センタは、例えば、画像処理ユニット９を含む塵芥収集車１００を製造販売する架装メーカーが有するものである。なお、管理センタは、例えば収集業者の事業所であってもよい。

管理センタサーバ２００には、上述した第２通信部２０１、サーバ側記憶部２０５に加え、画像解析部２０２、学習用画像抽出部２０３、機械学習部２０４などが備えられている。画像解析部２０２は、カメラ７１によって取得され、管理センタサーバ２００に入力された動画のデータに基づいて人物認識処理を行うものである。学習用画像抽出部２０３は、カメラ７１によって取得され、管理センタサーバ２００に入力された動画のデータから、辞書データを更新するための学習用画像データを所定タイミングで抽出してサーバ側記憶部２０５に保存するものである。機械学習部２０４は、学習用画像抽出部２０３により抽出された学習用画像データに基づいて、機械学習により更新用辞書データを作成してサーバ側記憶部２０５に保存するものである。

管理センタサーバ２００では、学習用画像抽出部２０３で抽出された学習用画像データに基づいて、機械学習部２０４による機械学習が行われ、更新用辞書データが作成される。また、機械学習部２０４によって作成された更新用辞書データに基づいて、サーバ側記憶部２０５に保存されている辞書データが更新される。そして、画像解析部２０２による人物認識処理の際には、更新用辞書データを用いて更新されたサーバ側記憶部２０５の辞書データが参照される。

サーバ側記憶部２０５には、人物認識処理の際に参照される辞書データが保存されている。サーバ側記憶部２０５に保存される辞書データとしては、積込用（作業用）の辞書データと、後退用の辞書データとがある。また、サーバ側記憶部２０５には、学習用画像抽出部２０３により抽出された学習用画像データが保存される。サーバ側記憶部２０５に保存される学習用画像データとしては、積込用（作業用）の学習用画像データと、後退用の学習用画像データとがある。また、サーバ側記憶部２０５には、機械学習部２０４により作成された更新用辞書データが保存される。サーバ側記憶部２０５に保存される更新用辞書データとしては、積込用（作業用）の更新用辞書データと、後退用の更新用辞書データとがある。

ここで、サーバ側記憶部２０５に保存される積込用（作業用）の辞書データは、塵芥収集車１００のユーザごとに区別して設けられており、また、塵芥収集車１００の車種ごとに区別して設けられている。また、サーバ側記憶部２０５に保存される後退用の辞書データは、ユーザごとに区別して設けられており、また、使用車種ごとに区別して設けられている。そして、画像処理ユニット９から送信された塵芥収集車１００の車種情報およびユーザ情報に基づいて、画像解析部２０２の判定の際に参照する辞書データが切り換えられるようになっている。

さらに、サーバ側記憶部２０５には、人物認識処理に用いられる人物検出用エリアも保存されている。サーバ側記憶部２０５に保存される人物検出用エリアとしては、積込用（作業用）の人物検出用エリア（第１の検知エリアＹ１１、第２の検知エリアＹ１２）と、後退用の人物検出用エリア（第３の検知エリアＹ２）とがある。

本実施形態では、カメラ７１の撮像レンズ７１ａの左右両側に、作動中ランプ７２および検出ランプ７３が配設されている（図４参照）。作動中ランプ７２は、原則として画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力されている場合にオンされる（点灯される）。検出ランプ７３は、原則として画像処理ユニット９に積込ライン信号が入力され、かつ、後述する人物認識処理によって塵芥投入口４近傍の人物検出用エリアに人物が入っていると判定された場合にオンされる（点灯される）。

また、図１、図３、図７に示すように、塵芥投入箱３の背面の上部、言い換えれば、塵芥投入口４の上方にはカメラ７１が所定の取付角度で取り付けられ、その撮像レンズ７１ａが後方の斜め下に向けられている。図７、図８には、塵芥投入口４の近傍に立った人物Ｈ（作業者）が両腕を前方に伸ばして、塵芥Ｇ（図７、図８では、ごみ袋）を積み込む様子が示されている。カメラ７１は本来、塵芥収集車１００の運転者が後方を監視するためのバックカメラとして用いられるものであり、図７、図８に一例を示すように塵芥投入口４およびその後方の所定範囲を撮影する。

カメラ７１の撮像レンズ７１ａの光軸は、図３のＸ１線に沿う方向に延びており、塵芥投入口４の後方を撮影するために、鉛直下向きから後方に振り向けられて、塵芥投入口４の近傍の人物Ｈおよび塵芥Ｇを上方から撮影するようになっている。そして、カメラ７１によって撮影（取得）され、管理センタサーバ２００に送信された画像のデータに基づいて、管理センタサーバ２００は、作業者などの人物Ｈが塵芥投入口４およびその後方の人物検出用エリア（図８において破線で囲まれたエリアと実線で囲まれたエリア）にいるか否かを判定するようにしている。また、管理センタサーバ２００が人物検出用エリアに人物Ｈがいると判定すれば、その判定結果を画像処理ユニット９へ送信し、画像処理ユニット９が、管理センタサーバ２００の判定結果に基づいて本体制御部ＰＬＣに人物安全信号を出力するか否かを判定するようにしている。本体制御部ＰＬＣは、画像処理ユニット９から人物安全信号を受信した否かと、スイッチＬＳ４により回転板１０が角度範囲Ｚにあることが検出された否かに基づいて、塵芥積込装置の作動を停止させるか否かを判定するようにしている。

具体的に説明すると、積込用の人物検出用エリアは、第１の検知エリアＹ１１（図８に破線で示す）と第２の検知エリアＹ１２（図８に実線で示す）とに分かれている。第２の検知エリアＹ１２は、第１の検知エリアＹ１１よりも塵芥投入口４の近傍に設けられ、侵入禁止エリアとしての機能を有している。例えば、第１の検知エリアＹ１１は、作業者が塵芥積込作業を行う際の通常エリアであり、塵芥投入口４の近傍の矩形のエリアに設定される。第２の検知エリアＹ１２は、塵芥投入口４の前縁部４ａと後縁部４ｂ近傍との間の矩形のエリアに設定される。この第２の検知エリアＹ１２は、少なくとも塵芥投入口４の前縁部４ａ、後縁部４ｂ、左縁部４ｃ、および右縁部４ｄで囲まれた領域の一部を含むように設定される。

一方、車両の後退時には、管理センタサーバ２００は、積込ライン信号は受信せずに後退信号を受信することになる。この条件に基づいて、管理センタサーバ２００は、使用車種とユーザ情報に合わせた後退用の辞書データを設定し、人物Ｈが塵芥投入口４の後方の第３の検知エリアＹ２（図７、図８に１点鎖線で示す）にいるか否かを判定するようになっている。そして、管理センタサーバ２００は、第３の検知エリアＹ２に人物Ｈがいると判定すれば、画像処理ユニット９にその判定結果を送信し、画像処理ユニット９が運転者に報知して注意を喚起するようにしている。第３の検知エリアＹ２は、第２の検知エリアＹ１２、第１の検知エリアＹ１１、およびその後方のエリアを含む矩形のエリアに設定される。なお、塵芥収集車１００のモニタ９３上には、カメラ７１の画像とともに、第１の検知エリアＹ１１の外縁に対応するライン（図８に破線で示す）、第２の検知エリア（侵入禁止エリア）Ｙ１２の外縁に対応するライン（図８に実線で示す）、第３の検知エリアＹ２の外縁に対応するライン（図８に１点鎖線で示す）が表示されている。

－人物認識システムの画像処理のルーチン－
次に、図９、図１０のフローチャートを参照して、塵芥収集車１００の人物認識システムで行われる画像処理に基づく制御のルーチンについて説明する。図９、図１０では、便宜上、図９に示す画像処理ユニット９が実行する制御と、図１０に示す管理センタサーバ２００が実行する制御とに分けて示している。

まず、スタート後のステップＳ１において、塵芥収集車１００のＡＣＣ電源をオフからオンに切り換える操作が作業者により行われると、画像処理ユニット９の電源がオフからオンになる。ステップＳ２において、画像処理ユニット９の初期化処理（起動処理）が行われる。ステップＳ３において、ＰＴＯスイッチＳＷＰをオフからオンに切り換える操作が作業者により行われると、ステップＳ４において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、作動スイッチＳＷＳがオンか否かを判定する。作動スイッチＳＷＳがオンの場合（ＹＥＳ）、ステップＳ５に進み、作動スイッチＳＷＳがオフの場合（ＮＯ）、ステップＳ３０に進む。ステップＳ３０において、画像処理ユニット９は、作動中ランプ７２のオン信号および検出ランプ７３のオフ信号を出力せず、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ５において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、管理センタの管理センタサーバ２００との通信接続の開始処理を行う。これにより、塵芥収集車１００の第１通信部１０１と、管理センタサーバ２００の第２通信部２０１とが、例えば５Ｇの移動通信システムおよびインターネット等のネットワークを介して接続される。この際、塵芥収集車１００の使用車種の情報およびユーザ情報が管理センタサーバ２００に送信される。

ステップＳ６において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、第１通信部１０１と第２通信部２０１との通信接続が完了したか否かを判定する。そして、第１通信部１０１と第２通信部２０１との接続が完了できた場合（ＹＥＳ）、ステップＳ７に進む。一方、第１通信部１０１と第２通信部２０１との接続が完了できなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ３０に進む。

ステップＳ７において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、車両の運転操作に基づく後退信号が入力されていないか否かを判定する。後退信号は、車両の後退操作があった場合に通電ラインＫ８を介して画像処理ユニット９に入力され、この後退信号の有無に基づいて、ステップＳ７の判定が行われる。そして、後退信号の入力がなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ８に進み、後退信号の入力があった場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２３に進む。

ステップＳ８において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、作業信号である積込ライン信号が入力されたか否かを判定する。積込ライン信号は、ＰＴＯスイッチＳＷＰがオンであって、切換スイッチＳＷ６が積込側に切り換えられている場合に、通電ラインＫ１０を介して画像処理ユニット９に入力される。この積込ライン信号の有無に基づいて、ステップＳ８の判定が行われる。そして、積込ライン信号の入力があった場合（ＹＥＳ）、ステップＳ９に進み、積込ライン信号の入力がなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ３０に進む。

ステップＳ９において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、積込ライン信号の入力があったことを管理センタサーバ２００に送信する。ステップＳ１０において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、作動中ランプ７２を点灯させる。

ステップＳ１１において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、カメラ７１によって撮影された積込時（作業時）の動画のデータを管理センタサーバ２００にリアルタイムで送信する。後述するように、画像処理ユニット９から動画のデータを受信した管理センタサーバ２００は、人物認識処理（ステップＴ７）を行って、所定の人物検出用エリア（第１の検知エリアＹ１１、第２の検知エリアＹ１２）に人物が入っているか否かを判定する。

次に、ステップＳ１２において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、管理センタサーバ２００から人物認識処理（ステップＴ７）の判定結果をリアルタイムで受信する。具体的には、判定結果として、人物検出信号の出力の有無（ステップＴ７６）、および停止信号の出力の有無（ステップＴ７８）を管理センタサーバ２００から受信する。

ステップＳ１３において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ１２で受信した人物認識処理の判定結果に基づいて、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出されたか否かを判定する。この際、管理センタサーバ２００から受信した人物検出信号の出力の有無（ステップＴ７６）に基づいて、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出されたか否かが判定される。そして、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進み、人物が検出されなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ２１に進む。

次に、ステップＳ１４において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ１２で受信した人物認識処理の判定結果に基づいて、侵入禁止エリアとしての第２の検知エリアＹ１２内に人物が侵入したか否かを判定する。この際、管理センタサーバ２００から受信した停止信号の出力の有無（ステップＴ７８）に基づいて、第２の検知エリアＹ１２内に人物が侵入したか否かが判定される。そして、第２の検知エリアＹ１２への人物の侵入があった場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１５に進み、人物の侵入がなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ１９に進む。

次に、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ１５において、検出ランプ７３のオン信号を出力し、ステップＳ１６において、人物安全信号を本体制御部ＰＬＣに出力せず、その後、ステップＳ１７に進む。また、中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ１９において、検出ランプ７３のオン信号を出力し、ステップＳ２０において、人物安全信号を本体制御部ＰＬＣに出力し、その後、ステップＳ１７に進む。さらに、中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ２１において、検出ランプ７３のオン信号を出力せず、ステップＳ２２において、人物安全信号を本体制御部ＰＬＣに出力し、その後、ステップＳ１７に進む。

上述したステップＳ７の判定で後退信号の入力があった場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２３において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、後退信号の入力があったことを管理センタサーバ２００に送信する。ステップＳ２４において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、作動中ランプ７２のオン信号および検出ランプ７３のオフ信号を出力せず、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、カメラ７１によって撮影された後退時の動画のデータを管理センタサーバ２００にリアルタイムで送信する。後述するように、画像処理ユニット９から動画のデータを受信した管理センタサーバ２００は、人物認識処理（ステップＴ１９）を行って、所定の人物検出用エリア（第３の検知エリアＹ２）に人物が入っているか否かを判定する。

次に、ステップＳ２６において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、管理センタサーバ２００から人物認識処理（ステップＴ１９）の判定結果をリアルタイムで受信する。具体的には、人物検出信号の出力の有無を管理センタサーバ２００から受信する。

ステップＳ２７において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ステップＳ２６で受信した人物認識処理の判定結果に基づいて、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されたか否かを判定する。この際、管理センタサーバ２００から受信した人物検出信号の出力の有無に基づいて、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されたか否かが判定される。そして、第３の検知エリアＹ２に人物が検出された場合（ＹＥＳ）、ステップＳ２８において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ブザー９１を作動させて後退警告音を出力し、その後、ステップＳ１７に進む。一方、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されなかった場合（ＮＯ）、ステップＳ２９において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ブザー９１を作動させず、その後、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、ＰＴＯスイッチＳＷＰをオンからオフに切り換える操作が作業者により行われたか否かを判定する。そして、ＰＴＯスイッチＳＷＰがオフに切り換えられた場合（ＹＥＳ）、ステップＳ１８に進み、ＰＴＯスイッチＳＷＰがオフに切り換えられていない場合（ＮＯ）、ステップＳ４に戻り、上述した処理を繰り返し行う。

その後、ステップＳ１８において、画像処理ユニット９の中央処理部ＣＰＵは、管理センタサーバ２００との通信接続の終了処理を行い、ルーチンを終了する。これにより、塵芥収集車１００の第１通信部１０１と、管理センタサーバ２００の第２通信部２０１との通信接続が解除される。

続いて、管理センタの管理センタサーバ２００が実行する制御の流れについて、図１０のフローチャートを参照して説明する。図１０に示すように、スタート後のステップＴ１において、管理センタサーバ２００が、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９から通信接続開始の信号を受信すると、ステップＴ２において、管理センタサーバ２００の第２通信部２０１と、塵芥収集車１００の第１通信部１０１とが、例えば５Ｇの移動通信システムおよびインターネット等のネットワークを介して接続される。この際、管理センタサーバ２００は、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９から送信された使用車種の情報およびユーザ情報を受信する。管理センタサーバ２００は、受信した塵芥収集車１００の使用車種の情報およびユーザ情報をサーバ側記憶部２０５に保存する。

ステップＴ３において、管理センタサーバ２００は、車両の後退信号の入力があったことを塵芥収集車１００の画像処理ユニット９から受信したか否かを判定する。車両の後退信号の入力があったことは、上述したステップＳ２３の処理で画像処理ユニット９から送信されるものであって、後退信号の入力があったことを受信しなかった場合（ＮＯ）、ステップＴ４に進み、後退信号の入力があったことを受信した場合（ＹＥＳ）、ステップＴ１７に進む。

ステップＴ４において、管理センタサーバ２００は、積込ライン信号の入力があったことを塵芥収集車１００の画像処理ユニット９から受信したか否かを判定する。積込ライン信号の入力があったことは、上述したステップＳ９の処理で画像処理ユニット９から送信されるものであって、積込ライン信号の入力があったことを受信した場合（ＹＥＳ）、ステップＴ５に進み、積込ライン信号の入力があったことを受信しなかった場合（ＮＯ）、ステップＴ１５に進む。

ステップＴ５において、管理センタサーバ２００は、人物認識処理に用いる辞書データを積込用（作業用）の辞書データに設定し、また、人物検出判定に用いる検知エリアを積込用（作業用）の人物検出用エリアに設定する。積込用辞書データは、後述する人物認識処理（ステップＴ７）の際に参照されるものであって、管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に格納されている。積込用辞書データは、予め多くの人物の頭部の画像を撮影して、その大きさや形状などの特徴を機械学習により抽出したものである。積込用辞書データとして抽出される特徴については、人物を上方から見たときの頭部形状を主体としている。積込用の人物検出用エリアは、人物検出判定の際に用いられるものであって、管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に格納されている。上述したように、積込用の人物検出用エリアは、作業者が塵芥積込作業を行う際の通常エリアとして設定された第１の検知エリアＹ１１と、侵入禁止エリアとしての第２の検知エリアＹ１２とに分かれており、それぞれのエリアが管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に格納されている。

本実施形態では、積込用辞書データは、塵芥収集車１００の使用車種およびユーザごとにそれぞれ設定されるものになっており、塵芥収集車１００の使用車種ごとの積込用辞書データと、ユーザごとの積込用辞書データとが、サーバ側記憶部２０５に格納されている。そして、ステップＴ２で受信した塵芥収集車１００の使用車種の情報およびユーザ情報に基づいて、積込用辞書データが設定される。つまり、画像処理ユニット９から送信された塵芥収集車１００の車種情報およびユーザ情報に基づいて、画像解析部２０２の判定の際に参照する積込用辞書データが切り換えられる。

次に、ステップＴ６において、管理センタサーバ２００は、カメラ７１によって撮影された積込時（作業時）の動画のデータを画像処理ユニット９からリアルタイムで受信する。この際、上述したステップＳ１１の処理で画像処理ユニット９から送信された積込時の動画のデータが受信される。

ステップＴ７において、管理センタサーバ２００は、ステップＴ６で受信した積込時の動画のデータに基づいて、画像解析部２０２に人物認識処理を実行させる。管理センタサーバ２００の画像解析部２０２が実行する人物認識処理の詳細について、図１１のフローチャートを参照して説明する。

まず、スタート後のステップＴ７１において、カメラ７１によって撮影され、画像処理ユニット９を介して管理センタサーバ２００に入力される動画のデータ（入力画像データ）に対する二値化処理が、画像解析部２０２によって行われる。この二値化処理は、例えば、入力画像データについて各画素の輝度値が予め設定された閾値以上である場合に最大輝度値とし、閾値未満であれば最小輝度値とする処理である。生成される二値化画像データは、ノイズや光量変化の影響の多くが除去されたものとなる。

次に、ステップＴ７２において、画像解析部２０２によってラベリング処理が行われる。このラベリング処理は、二値化画像データにおいて互いに近接する各画素を領域化するものであり、例えば同じ輝度値に属するとともに、所定距離内で密接する複数の画素について１つの領域とみなす処理である。ラベリング処理は画像平面全体について行われ、これにより１つの領域とされたものが、それぞれ物体像として認識される。

そして、ステップＴ７３～Ｔ７５において、画像解析部２０２によって、上述した第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内で検知されたそれぞれの物体像についての人物識別処理が行われる。本実施形態では、塵芥投入口４の上方にカメラ７１を配設し、下方の塵芥投入口４近傍を略真上から撮影するようにしている。このため、その画像には、図８に一例を示すように人物Ｈの頭部が大きく表示されるとともに、上方から見た顔の一部も表示されることになる。そこで、ステップＴ７３では、予め設定されている積込用辞書データを参照し、この積込用辞書データの条件を満たすような物体像を、仮に人物Ｈの頭部と判定する。

次に、頭部と仮判定した物体像について、それ以外の物体像と識別する処理をステップＴ７４，Ｔ７５で行う。まず、ステップＴ７４において、カメラ７１から時系列に入力される複数の画像データの差分処理（各画素毎の輝度値の差を求める処理）によって、物体像の位置の変化を検出する。この位置の変化、つまり、物体像の移動距離を、それに要した時間（画像データを取得する時間間隔）で除算して、物体像の移動速度を算出する。

次に、ステップＴ７５において、ステップＴ７４で算出された移動速度が予め設定した閾値以下であるか否かを判定する。この閾値は、塵芥投入口４に塵芥を投入する作業者の頭部の移動速度と、投入される塵芥の移動速度とを区別できるように、予め実験などによって設定されている。そして、算出された移動速度が閾値よりも高ければ、動作が速すぎるので人物Ｈの頭部ではないと識別し、否定判定して（ＮＯ）、ルーチンを終了する（エンド）。

一方、ステップＴ７５において、算出された移動速度が閾値以下であると肯定判定すれば（ＹＥＳ）、物体像は人物Ｈの頭部であると判定（本判定）して、ステップＴ７６に進み、人物検出信号を出力する。

次に、ステップＴ７７において、人物Ｈの頭部であると判定された物体像が、上述した第２の検知エリアＹ１２に入っているか否かを判定する。ステップＴ７７の判定は、物体像を形成する領域の外形をなす画素の位置座標が、第２の検知エリアＹ１２に一部分でも含まれているか否かによって判定することが可能である。

そして、人物Ｈの頭部と識別した物体像が、第２の検知エリアＹ１２に入っていると肯定判定すれば（ＹＥＳ）、ステップＴ７８に進んで塵芥積込装置の作動を停止させるべく、停止信号を出力し、ルーチンを終了する（エンド）。一方、物体像が第２の検知エリアＹ１２に入っていないと否定判定すれば（ＮＯ）、停止信号は出力せずにルーチンを終了する（エンド）。

図１０のフローチャートに戻って、ステップＴ８において、管理センタサーバ２００は、ステップＴ７の人物認識処理で人物Ｈの頭部と判定された物体像が、積込用辞書データの機械学習用の画像として収集可能なユーザのものであるか否かを判定する。そして、画像収集可能なユーザのものである場合（ＹＥＳ）、ステップＴ９に進み、画像収集可能なユーザのものではない場合（ＮＯ）、ステップＴ１０に進む。

ステップＴ９において、管理センタサーバ２００は、カメラ７１によって取得された動画のデータから、所定タイミングの物体像の画像データを学習用画像抽出部２０３により抽出し、積込用（作業用）の学習用画像データとしてサーバ側記憶部２０５に保存する。積込用（作業用）の学習用画像データは、積込用辞書データの機械学習に用いられるもので、人物であると判定された物体像があった場合に、カメラ７１によって取得された動画のデータから学習用画像抽出部２０３により所定タイミングで抽出される。

積込用（作業用）の学習用画像データは、抽出時の位置情報および時刻情報と関連付けてサーバ側記憶部２０５に保存される。積込用（作業用）の学習用画像データの抽出タイミング（取得タイミング）としては、例えば積込作業の開始時、積込スイッチＳＷ５の操作時、緊急停止スイッチ（緊急停止ボタン６０，６１、緊急停止プレート６２）の操作時、積込作業の終了時などがある。このうち、積込作業の開始時および終了時は、塵芥積込装置（作業装置）の駆動源としてのＰＴＯがオンまたはオフされたタイミングであり、言い換えれば、駆動源スイッチとしてのＰＴＯスイッチＳＷＰがオンまたはオフに操作されたタイミングである。また、積込スイッチＳＷ５の操作時は、塵芥積込装置（作業装置）を駆動する作業用アクチュエータを駆動するアクチュエータ操作部が操作されたタイミングである。そして、学習用画像抽出部２０３で抽出された積込用（作業用）の学習用画像データに基づいて、機械学習部２０４による機械学習が行われ、積込用（作業用）の更新用辞書データが作成される。さらに、機械学習部２０４によって作成された積込用（作業用）の更新用辞書データに基づいて、サーバ側記憶部２０５に保存されている積込用（作業用）の辞書データが更新される。

次に、ステップＴ１０において、管理センタサーバ２００は、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出されたか否かを判定する。また、ステップＴ１１において、管理センタサーバ２００は、侵入禁止エリアとしての第２の検知エリアＹ１２内に人物が侵入したか否かを判定する。

ステップＴ１０，Ｔ１１の判定は、ステップＴ７の人物認識処理に基づいて行われる。具体的には、ステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号の出力があり、停止信号の出力があった場合（ステップＴ１０でＹＥＳ、ステップＴ１１でＹＥＳ）、ステップＴ１２に進み、管理センタサーバ２００は、ステップＴ７の人物認識処理での判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。この際、管理センタサーバ２００は、第２の検知エリアＹ１２内に人物が侵入したことを表す判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。例えばステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号を出力したこと、および停止信号を出力したことを、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信すればよい。

また、ステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号を出力し、停止信号を出力しなかった場合（ステップＴ１０でＹＥＳ、ステップＴ１１でＮＯ）、ステップＴ１３に進み、管理センタサーバ２００は、ステップＴ７の人物認識処理での判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。この際、管理センタサーバ２００は、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出されたことを表す判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。例えばステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号を出力したこと、および停止信号を出力しなかったことを、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信すればよい。

一方、ステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号を出力しなかった場合（ステップＴ１０でＮＯ）、ステップＴ１４に進み、管理センタサーバ２００は、ステップＴ７の人物認識処理での判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。この際、管理センタサーバ２００は、第１の検知エリアＹ１１または第２の検知エリアＹ１２内に人物が検出されなかったことを表す判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。例えばステップＴ７の人物認識処理で人物検出信号を出力しなかったこと、および停止信号を出力しなかったことを、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信すればよい。

上述したステップＴ３の判定で車両の後退信号の入力があったことを受信した場合（ＹＥＳ）、ステップＴ１７において、管理センタサーバ２００は、人物認識処理に用いる辞書データを後退用辞書データに設定し、また、人物検出判定に用いる検知エリアを後退用の第３の検知エリアＹ２に設定する。後退用辞書データは、後述する人物認識処理（ステップＴ１９）の際に参照されるものであって、管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に格納されている。後退用辞書データは、予め多くの人物の頭部の画像を撮影して、頭部の大きさや形状などの特徴を機械学習により抽出したものである。後退用辞書データとして抽出される特徴については、人物を上述した積込用辞書データよりも前方寄りの斜め上方から見たときの頭部形状を主体としている。第３の検知エリアＹ２は、人物検出判定の際に用いられるものであって、管理センタサーバ２００のサーバ側記憶部２０５に格納されている。上述したように、第３の検知エリアＹ２には積込用の第２の検知エリアＹ１２と第１の検知エリアＹ１１、およびその後方のエリアが含まれている。

本実施形態では、後退用辞書データは、塵芥収集車１００の使用車種およびユーザごとにそれぞれ設定されるものになっており、塵芥収集車１００の使用車種ごとの後退用辞書データと、ユーザごとの積込用辞書データとが、サーバ側記憶部２０５に格納されている。そして、ステップＴ２で受信した塵芥収集車１００の使用車種の情報およびユーザ情報に基づいて、後退用辞書データが設定される。つまり、画像処理ユニット９から送信された塵芥収集車１００の車種情報およびユーザ情報に基づいて、画像解析部２０２の判定の際に参照する後退用辞書データが切り換えられる。

次に、ステップＴ１８において、管理センタサーバ２００は、カメラ７１によって撮影された後退時の動画のデータを画像処理ユニット９からリアルタイムで受信する。この際、上述したステップＳ２５の処理で画像処理ユニット９から送信された後退時の動画のデータが受信される。

ステップＴ１９において、管理センタサーバ２００は、ステップＴ１８で受信した後退時の動画のデータに基づいて、画像解析部２０２に人物認識処理を実行させる。ステップＴ１９の人物認識処理は、上述したステップＴ７の人物認識処理（図１１参照）と略同様であって、二値化処理、ラベリング処理、人物識別処理等を含んでいる。なお、人物識別処理では、ステップＴ１６で設定された後退用辞書データが用いられる、この後退用辞書データの条件を満たすような物体像を、人物Ｈと判定する。なお、人物Ｈの認識については、頭部形状を識別することに限定されず、例えば手や足などを識別するようにしてもよい。

そして、ステップＴ２０において、管理センタサーバ２００は、ステップＴ１９の人物認識処理で人物Ｈの頭部と判定された物体像が、後退用辞書データの機械学習用の画像として収集可能なユーザのものであるか否かを判定する。そして、画像収集可能なユーザのものである場合（ＹＥＳ）、ステップＴ２１に進み、画像収集可能なユーザのものではない場合（ＮＯ）、ステップＴ２２に進む。

ステップＴ２１において、管理センタサーバ２００は、カメラ７１によって取得された動画のデータから、所定タイミングの物体像の画像データを学習用画像抽出部２０３により抽出し、後退用の学習用画像データとしてサーバ側記憶部２０５に保存する。後退用の学習用画像データは、後退用辞書データの機械学習に用いられるもので、人物であると判定された物体像があった場合に、カメラ７１によって取得された動画のデータから学習用画像抽出部２０３により所定タイミングで抽出される。後退用の学習用画像データは、抽出時の位置情報および時刻情報と関連付けてサーバ側記憶部２０５に保存される。後退用の学習用画像データの抽出タイミング（取得タイミング）としては、例えば数秒ごと等の所定時間ごととされる。そして、学習用画像抽出部２０３で抽出された後退用の学習用画像データに基づいて、機械学習部２０４による機械学習が行われ、後退用の更新用辞書データが作成される。さらに、機械学習部２０４によって作成された後退用の更新用辞書データに基づいて、サーバ側記憶部２０５に保存されている後退用の辞書データが更新される。

次に、ステップＴ２２において、管理センタサーバ２００は、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されたか否かを判定する。ステップＴ２２の判定は、ステップＴ１９の人物認識処理に基づいて行われる。具体的には、ステップＴ１９の人物認識処理で人物検出信号を出力した場合、ステップＴ２３に進み、管理センタサーバ２００は、ステップＴ１９の人物認識処理での判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。この際、管理センタサーバ２００は、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されたことを表す判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。例えばステップＴ１９の人物認識処理で人物検出信号を出力したことを、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信すればよい。

一方、ステップＴ１９の人物認識処理で人物検出信号を出力しなかった場合、ステップＴ２４に進み、管理センタサーバ２００は、ステップＴ１９の人物認識処理での判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。この際、管理センタサーバ２００は、第３の検知エリアＹ２に人物が検出されなかったことを表す判定結果を塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信する。例えばステップＴ１９の人物認識処理で人物検出信号を出力しなかったことを、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９に送信すればよい。

そして、ステップＴ１５において、管理センタサーバ２００は、塵芥収集車１００の画像処理ユニット９から通信接続終了の信号を受信したか否かを判定する。画像処理ユニット９から通信接続終了の信号を受信した場合（ＹＥＳ）、ステップＴ１６に進み、管理センタサーバ２００は、画像処理ユニット９との通信接続の終了処理を行い、ルーチンを終了する。一方、画像処理ユニット９から通信接続終了の信号を受信していない場合（ＮＯ）、ステップＴ３に戻り、上述した処理を繰り返し行う。

本実施形態の人物認識システムでは、管理センタサーバ２００のメモリＭに保存された辞書データを参照することによって、塵芥収集車１００の塵芥積込装置の近傍の人物検出用エリア（第１の検知エリアＹ１１、第２の検知エリアＹ１２、第３の検知エリアＹ２）に人物が入っているか否かを判定するようにしている。これにより、個々の塵芥収集車１００に辞書データを持たせるのではなく管理センタサーバ２００に辞書データを持たせることができるので、管理センタサーバ２００で辞書データを一括して管理することができる。そのため、塵芥収集車１００にサービスステーションまで来てもらうことなく、管理センタ側において、辞書データの更新作業を一括して行うことができる。その結果、辞書データの更新作業を容易に行うことができる。また、辞書データを更新するための高性能な機械学習機能は管理センタサーバ２００のみに設ければよいので、塵芥収集車１００のコストアップを抑えることができる。

また、塵芥収集車１００から、カメラ７１によって取得された動画のデータがリアルタイムで管理センタサーバ２００に送信され、その動画のデータに基づいて、画像解析部２０２によって塵芥投入口４の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定している。そして、管理センタサーバ２００から、画像解析部２０２の判定結果がリアルタイムで塵芥収集車１００に送信され、その判定結果に基づいて、塵芥収集車１００が塵芥積込装置の動作を制御するようにしている。このように、塵芥収集車１００と管理センタサーバ２００の間で、カメラ７１によって取得された動画のデータおよび画像解析部２０２の判定結果がリアルタイムで送受信可能になっているので、天候、時間帯、収集場所等が変化する塵芥収集車１００の使用環境に合わせて、管理センタサーバ２００は、最適な辞書データにすぐに切り換えて使用することができる。特に、塵芥収集車１００の１日の収集作業の中においても複数回の辞書データの切り換えが可能となる。

また、塵芥収集車１００では、作業装置である塵芥積込装置の動作中のみ、管理センタサーバ２００から送信される画像解析部２０２の判定結果を受信しているので、塵芥収集車１００と管理センタサーバ２００の間で、不要な通信を避けることで、管理センタサーバ２００の処理負担を軽減することができ、より多くの塵芥収集車１００が人物認識システムを効率よく利用することができる。

また、管理センタサーバ２００では、カメラ７１により取得された動画のデータから、所定タイミングで学習用画像データ（積込用の学習用画像データ、後退用の学習用画像データ）を抽出してサーバ側記憶部２０５に保存する学習用画像抽出部２０３と、学習用画像抽出部２０３により抽出された学習用画像データに基づいて、機械学習により更新用辞書データ（積込用の更新用辞書データ、後退用の更新用辞書データ）を作成する機械学習部２０４とを備え、機械学習部２０４によって作成された更新用辞書データに基づいて、サーバ側記憶部２０５に保存されている辞書データ（積込用辞書データ、後退用辞書データ）の更新を行うようにしている。

また、管理センタサーバ２００は、多くのユーザが使用している多くの塵芥収集車１００から、辞書データを更新するための学習用画像データを容易に収集することができる。また、管理センタサーバ２００がカメラ７１によって取得された動画のデータから学習用画像データを抽出するに際し、学習用画像抽出部２０３が所定タイミングで学習用画像データの抽出を行うので、人物の立ち位置や動作、背景の種類等が特定された学習用画像データを抽出することができる。これにより、不規則なタイミングで学習用画像データの抽出を行う場合と比較して、機械学習させる人物の特徴を予め絞り込むことができる。また、所定タイミングで抽出された学習用画像データはサーバ側記憶部２０５に保存されるので、この保存された学習用画像データを使用して、辞書データをそれぞれの塵芥収集車１００の使用環境等に適したものに更新することができる。これにより、人物認識処理での誤認識を抑制して人物認識処理の精度を向上させることができ、作業者等の安全性を確保することができる。

また、管理センタサーバ２００では、サーバ側記憶部２０５に保存される辞書データ（積込用の更新用辞書データ、後退用の更新用辞書データ）が、塵芥収集車１００の車種ごと、ユーザごとに区別して設けられており、塵芥収集車１００から送信された塵芥収集車１００の車種情報およびユーザ情報に基づいて、画像解析部２０２の判定の際に参照する辞書データを切り換えるようにしている。これにより、ユーザが使用中における塵芥収集車１００の車種や塵芥収集車１００の使用方法に大きな変化が生じたとしても、管理センタサーバ２００は、それぞれの塵芥収集車１００の車種またはユーザごとの使用環境等に適した辞書データにすぐに切り換えることができる。また、管理センタサーバ２００は、それぞれの塵芥収集車１００の車種またはユーザごとの使用環境等に適した辞書データを用いて人物認識処理を行うことができるので、人物認識処理での誤認識を抑制して人物認識処理の精度を向上させることができ、作業者等の安全性を確保することができる。

－その他の実施形態－
今回、開示した実施形態は全ての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。本発明の技術的範囲は、前記した実施形態のみによって解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、本発明の技術的範囲には、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれる。

上記実施形態では、塵芥収集車１００に本体制御部ＰＬＣおよび画像処理ユニット９を設けた場合について説明したが、塵芥収集車１００に単一の制御部のみを設ける構成としてもよい。例えば、本体制御部ＰＬＣに画像処理ユニット９の機能も備えさせ、本体制御部ＰＬＣに、図９のフローチャートを実行させるようにしてもよい。

上述した人物検出用エリア（第１の検知エリアＹ１１、第２の検知エリアＹ１２、第３の検知エリアＹ２）は一例であって、上記以外のエリアを採用してもよい。例えば、塵芥投入口４の後縁部４ｂよりも前方側のエリア全体を第２の検知エリアＹ１２（侵入禁止エリア）として設定してもよい。この場合、ステップＴ７７の判定で、上述した物体像を形成する領域の外形をなす画素の位置座標が、塵芥投入口４の後縁部４ｂよりも前方側に含まれている場合には、第２の検知エリアＹ１２に人物であると識別された物体像が検出されたと判定すればよい。

また、上記実施形態では、物体像取得部としてカメラ７１を用いたが、物体像取得部はカメラ７１以外であってもよく、例えば、距離画像センサや、ステレオカメラ、３Ｄ－ＬＩＤＡＲ等のような画像の取得および距離の計測が可能なものであってもよい。

上記実施形態では、いわゆる回転板式の塵芥積込装置を装備した塵芥収集車１００として本発明を具現化した場合について説明しており、塵芥積込装置の主要部は回転板１０および押込板２０により構成されている。しかし、これに限らず、塵芥積込装置の主要部は昇降板および押込板によって構成されていてもよく、その構造を特に限定するものではない。また、本発明はダンプトラック、ミキサ車、タンクローリ、コンテナ荷役車両、吸引車など、塵芥収集車以外の特装車の人物認識システムにも適用することが可能であり、車台に架装される作業装置としては塵芥積込装置以外の種々のものが考えられる。

本発明は、車台上に作業装置が架装された特装車の人物認識システムに利用可能であり、例えば塵芥投入箱の内部に配設された塵芥積込装置と、塵芥投入箱に取り付けられて塵芥投入箱の塵芥投入口の近傍の画像を取得する物体像取得部とを備えた塵芥収集車の人物認識システムに利用可能である。

１ 車台
３ 塵芥投入箱
４ 塵芥投入口
９ 画像処理ユニット
７１ カメラ（物体像取得部）
１００ 塵芥収集車（特装車）
２００ 管理センタサーバ
２０２ 画像解析部
２０５ サーバ側記憶部

Claims (4)

1. 車台上に作業装置が架装された特装車の人物認識システムであって、
   前記特装車は、
   前記作業装置の近傍の物体の物体像を動画で取得可能な物体像取得部と、
   管理センタサーバと通信可能な制御部とを備え、
   前記管理センタサーバは、
   前記物体像取得部によって取得され、前記特装車から送信された動画のデータを保存する記憶部と、
   前記特装車から送信された動画のデータに基づいて、前記記憶部に保存された辞書データを参照することによって、前記作業装置の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定する画像解析部とを備え、
   前記制御部は、前記管理センタサーバから送信された前記画像解析部の判定結果に基づいて、前記作業装置の動作を制御し、
   前記辞書データは、前記特装車の車種またはユーザごとに区別して設けられており、
   前記管理センタサーバは、前記特装車から送信された前記特装車の車種情報およびユーザ情報に基づいて、前記画像解析部の判定の際に参照する前記辞書データを切り換えることを特徴とする特装車の人物認識システム。
2. 請求項１に記載の特装車の人物認識システムにおいて、
   前記管理センタサーバは、
   前記特装車から送信された動画のデータから、前記辞書データを更新するための学習用画像データを所定タイミングで抽出する学習用画像抽出部と、
   前記学習用画像抽出部により抽出された学習用画像データに基づいて、機械学習により更新用辞書データを作成する機械学習部とを備え、
   前記機械学習部によって作成された更新用辞書データに基づいて、前記記憶部に保存されている前記辞書データが更新されることを特徴とする特装車の人物認識システム。
3. 請求項１または２に記載の特装車の人物認識システムにおいて、
   前記制御部は、前記作業装置の動作中のみ、前記管理センタサーバから送信される前記画像解析部の判定結果を受信することを特徴とする特装車の人物認識システム。
4. 請求項１～３のいずれか１つに記載の特装車の人物認識システムにおいて、
   前記作業装置は、塵芥投入箱の内部に配設された塵芥積込装置であり、
   前記画像解析部は、前記特装車から送信された動画のデータに基づいて、前記塵芥投入箱の背面に開口する塵芥投入口の近傍の人物検出用エリアに人物が入っているか否かを判定する構成になっていることを特徴とする特装車の人物認識システム。

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