WO2021100115A1 - 対象物検出装置、対象物検出方法、及びプログラム - Google Patents

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野村　俊之
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日本電気株式会社
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    • G06V2201/07—Target detection

Definitions

  • the present invention relates to an object detection device, an object detection method, and a program.
  • Patent Document 1 describes that an image is generated by receiving millimeter waves radiated from a person.
  • Patent Document 2 also describes that an image is generated by irradiating a person with microwaves from three directions and analyzing the reflected waves of these microwaves.
  • the reflected wave of the electromagnetic wave irradiated to the subject By analyzing the reflected wave of the electromagnetic wave irradiated to the subject, it is possible to estimate the three-dimensional shape of the subject such as a person and the attachments of the subject (for example, the belongings of the person).
  • the 3D information of the reflected wave of the electromagnetic wave is converted into a 2D image in order to reduce the processing load, even if the regulated article is to be detected by the image recognition process, it cannot be detected or is erroneous. It may be detected. Therefore, there is a possibility that the detection accuracy of the object will be lowered.
  • An object of the present invention is to improve the detection accuracy and the detection efficiency when an object is detected by irradiating an electromagnetic wave and analyzing the reflected wave.
  • the first aspect relates to an object detector.
  • the object detection device is An image generation means for generating a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction from the three-dimensional information obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave radiated toward the inspection target.
  • a region detection means for detecting at least two detection regions of a detection object recognized by using at least two recognition means from the two-dimensional image, and a region detection means. It has a discriminating means for discriminating the detection target based on the positional relationship between the detected at least two detection regions.
  • the second aspect relates to an object detection method performed by at least one computer.
  • the object detection method according to the second aspect is The object detection device From the three-dimensional information obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave emitted toward the inspection target, a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction is generated. At least two detection regions of the detection target recognized by using at least two recognition means are detected from the two-dimensional image, respectively. This includes determining the detection target based on the positional relationship between the detected at least two detection regions.
  • this invention may be a program that causes at least one computer to execute the method of the second aspect, or a recording medium that can be read by a computer that records such a program. You may.
  • This recording medium includes non-temporary tangible media.
  • This computer program includes computer program code that causes the computer to perform its object detection method on the object detection device when executed by the computer.
  • the various components of the present invention do not necessarily have to be independent of each other, and a plurality of components are formed as one member, and one component is formed of a plurality of members. It may be that a certain component is a part of another component, a part of a certain component overlaps with a part of another component, and the like.
  • the order of description does not limit the order in which the plurality of procedures are executed. Therefore, when implementing the method and computer program of the present invention, the order of the plurality of procedures can be changed within a range that does not hinder the contents.
  • the method of the present invention and the plurality of procedures of the computer program are not limited to being executed at different timings. Therefore, another procedure may occur during the execution of a certain procedure, a part or all of the execution timing of the certain procedure and the execution timing of the other procedure may overlap, and the like.
  • the detection accuracy is increased and the detection efficiency is improved.
  • acquisition means that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium (active acquisition), and is output to the own device from the other device. Includes at least one of entering data or information (passive acquisition). Examples of active acquisition include requesting or inquiring about other devices and receiving the reply, and accessing and reading other devices or storage media. In addition, an example of passive acquisition may be receiving information to be delivered (or transmitted, push notification, etc.). Further, the “acquisition” may be to select and acquire the received data or information, or to select and receive the delivered data or information.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a usage environment of the object detection device 20 according to the embodiment.
  • the object detection device 20 is used together with the irradiation device 10 and the display device 30.
  • the irradiation device 10 irradiates a subject such as a passerby with an electromagnetic wave, and receives the reflected wave reflected by the subject. Further, the irradiation device 10 generates an intermediate frequency signal (IF signal) by frequency-converting the received reflected wave into an intermediate frequency band.
  • IF signal intermediate frequency signal
  • the electromagnetic wave emitted by the irradiation device 10 it is desirable to use an electromagnetic wave having a wavelength that is transmitted through a cloth (for example, clothes) but is reflected by the subject itself (for example, a human body) or an accessory of the subject.
  • the electromagnetic wave is a microwave, a millimeter wave, or a terahertz wave, and has a wavelength of 30 micrometers or more and 1 meter or less.
  • the horizontal direction of the surface on which the irradiation device 10 irradiates the electromagnetic wave is the x direction
  • the vertical direction (vertical direction) is the y direction
  • the direction of irradiating the electromagnetic wave is the z direction.
  • the irradiation device 10 executes the process of generating the IF signal described above at a plurality of timings.
  • the irradiation device 10 performs a process of generating the above-mentioned IF signal 10 times or more (preferably 20 times or more) per second, for example.
  • the irradiation device 10 is arranged parallel to the passage 40 of the subject (180 degrees), but the irradiation device 10 has an angle other than 180 degrees with respect to the passage 40. It may be arranged in.
  • the object detection device 20 acquires an IF signal from the irradiation device 10 and processes the IF signal to generate three-dimensional position information indicating the three-dimensional shape of at least a part of the subject.
  • the three-dimensional position information is based on the distance from the portion (reflection point) of the subject to which the electromagnetic wave is irradiated to the irradiation device 10 and the irradiation device 10 (for example, the antenna (not shown) of the receiving unit 130). It contains information to identify each of the angles of the reflection points of time.
  • the distance specified by the three-dimensional position information may be, for example, the distance from the transmitting antenna (not shown) of the transmitting unit 110, which will be described later, to the target portion, or from the receiving antenna of the receiving unit 130 to the target portion. It may be a distance or an average value of these.
  • the three-dimensional position information also includes information on the intensity of the reflected wave at each position.
  • the three-dimensional position information is also information for identifying the three-dimensional shape of at least a part of the accessory.
  • the object detection device 20 determines the presence or absence of an accessory, and causes the display device 30 to display information indicating the determination result.
  • the detection target of the object detection device 20 is not limited to the above-mentioned accessories.
  • the object detection device 20 generates a two-dimensional or three-dimensional image of the subject as necessary and displays it on the display device 30. If the subject has an adjunct, this image also includes the accompaniment.
  • the irradiation device 10 further includes a sensor for detecting a subject entering the irradiation target area (for example, a motion sensor) and a sensor for detecting a subject leaving the irradiation target area (for example, a motion sensor). ) Is provided.
  • the irradiation device 10 or the object detection device 20 can identify a plurality of IF signals corresponding to the same subject by using the detection results of these sensors. Instead of the sensor, the received reflected wave may be used to detect the subject.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the functional configuration of the irradiation device 10.
  • the irradiation device 10 includes a transmission unit 110, a control unit 120, a reception unit 130, and a data transfer unit 140.
  • the transmission unit 110 irradiates an electromagnetic wave toward a region through which the subject passes (hereinafter referred to as an irradiation region).
  • the transmitter 110 has, for example, an omnidirectional antenna.
  • the transmission unit 110 can change the frequency of the electromagnetic wave within a certain range.
  • the transmission unit 110 is controlled by the control unit 120.
  • the control unit 120 also controls the reception unit 130.
  • the receiving unit 130 receives the reflected wave from the subject.
  • the receiving unit 130 generates an intermediate frequency signal (IF signal) by frequency-converting the received reflected wave into an intermediate frequency band.
  • the control unit 120 controls to set the intermediate frequency band in the receiving unit 130 to an appropriate value.
  • the data transfer unit 140 acquires the IF signal generated by the reception unit 130 and outputs it to the object detection device 20. Further, it is desirable that the data transfer unit 140 also outputs the time at the time of transmission or the time when the IF signal is generated (hereinafter referred to as time information) to the object detection device 20.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the functional configuration of the object detection device 20.
  • the object detection device 20 includes an image generation unit 220, an area detection unit 230, and a discrimination unit 240.
  • the image generation unit 220 generates a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction from the three-dimensional information obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave emitted toward the inspection target.
  • the region detection unit 230 detects at least two detection regions of the detection target object recognized by using at least two recognition means from the two-dimensional image.
  • the discrimination unit 240 discriminates the detection target based on the positional relationship of at least two detected detection regions.
  • the inspection target is, for example, a person or baggage.
  • the predetermined direction is one or two directions.
  • the detection target includes, for example, regulated articles such as weapons and dangerous goods, and objects other than the regulated articles (for example, body, arm).
  • the object detection device 20 may further include a storage device 250 that stores the acquired three-dimensional information, the generated two-dimensional image, the discrimination result, and the like.
  • the storage device 250 may be the same device as the object detection device 20, or may be a device separate from the object detection device 20. Further, the storage device 250 may be a plurality of storage devices.
  • A1 It is a recognition means for generating two two-dimensional images viewed from different directions and recognizing each detection target, and two detection regions are detected by the region detection unit 230 from each two-dimensional image.
  • A2 It is a recognition means for recognizing two different detection objects from one two-dimensional image viewed from a predetermined direction, and two detection regions are detected by the region detection unit 230 from one two-dimensional image.
  • the recognition means of the area detection unit 230 collates a two-dimensional image of an object registered in advance as a detection object as viewed from a predetermined direction with a two-dimensional image generated by the image generation unit 220 by image recognition processing. By doing so, the detection target is recognized.
  • the detection target is recognized using a model in which a two-dimensional image of the detection target viewed from a predetermined direction is learned as teacher data.
  • a detection target is recognized from two different two-dimensional images, and if the same detection target and the recognized object are in different positions, it is determined as an erroneous detection.
  • the detection target is recognized from two different two-dimensional images, and if the same detection target and the recognized object have the same position, it is determined to be the detection target.
  • Two different detection targets are recognized from one two-dimensional image, and the detection target is determined based on whether or not the positional relationship of each detection target has a pre-registered relationship.
  • the positional relationship between the two detection objects is registered in advance, and the positional relationship between the two recognized objects is registered.
  • Each detection target is discriminated when it is positioned as the one that has been detected.
  • Two different detection objects are recognized from one two-dimensional image, and when the positions of the two objects recognized as the detection objects are the same, it is determined as erroneous recognition.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating the hardware configuration of the object detection device 20.
  • the object detection device 20 includes a bus 1010, a processor 1020, a memory 1030, a storage device 1040, an input / output interface 1050, and a network interface 1060.
  • the bus 1010 is a data transmission path for the processor 1020, the memory 1030, the storage device 1040, the input / output interface 1050, and the network interface 1060 to transmit and receive data to and from each other.
  • the method of connecting the processors 1020 and the like to each other is not limited to the bus connection.
  • the processor 1020 is a processor realized by a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like.
  • the memory 1030 is a main storage device realized by a RAM (Random Access Memory) or the like.
  • the storage device 1040 is an auxiliary storage device realized by an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), a memory card, a ROM (Read Only Memory), or the like.
  • the storage device 1040 provides each function of the object detection device 20 (for example, an acquisition unit 210, an image generation unit 220, an area detection unit 230, a discrimination unit 240, an estimation unit 260 described later, an output control unit 280, and the like). It remembers the program module to be realized.
  • the processor 1020 reads each of these program modules into the memory 1030 and executes them, each function corresponding to the program module is realized.
  • the storage device 1040 also functions as various storage units.
  • the input / output interface 1050 is an interface for connecting the object detection device 20 and various input / output devices (for example, the display device 30).
  • the network interface 1060 is an interface for connecting the object detection device 20 to another device (for example, the irradiation device 10) on the network. However, the network interface 1060 may not be used.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the object detection device 20.
  • the image generation unit 220 generates a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction from the three-dimensional information (step S101).
  • the area detection unit 230 detects the detection target from the two-dimensional image by using at least two recognition means (step S103).
  • the region detection unit 230 detects at least two detection regions of the detected detection target, respectively (step S105).
  • the determination unit 240 determines the detection target based on the positional relationship between the detected at least two detection regions (step S107).
  • the region detection unit 230 detects at least two detection regions of the detection target recognized by using at least two recognition means, and the discrimination unit 240 detects the two detection regions.
  • the detection target is determined based on the positional relationship.
  • the image generation unit 220 converts the three-dimensional information into a two-dimensional image and performs the detection process, the processing load can be reduced and the processing efficiency can be improved.
  • FIG. 6 is a functional block diagram showing a configuration example of the object detection device 20 of the present embodiment.
  • the object detection device 20 of the present embodiment has a configuration for detecting a region of a detection target using the recognition means of (a1) described above. That is, a two-dimensional image 222a viewed from a predetermined direction (angle A) and a two-dimensional image 222b viewed from a direction different from the angle A (angle B) are generated, and are recognized using the two-dimensional image 222b of the angle B.
  • the position of the detection object (second detection area 232b described later) and the position of the detection object seen from the angle B estimated using the two-dimensional image 222a of the angle A (estimated area 262 described later).
  • It has a configuration for discriminating a detection target using.
  • the depth information of the detection object at the angle A is used.
  • the object detection device 20 of the present embodiment includes an acquisition unit 210, an image generation unit 220a, an image generation unit 220b, an area detection unit 230a, an area detection unit 230b, an estimation unit 260, and a discrimination unit 240. I have.
  • the acquisition unit 210 acquires the three-dimensional information 212 obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave radiated toward the inspection target, and outputs the three-dimensional information 212 to the image generation unit 220a and the image generation unit 220b.
  • the image generation unit 220a generates a first two-dimensional image 222a when the inspection target is viewed from the first direction (angle A) from the three-dimensional information 212. Further, the image generation unit 220a generates distance information 224 to each reflection point of the pixels constituting the first two-dimensional image 222a.
  • the image generation unit 220b generates a second two-dimensional image 222b when the inspection target is viewed from a second direction (angle B) different from the first direction (angle A) from the three-dimensional information 212.
  • the area detection unit 230a detects the first detection area 232a in which the detection target is presumed to exist from the first two-dimensional image 222a.
  • the region detection unit 230b detects the second detection region 232b in which the detection target is presumed to exist from the second two-dimensional image 222b.
  • the estimation unit 260 has a second detection target viewed from the first direction (angle A) based on the distance information 224 of the detection region detected by the region detection unit 230a and each position (pixel) of the detection region.
  • the area where the detection object exists when viewed from the direction (angle B) is estimated and used as the estimation area 262. The details of the estimation method of the estimation area 262 will be described later.
  • the determination unit 240 is an estimation area estimated by the estimation unit 260 when viewed from one of the first direction (angle A) and the second direction (angle B) (angle B in this example). Based on the positional relationship between the 262 and the detection area 232b detected by the area detection unit 230b, it is determined whether or not the object is the detection target. The details of the discrimination method of the discrimination unit 240 will be described later.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the detection result when a different object is recognized from the two-dimensional image 222.
  • FIG. 7A shows an example in which the detection target 62 is attached to the non-detection target 64.
  • FIG. 7B shows an example in which the non-detection target 64 is further accompanied by the non-detection target subject 66.
  • each figure of FIG. 7 is a cross-sectional view at a height y1 of the detection target 62, the non-detection target 64, and the subject 66.
  • the y-axis is not shown in this figure.
  • each region in the xy direction and the zy direction is not shown.
  • Range of the first detection region 232a which is detected by the region detecting unit 230a when the detection object 62 as viewed from angle A in FIG. 7 (a) is a O A1 (x1, x2).
  • Range of the first detection region 232a which is detected by the region detecting unit 230a when the subject 66 viewed from the angle A in FIG. 7 (b) is a O A2 (x3, x4).
  • the detection target object 62 and the subject 66 are actually objects having different shapes, when the first detection region 232a detected by the region detection unit 230a is used for discrimination, the subject is discriminated. 66 is detected as a detection target object 62. In this way, if an attempt is made to detect an object in a shape viewed from only one direction, there is a possibility of erroneous detection, and the detection accuracy of the detection target object 62 may be lowered.
  • the shape of the subject 66 when the line-of-sight direction is an angle B (in this example, a direction parallel to the x-axis) different from the angle A is , Partially similar to the shape of the object to be detected 62. Therefore, the actual shape of the detection object 62 and the object 66 even though different, region O B2 of the object 66 to be detected by the region detection section 230b when viewed from the angle B (z3, z4 ' ) May be the same value as the region OB1 (z1, z2) of the detection target 62 detected by the region detection unit 230a. That is, the subject 66 is erroneously detected in a shape different from the actual shape.
  • the subject 66 is detected as the detection target 62 even though the two detection objects 62 and the subject 66 are actually objects having different shapes. In this way, even when an attempt is made to detect an object in a shape viewed from two directions, there is a possibility of erroneous detection, and there is a possibility that the detection accuracy of the detection target object 62 will be low.
  • the detection accuracy of the detection target object 62 is improved by using various methods.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an estimation area 262 estimated by the estimation unit 260.
  • the second detection region 232b detected by the second two-dimensional image region detecting section 230b from 222b viewed object 66 from angle B is O B2 (z3, z4 ') It becomes.
  • O RB2 ranging real object 66 (z3, z4) is narrower than (FIG. 8 (a)).
  • the estimation unit 260 provides distance information 224 (D (D (x3 to x4)) between the first detection region 232a detected by the region detection unit 230a and the pixels (x3 to x4) of the first detection region 232a generated by the image generation unit 220a.
  • the range of OEB2 (z3, z4) is estimated from x)) as the estimated region 262 of the subject 66.
  • the estimation region 262 is different from the range of O B2 of the second detection region 232b detected from the second two-dimensional images 222b in which the angle B shown in FIG. 8 (a) and line-of-sight direction (z3, z4 ') have approximately equal values obtained O RB2 of real range of the subject 66 (z3, z4). In this way, the shape of the subject 66 is correctly detected by the estimation unit 260.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a discrimination method of the discrimination unit 240, and shows the positional relationship between the detection region 232 and the estimation region 262.
  • the positional relationship between the detection region 232 and the estimation region 262 is shown by the ratio R of the area AI of the region 270 where the two regions overlap and the area AU of the region 272 which is the sum of the two regions (Equation (1)). That is, the degree of coincidence between the two regions is indicated by the ratio R.
  • R AI / AU ⁇ ⁇ ⁇ Equation (1)
  • the discrimination unit 240 calculates the ratio R (step S201). Then, when the ratio R is larger than the first threshold value (for example, 0.7) (YES in step S203), the discrimination unit 240 determines that the detected object is the detection target object 62 (step). S205).
  • the ratio R is larger than the first threshold value (for example, 0.7) (YES in step S203).
  • the discrimination unit 240 calculates the ratio R (step S201). Then, when the ratio R is smaller than the second threshold value (for example, 0.3) (YES in step S213), the discriminating unit 240 does not detect the detected object 62 (in other words, it is an erroneous detection). Yes), and the detection target object 62 is not detected (step S215).
  • the second threshold value for example, 0.3
  • the determination unit 240 After calculating the ratio R in step S201, the determination unit 240 performs a determination process using the first threshold value in step S203, and determines that the object is not the detection target 62 (NO in step S203).
  • the determination process may be performed using the second threshold value in S213.
  • the determination in step S213 may be performed before the determination in step S203.
  • the calculation method of the distance information 224 in the image generation unit 220 and the estimation method of the estimation area 262 by the estimation unit 260 can be considered in various ways, and the details will be described later.
  • the discrimination unit 240 determines whether the subject 66 is the detection target 62 based on the positional relationship between the estimation region 262 and the second detection region 232b. Further, the positional relationship between the estimated region 262 and the second detection region 232b is discriminated by the discriminating unit 240 based on the degree of coincidence of the regions.
  • the estimation unit 260 estimates the other region based on the distance information of the detection region in one line-of-sight direction, and comprehensively discriminates based on the region estimated to be the region detected by the discrimination unit 240. Therefore, even when the subject 66 has a shape partially similar to that of the detection target 62, the discrimination accuracy of the detection target 62 can be improved. Further, since the positional relationship of each region can be determined based on the degree of coincidence of the regions, the detection target object 62 can be efficiently determined.
  • FIG. 12 is a functional block diagram showing a configuration example of the object detection device 20 in the modified mode of the second embodiment.
  • the object detection device 20 includes an estimation unit 260a and an estimation unit 260b in place of the estimation unit 260 of the object detection device 20 of FIG.
  • the estimation unit 260a refers to the detection area detected by the area detection unit 230a and the distance information 224 of each position of the detection area for the object recognized as the detection target object viewed from the first direction (angle A).
  • An estimation region 262a at which the detection target object 62 is estimated to exist when the object recognized as the detection target object is viewed from the second direction (angle B) is estimated.
  • the detection target object 62 viewed from the angle A estimated from the second detection region 232b detected from the second two-dimensional image 222b viewed from the second direction (angle B) exists.
  • the estimated region 262b estimated to be estimated is estimated.
  • the discrimination unit 240 is based on the positional relationship between the estimation region 262a and the second detection region 232b estimated by the estimation unit 260a, and the positional relationship between the estimation region 262b and the first detection region 232a estimated by the estimation unit 260b. It is determined whether or not it is the detection target object 62.
  • the detection area 232 from the two-dimensional image 222 is detected with the detection object 62 in the first direction and the second direction as the line-of-sight direction, and both detection areas are further detected. Since the estimation region 262 estimated to exist in the detection target object 62 with the other direction estimated from 232 as the line-of-sight direction is estimated and comprehensively discriminated by the discriminating unit 240, the detection target object 62 It is possible to further improve the detection accuracy of.
  • the object detection device 20 of the present embodiment is the same as the above embodiment except that the distance information 224 of the detection object 62 is stored in advance and the distance information 224 is used for the estimation of the estimation area 262. Since the object detection device 20 of the present embodiment has the same configuration as the object detection device 20 of FIG. 3, it will be described with reference to FIG. The object detection device 20 of the present embodiment can be combined within a range consistent with at least one of the other configurations.
  • the distance information 224 of the detection target object 62 is stored in the storage device 250 in advance.
  • the estimation unit 260 estimates that the detection target 62 also exists in the distance information 224 of the detection target 62 stored in the storage device 250 when the detection target 62 is viewed from the second direction.
  • the estimation unit 260 is estimated.
  • the estimation unit 260 can estimate the estimation area 262 using the distance information 224 of the detection target object 62 stored in advance, so that it is necessary to use the distance information 224 generated by the image generation unit 220. Therefore, the load of the calculation process of the estimation area 262 by the estimation unit 260 can be reduced, and the processing efficiency can be improved. In particular, when the detection area 232 of the detection target object 62 is erroneously detected, it is not necessary to perform the estimation process of the estimation area 262 using the wrong detection area 232 and the wrong distance information 224, which is useless. Further, since the estimation area 262 can be estimated using the correct distance information 224, the detection accuracy of the detection target object 62 can be improved.
  • FIG. 13 is a functional block diagram showing a configuration example of the object detection device 20 of the present embodiment.
  • the object detection device 20 of the present embodiment is the same as the object detection device 20 of FIG. 3 except that it has a configuration for controlling the output of the discrimination result.
  • it also has an output control unit 280.
  • the object detection device 20 of the present embodiment can be combined within a range consistent with at least one of the other configurations.
  • the output control unit 280 outputs the discrimination result when it is determined by the discrimination unit 240 to be the detection target object 62, and does not output the discrimination result when it is determined that the detection target object 62 is not.
  • the output means for which the output control unit 280 outputs the discrimination result is, for example, the display device 30.
  • the determination result may be stored in the storage device 250.
  • voice or alarm sound may be output from the speaker.
  • the output information is at least one of information indicating that the detection target object 62 has been detected, information indicating the detected detection target object 62, and information indicating the date and time of detection and the location of detection. Can include one.
  • FIG. 14 is a flowchart showing an operation example of the object detection device 20. The flow of this figure is executed after step S107 of FIG.
  • the discrimination unit 240 in step S107 YES in step S301
  • Output step S303.
  • step S303 is bypassed and the present process is terminated. To do. That is, in this case, the output control unit 280 does not output the discrimination result.
  • the output control unit 280 changes the color of the detection area 232 in the two-dimensional image 222. Or the drawing surrounding the detection area 232 may be superimposed and displayed for highlighting.
  • the detection area 232 may be displayed in a different color from the detection area 232 of the detection object 62 described above, or may be drawn differently from the detection area 232 of the detection object 62 described above surrounding the detection area 232. It may be highlighted by superimposing it. As a result, a person can confirm an object that is determined not to be the detection target object 62.
  • the output control unit 280 can control whether or not to output the determination result of the detection of the detection target object 62. For example, if it is determined that the detection target object 62 is detected, the notification is sent, but if it is determined that the detection target object 62 is not detected, the notification is not given so that the number of notification information is appropriate. Can be held down. As a result, the workload of the observer can be reduced. However, if necessary, even if it is determined that the object is not the detection target 62, it is possible to give a notification so that a person can visually confirm it, or to make it possible to confirm it later. As a result, it is possible to prevent omission of detection of the detection target object 62 and reduce erroneous detection.
  • FIG. 15 is a functional block diagram showing a configuration example of the object detection device 20 of the present embodiment.
  • the object detection device 20 is configured to detect an area of a detection object using the recognition means of (a2) described above. That is, the recognition means recognizes two different detection objects from one two-dimensional image viewed from a predetermined direction.
  • the object detection device 20 includes an acquisition unit 210, an image generation unit 220, an area detection unit 230a, an area detection unit 230c, and a discrimination unit 240.
  • the acquisition unit 210 is the same as the above embodiment of FIGS. 6 and 12.
  • the image generation unit 220 generates a two-dimensional image 222 when the inspection target is viewed from a predetermined direction (for example, angle A) from the three-dimensional information 212.
  • the area detection unit 230a has a detection target detection unit (not shown) for detecting the first detection target 62a.
  • the region detection unit 230c has a non-detection object detection unit (not shown) that detects a second detection object 62b different from the first detection object 62a.
  • the first detection object 62a is, for example, an object to be detected, for example, an object whose carry-on is restricted, and includes regulated articles such as weapons, dangerous goods, and illegal objects.
  • the second detection target object 62b is, for example, an object other than the detection target, and includes, for example, an object other than the regulated article (for example, body, arm).
  • the combination of the first detection target object 62a and the second detection target object 62b is preferably such that the positional relationship between the first detection target object 62a and the second detection target object 62b is related to each other, such as "gun” and "human arm".
  • the combination of the first detection object 62a and the second detection object 62b may be similar in shape to each other, for example, a "gun” and a “human arm”. ..
  • the area detection unit 230a detects the first detection area 232a of the first detection object 62a by using the detection object detection unit.
  • the area detection unit 230c detects the third detection area 232c of the second detection object 62b by using the non-detection object detection unit.
  • the determination unit 240 performs the first detection based on the positional relationship between the first detection region 232a of the detected first detection target object 62a and the third detection region 232c detection region of the second detection target object 62b. It is determined whether or not the object is 62a.
  • FIG. 16A is a diagram for explaining a method of discriminating between the first detection target object 62a and the second detection target object 62b by the object detection device 20 of the present embodiment.
  • the first detection object 62a is a gun
  • the second detection object 62b is a human arm.
  • the area detection unit 230a detects the first detection area 232a of the first detection object 62a (gun).
  • the region detection unit 230c detects the third detection region 232c (shown by the alternate long and short dash line in the figure) of the second detection object 62b (human arm).
  • the discriminating unit 240 determines the first detection target object 62a (gun) and the second detection target object 62b based on the positional relationship between the detected first detection area 232a and the third detection area 232c. Determine (human arm). However, the discriminating unit 240 may be able to discriminate at least the first detection target 62a (gun).
  • the regions of the first detection target 62a (for example, a gun) and the second detection target 62b are detected, respectively, and the detection target is based on the positional relationship of the detected regions. Since each of the 62 can be discriminated, there is a possibility that erroneous detection and omission of detection can be reduced as compared with the case where only the first detection target 62a (for example, a gun or the like) is discriminated. Therefore, the detection efficiency of the detection target can be improved.
  • FIG. 17 is a functional block diagram showing a configuration example of the object detection device 20 according to the modified embodiment of the fifth embodiment.
  • an estimation unit 260 is provided in addition to the configuration of the object detection device 20 of FIG. 15, an estimation unit 260 is provided. Further, the estimation unit 260 is the same as the estimation unit 260 and the estimation unit 260a of the object detection device 20 of FIGS. 6 and 12.
  • the estimation unit 260 estimates that the line-of-sight direction in which the detection object 62 is estimated to exist in the first detection region 232a detected from the first two-dimensional image 222a in which the line-of-sight direction is angle A is angle B. Estimate region 262.
  • FIG. 16B is a diagram for explaining a method of discriminating between the first detection target object 62a and the second detection target object 62b by the object detection device 20 of the present embodiment.
  • the first detection object 62a is a gun
  • the second detection object 62b is a human arm.
  • the area detection unit 230c erroneously detects that the second detection object 62b (human arm) is the first detection object 62a (gun) is the first detection object 62a (gun)
  • the area detection unit 230a to the first detection area As 232a two regions R1 (indicated by a broken line in the figure) and an region R2 (indicated by a two-dot chain line in the figure) are detected.
  • the region detection unit 230b detects the third detection region 232c (indicated by the alternate long and short dash line in the figure) of the second detection object 62b (human arm).
  • the estimation unit 260 estimates the estimation regions 262 (regions RE1 and RE2) with the angle B as the line-of-sight direction for the regions R1 and R2, respectively. Then, the discrimination unit 240 discriminates the first detection target object 62a (gun) based on the positional relationship between the two estimated regions RE1 and RE2 and the third detection region 232c.
  • the region R2 detected as the first detection target 62a (gun) is the detection target 62b (human arm). It is determined. On the other hand, since the positions of the region RE1 and the third detection region 232c do not match, it is determined that the region R1 detected as the first detection target 62a (gun) is not the detection target 62b (human arm). ..
  • the detected object is not the detection target object 62. (In other words, it is an erroneous detection), and the detection target object 62 is not detected (step S405).
  • the third threshold value for example, 0.7
  • the detected object is a detection target object. It is determined to be 62 (step S415).
  • the determination unit 240 After calculating the ratio R in step S201, the determination unit 240 performs a determination process using the third threshold value in step S403, and determines that the object is not the detection target 62 (NO in step S403).
  • the determination process may be performed using the fourth threshold value in S413.
  • the determination in step S413 may be performed before the determination in step S403.
  • the same effect as that of the fifth embodiment can be obtained, and further, by detecting the detection target object and other than the detection target object, it is possible to discriminate by combining the two. Leakage and false positives can be reduced. Further, since the estimation unit 260 can detect the estimation region, the detection accuracy can be further improved.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining an example of a method of calculating the distance information 224 in the image generation unit 220.
  • the image generation unit 220 can generate the distance information 224 by using any of the following calculation methods (c1) to (c3), but the distance information 224 is not limited thereto.
  • (C2) A voxel in which the amplitude of the radar image (three-dimensional information 212) first exceeds a predetermined threshold in the line-of-sight direction (z direction) is selected, and the amplitude value is set to the value I 2D (x, y) of the two-dimensional image 222. ). Further, the z coordinate is set to D (x, y) of the distance information 224.
  • (C3) A voxel that is the center of gravity of the amplitude of the radar image (three-dimensional information 212) in the line-of-sight direction (z direction) is selected, and the amplitude value is set to the value I 2D (x, y) of the two-dimensional image 222. Further, the z coordinate is set to D (x, y) of the distance information 224. It is obtained by the following equations (4) and (5), respectively.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining an example of an estimation method of the estimation region 262 in the estimation unit 260.
  • the estimation unit 260 can generate the distance information 224 using any of the following calculation methods (d1) to (d4), but the estimation unit 260 is not limited thereto.
  • the line-of-sight direction (predetermined direction) of the first two-dimensional image 222a is the z direction (angle A), that is, parallel to the direction of irradiating the electromagnetic wave, and the estimation unit 260.
  • a case where the line-of-sight direction in which the detection object 62 is estimated to exist is parallel to the x direction (angle B) will be described.
  • FIG. 21C is a cross-sectional view between heights y1 and y2, and in the same figure, the description regarding the y direction is omitted.
  • (D1) area detection unit 230a detects a first detection region 232a of the first two-dimensional image detection object detected from 222a 62 line of sight angle A, O A (x1 shown in FIG. 21 (b) , Y1, x2, y2) and D (x, y) of the distance information 224 in the first detection area 232a of FIG. 21 (c), the estimation area 262 of the object viewed from the line-of-sight angle B. the estimated as O EB (z1, y1, z2 , y2).
  • z1 is the minimum value of the distance information 224 in the detection area 232a, and is calculated by the following equation (6).
  • z2 is the maximum value of the distance information 224 in the first detection area 232a, and is calculated by the following equation (7).
  • O A of the detection area 232a (x1, y1, x2, y2) is rectangular, because it includes also the area where the target object 62 is not present, z1, z2 are It may not be calculated correctly.
  • the value I 2D (x, y) of the first two-dimensional image 222a is smaller than the threshold value, it is regarded as a non-object region, and the maximum value or the minimum value of the above (d1) is calculated.
  • z1 and z2 can be calculated correctly.
  • a value obtained by multiplying the maximum value of I 2D (x, y) in the detection region by n is used. 0 ⁇ n ⁇ 1, and 0.1 is used, for example.
  • the distance information 224 of the center position or the center of gravity position of the detection area 232a may be used instead of the position where I 2D (x, y) is maximized in the detection area 232a.
  • the discrimination unit 240 determines the first detection target 62a according to the two positional relationships in the combination of the first detection target 62a (gun) and the second detection target 62b (human arm). You may change the urgency level of the notification.
  • the discriminating unit 240 may determine the highest level of urgency as compared with the case of other positional relationships.
  • the output control unit 280 of FIG. 16 can change the notification level and select the output destination and the output content based on the determination result.
  • An image generation means for generating a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction from the three-dimensional information obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave radiated toward the inspection target.
  • a region detection means for detecting at least two detection regions of a detection object recognized by using at least two recognition means from the two-dimensional image, and a region detection means.
  • An object detection device including a discriminating means for discriminating the detection target based on the positional relationship between the detected at least two detection regions.
  • the image generation means From the three-dimensional information, a first two-dimensional image when the inspection target is viewed from the first direction is generated, and distance information to each reflection point of the pixels constituting the first two-dimensional image is obtained. Generate and Further, from the three-dimensional information, a second two-dimensional image when the inspection target is viewed from a second direction different from the first direction is generated, and pixels constituting the second two-dimensional image are generated. Generates distance information to each reflection point and The region detecting means has a first detection region in which the detection target is presumed to exist from the first two-dimensional image and the detection target from the second two-dimensional image.
  • the detection target object is detected from the second direction based on the detection region detected by the region detection means and the distance information of each position of the detection region. Equipped with an estimation means that estimates the area when viewed and uses it as the estimation area.
  • the discriminating means is the detection target based on the positional relationship between the estimated region estimated by the estimating means and the detection region detected by the region detecting means when viewed from the second direction.
  • An object detection device that determines whether or not an object is an object. 3. 3. 2.
  • the detection target is viewed from the first direction based on the detection region detected by the region detection means and the distance information at each position of the detection region. Estimate the time area and use it as the estimated area.
  • the discriminating means includes the positional relationship between the estimated region and the detection region when viewed from the second direction, and further, the estimated region estimated by the estimating means when viewed from the first direction.
  • An object detection device that determines whether or not the object is a detection target based on the positional relationship with the detection area detected by the area detection means. 4. 2. Or 3.
  • the discriminating means is an object detection device that determines that the detection target is the detection target when the degree of coincidence between the estimation region and the detection region is equal to or higher than the first threshold value. 5. 2. From 4. In the object detection device according to any one of The discriminating means is an object detection device that determines that the detection target is not the detection target when the degree of coincidence between the estimation region and the detection region is equal to or less than the second threshold value. 6. 2. From 5. In the object detection device according to any one of Further provided with a storage means for storing the distance information of the detection object in advance, The estimation means exists when the detection target is viewed from the second direction based on the distance information of the detection target previously stored by the storage means. An object detection device that estimates an estimated area that is estimated to be. 7.
  • the recognition means includes a first detection unit that detects a first detection object and a second detection unit that recognizes a second detection object different from the first detection object.
  • the region detection means detects a first detection region of the first detection target and a second detection region of the second detection target by using the first detection unit and the second detection unit, respectively.
  • the discriminating means is an object detecting device that discriminates whether or not it is the first detection target based on the positional relationship between the detected first detection region and the second detection region.
  • the image generation means generates a first two-dimensional image when the inspection target is viewed from the first direction from the three-dimensional information, and reflects the pixels constituting the first two-dimensional image.
  • the distance information to the point is generated, and further, from the three-dimensional information, a second two-dimensional image when the inspection target is viewed from a second direction different from the first direction is generated.
  • the region detecting means includes the first detection region of the first detection target object from the first two-dimensional image and the second detection region of the second detection target object from the second two-dimensional image. Detect each detection area and Further, based on the first detection region of the first detection target object viewed from the first direction and the distance information at each position of the first detection region, the first detection target object is detected.
  • An estimation means for estimating an area when viewed from the second direction and using it as an estimation area is provided.
  • the discriminating means determines whether or not it is the first detection target based on the positional relationship between the estimation region of the first detection target and the detection region of the second detection target.
  • Object detector 9. 8. In the object detection device described in When the degree of coincidence between the estimated region of the first detection target and the detection region of the second detection target is equal to or greater than a third threshold value, the discriminating means may use the first detection target. No object detection device. 10. 8. Or 9. In the object detection device described in When the degree of coincidence between the estimated region of the first detection target and the detection region of the second detection target is equal to or less than the fourth threshold value, the discriminating means is the first detection target. An object detector, if any. 11. 1. 1. To 10.
  • an output control means that outputs the discrimination result when it is determined to be the detection target by the discrimination means and does not output the discrimination result when it is determined that the detection target is not the detection target.
  • the object detection device From the three-dimensional information obtained by processing the reflected wave of the electromagnetic wave emitted toward the inspection target, a two-dimensional image of the inspection target viewed from a predetermined direction is generated. At least two detection regions of the detection target recognized by using at least two recognition means are detected from the two-dimensional image, respectively. An object detection method for determining a detection target based on the positional relationship between the detected at least two detection regions. 13. 12. In the object detection method described in The object detection device From the three-dimensional information, a first two-dimensional image when the inspection target is viewed from the first direction is generated, and distance information to each reflection point of the pixels constituting the first two-dimensional image is obtained.
  • a second two-dimensional image when the inspection target is viewed from a second direction different from the first direction is generated, and pixels constituting the second two-dimensional image are generated.
  • the region when the detection target is viewed from the first direction is estimated based on the detected detection region and the distance information at each position of the detection region.
  • To make it an estimated area The positional relationship between the estimated region and the detected region when viewed from the second direction, and further, the estimated estimated region and the detected detection region when viewed from the first direction.
  • An object detection method for determining whether or not the object is the detection target based on the positional relationship. 15. 13. Or 14.
  • the object detection device A method for detecting an object, which determines that the object is to be detected when the degree of coincidence between the estimated region and the detection region is equal to or greater than the first threshold value. 16. 13. To 15. In the object detection method described in any one of The object detection device An object detection method in which a detection target is not detected when the degree of coincidence between the estimated region and the detection region is equal to or less than a second threshold value. 17. 13. From 16. In the object detection method described in any one of The object detection device The distance information of the detection target is stored in the storage device in advance, and the distance information is stored in the storage device in advance.
  • the recognition means includes a first detection unit that detects a first detection object and a second detection unit that recognizes a second detection object different from the first detection object.
  • the object detection device Using the first detection unit and the second detection unit, the first detection region of the first detection target object and the second detection region of the second detection target object are detected, respectively.
  • a first two-dimensional image when the inspection target is viewed from the first direction is generated, and distance information from the pixels constituting the first two-dimensional image to each reflection point is obtained. Further, from the three-dimensional information, a second two-dimensional image when the inspection target is viewed from a second direction different from the first direction is generated. The first detection region of the first detection target object is detected from the first two-dimensional image, and the second detection region of the second detection target object is detected from the second two-dimensional image. , Further, based on the first detection region of the first detection target object viewed from the first direction and the distance information at each position of the first detection region, the first detection target object is detected.
  • the object detection method described in The object detection device When the degree of coincidence between the estimated region of the first detection target and the detection region of the second detection target is equal to or greater than the third threshold value, the target is not the first detection target.
  • the object detection method described in The object detection device When the degree of coincidence between the estimated region of the first detection target and the detection region of the second detection target is equal to or less than the fourth threshold value, the target is considered to be the first detection target.
  • Procedure for generating distance information to the reflection point The first detection region in which the detection target is presumed to exist from the first two-dimensional image and the second detection region in which the detection target is presumed to exist from the second two-dimensional image.
  • Procedure for detecting each of the two detection areas With respect to the detection target viewed from the first direction, the detection target was viewed from the second direction based on the detection region detected by the detection procedure and the distance information at each position of the detection region.
  • Procedure for estimating the time area and using it as the estimated area Have the computer execute a procedure for determining whether or not the object is a detection target based on the positional relationship between the estimated estimated region and the detected detection region when viewed from the second direction.
  • the detection target was viewed from the first direction based on the detection region detected by the detection procedure and the distance information at each position of the detection region.
  • Procedure for estimating the time area and using it as the estimated area The positional relationship between the estimated region and the detected region when viewed from the second direction, and further, the estimated estimated region and the detected detection region when viewed from the first direction.
  • any one of A procedure for storing the distance information of the detection object in a storage device in advance Based on the distance information of the detection target object stored in advance in the storage device, it is estimated that the detection target object exists when the detection target object is viewed from the second direction.
  • the recognition means includes a first detection unit that detects a first detection object and a second detection unit that recognizes a second detection object different from the first detection object.
  • a first two-dimensional image when the inspection target is viewed from the first direction is generated, and distance information from the pixels constituting the first two-dimensional image to each reflection point is obtained.
  • the first detection region of the first detection target object is detected from the first two-dimensional image
  • the second detection region of the second detection target object is detected from the second two-dimensional image.
  • the first detection target object is said to be the first.
  • Procedure for estimating the area when viewed from two directions and using it as the estimated area A procedure for determining whether or not the first detection target is the first detection target based on the positional relationship between the estimation region of the first detection target and the detection region of the second detection target is applied to the computer.

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Abstract

本発明の目的は、電磁波を照射してその反射波を解析することにより対象物を検出する場合において、その検出精度を高くし、検出効率を上げることにある。　本発明の対象物検出装置（２０）は、検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する画像生成部（２２０）と、２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物（６２ａ）（６２ｂ）の少なくとも２つの検出領域（２３２ａ）（２３２ｃ）をそれぞれ検出する領域検出部（２３０）と、検出された少なくとも２つの検出領域（２３２ａ）（２３２ｃ）の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する判別部（２４０）と、備える。

Description

対象物検出装置、対象物検出方法、及びプログラム
　本発明は、対象物検出装置、対象物検出方法、及びプログラムに関する。
　空港などの施設において、特定の物品の持ち込みを規制することがある。このような施設においては、施設への入場口又は施設に通じる通路において、人の所持品を検査する場合が多い。この検査に関連する技術として、特許文献１および特許文献２に記載の装置がある。特許文献１には、人から放射されるミリ波を受信することにより画像を生成することが記載されている。特許文献２には、人に対して３方向からマイクロ波を照射し、これらのマイクロ波の反射波を解析することにより、画像を生成することも記載されている。
特開２００３－１７７１７５号公報 米国特許出願公開第２０１６／０２１６３７１号明細書
　被検体に照射した電磁波の反射波を解析すると、人などの被検体及びその被検体の付随物（例えば人の所持物）の３次元形状を推定することができる。処理負荷の軽減のために、電磁波の反射波の３次元情報を２次元画像に変換した場合、規制されている物品を検出対象物として画像認識処理により検出しようとしても、検出できなかったり、誤検出されたりすることがある。このため、対象物の検出精度が低下する可能性が出てくる。
　本発明の目的は、電磁波を照射してその反射波を解析することにより対象物を検出する場合において、その検出精度を高くし、検出効率を上げることにある。
　本発明の各側面では、上述した課題を解決するために、それぞれ以下の構成を採用する。
　第一の側面は、対象物検出装置に関する。
　第一の側面に係る対象物検出装置は、
　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する画像生成手段と、
　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する領域検出手段と、
　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する判別手段と、を有する。
　第二の側面は、少なくとも１つのコンピュータにより実行される対象物検出方法に関する。
　第二の側面に係る対象物検出方法は、
　対象物検出装置が、
　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成し、
　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出し、
　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する、ことを含む。
　なお、本発明の他の側面としては、上記第二の側面の方法を少なくとも１つのコンピュータに実行させるプログラムであってもよいし、このようなプログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体であってもよい。この記録媒体は、非一時的な有形の媒体を含む。
　このコンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されたとき、コンピュータに、対象物検出装置上で、その対象物検出方法を実施させるコンピュータプログラムコードを含む。
　なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
　また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。
　また、本発明の方法およびコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法およびコンピュータプログラムを実施するときには、その複数の手順の順番は内容的に支障のない範囲で変更することができる。
　さらに、本発明の方法およびコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。
　本発明によれば、電磁波を照射してその反射波を解析することにより対象物を検出する場合において、その検出精度を高くし、検出効率を上げることにある。
　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
実施形態に係る対象物検出装置の使用環境を説明する図である。 照射装置の機能構成の一例を示す図である。 対象物検出装置の機能構成の一例を示す図である。 対象物検出装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。 対象物検出装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本実施形態の対象物検出装置の構成例を示す機能ブロック図である。 異なる方向から見た２次元画像から検出対象物を認識したときの検出領域の差を説明するための図である。 推定部により推定される推定領域を説明するための図である。 判別部の判別方法を説明するための図である。 判別部の判別処理の手順を示すフローチャートである。 判別部の判別処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態の変形態様の対象物検出装置の構成例を示す機能ブロック図である。 本実施形態の対象物検出装置の構成例を示す機能ブロック図である。 対象物検出装置の動作例を示すフローチャートである。 本実施形態の対象物検出装置の構成例を示す機能ブロック図である。 対象物検出装置による第１の検出対象物と第２の検出対象物の判別方法を説明するための図である。 第５実施形態の変形態様の対象物検出装置の構成例を示す機能ブロック図である。 判別部の判別処理の手順を示すフローチャートである。 判別部の判別処理の手順を示すフローチャートである。 画像生成部における距離情報の算出方法の例を説明するための図である。 推定部における推定領域の推定方法の例を説明するための図である。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
　実施形態において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
（第１実施形態）
　図１は、実施形態に係る対象物検出装置２０の使用環境を説明する図である。対象物検出装置２０は、照射装置１０及び表示装置３０とともに使用される。
　照射装置１０は、通行人などの被検体に電磁波を照射し、この電磁波が被検体によって反射された反射波を受信する。さらに照射装置１０は、受信した反射波を中間周波数帯に周波数変換する事で中間周波数信号（ＩＦ信号）を生成する。
　照射装置１０が照射する電磁波として、布（例えば衣服）を透過するが被検体そのもの（例えば人体）や被検体の付随物では反射される波長を有する電磁波を用いる事が望ましい。一例として、電磁波はマイクロ波やミリ波あるいはテラヘルツ波であり、波長が３０マイクロメートル以上１メートル以下である。なお、図１において、照射装置１０が電磁波を照射する面の水平方向がｘ方向、垂直方向（上下方向）がｙ方向であり、電磁波を照射する方向がｚ方向である。すなわち、被検体からみると移動する方向が概ねｘ方向であり、上下方向がｙ方向であり、被検体の移動方向に概ね直交する方向がｚ方向である。照射装置１０は、上記したＩＦ信号を生成する処理を、複数のタイミングで実行する。照射装置１０は、例えば一秒あたり１０回以上（好ましくは２０回以上）上記したＩＦ信号を生成する処理を行う。
　なお、図１に示す例において、照射装置１０は被検体の通路４０に対して平行（１８０度）に配置されているが、照射装置１０は通路４０に対して１８０度以外の角度を有するように配置されていてもよい。
　対象物検出装置２０は、照射装置１０からＩＦ信号を取得し、このＩＦ信号を処理することにより、被検体の少なくとも一部分の３次元形状を示す３次元位置情報を生成する。３次元位置情報は、被検体のうち電磁波が照射された部分（反射点）から照射装置１０までの距離、及び、照射装置１０（例えば受信部１３０が有するアンテナ（不図示））を基準とした時の反射点の角度、のそれぞれを特定するための情報を含んでいる。３次元位置情報によって特定される距離は、例えば後述する送信部１１０が有する送信アンテナ（不図示）から対象部分までの距離であってもよいし、受信部１３０が有する受信アンテナから対象部分までの距離であってもよいし、これらの平均値であってもよい。
　なお、３次元位置情報は、各位置における反射波の強度の情報も含んでいるのが好ましい。被検体が付随物（例えば所持物）を有している場合、３次元位置情報は、付随物の少なくとも一部分の３次元形状を特定するための情報にもなる。
　対象物検出装置２０は付随物の有無を判断し、判断結果を示す情報を表示装置３０に表示させる。なお、対象物検出装置２０の検出対象は、上記した付随物に限定されない。
　また対象物検出装置２０は、必要に応じて被検体の２次元または３次元画像を生成して表示装置３０に表示させる。被検体に付随物がある場合、この画像は付随物も含んでいる。
　なお、照射装置１０には、さらに、照射対象領域に入ってくる被検体を検知するセンサ（例えば人感センサ）、及び、その照射対象領域から退出する被検体を検知するセンサ（例えば人感センサ）が設けられている。照射装置１０又は対象物検出装置２０は、これらのセンサの検出結果を用いて、同一の被検体に対応した複数のＩＦ信号を特定することができる。センサの代わりに、受信した反射波を用いて被検体の検知を行っても良い。
　図２は、照射装置１０の機能構成の一例を示す図である。本図に示す例において、照射装置１０は、送信部１１０、制御部１２０、受信部１３０、及びデータ転送部１４０を有している。
　送信部１１０は、被検体が通過する領域（以下、照射領域と記載）に向けて電磁波を照射する。送信部１１０は、例えば全方向性のアンテナを有している。送信部１１０は、電磁波の周波数を一定の範囲で変更することができる。送信部１１０は、制御部１２０によって制御されている。なお、制御部１２０は、受信部１３０も制御している。
　受信部１３０は、被検体による反射波を受信する。受信部１３０は、受信した反射波を中間周波数帯に周波数変換する事で中間周波数信号（ＩＦ信号）を生成する。制御部１２０は、受信部１３０における中間周波数帯を適切な値に設定する制御を行う。
　データ転送部１４０は、受信部１３０において生成されたＩＦ信号を取得し対象物検出装置２０に出力する。さらにデータ転送部１４０は、送信時の時刻又はＩＦ信号を生成した時刻（以下、時刻情報と記載）も対象物検出装置２０に出力する事が望ましい。
　図３は、対象物検出装置２０の機能構成の一例を示す図である。対象物検出装置２０は、画像生成部２２０と、領域検出部２３０と、判別部２４０と、を備えている。
　画像生成部２２０は、検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する。領域検出部２３０は、２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する。判別部２４０は、検出された少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する。
　検査対象は、例えば、人または手荷物である。所定の方向は、ある１方向または２方向である。検出対象物は、例えば、凶器、危険物などの規制物品、および規制物品以外の物（例えば、身体、腕）を含む。
　また、対象物検出装置２０は、さらに、取得した３次元情報、生成した２次元画像、判別結果などを記憶する記憶装置２５０を備えてもよい。記憶装置２５０は、対象物検出装置２０と同じ装置であってもよいし、対象物検出装置２０とは別体の装置であってもよい。また、記憶装置２５０は、複数の記憶装置であってもよい。
　少なくとも２つの認識手段については、後述する実施形態で詳細に説明するが、例えば、以下に例示される。
（ａ１）異なる方向から見た２つの２次元画像を生成してそれぞれ検出対象物を認識する認識手段であり、各２次元画像から２つの検出領域は領域検出部２３０によりそれぞれ検出される。
（ａ２）所定方向から見た一つの２次元画像から異なる２つの検出対象物をそれぞれ認識する認識手段であり、１つの２次元画像から２つの検出領域は領域検出部２３０により検出される。
　領域検出部２３０の認識手段は、検出対象物として予め登録されている物体を所定方向から見た２次元画像と、画像生成部２２０で生成された２次元画像とを画像認識処理により照合を行うことで、検出対象物を認識する。また、画像認識処理として機械学習に基づく手法を用いる場合には、検出対象物を所定方向から見た２次元画像を教師データとして学習したモデルを用いて検出対象物を認識する。
　また、判別部２４０による検出対象物の判別方法についても、後述する実施形態で説明するが、例えば、以下に例示される。
（ｂ１）異なる２つの２次元画像から検出対象物をそれぞれ認識し、同じ検出対象物と認識された物体の位置が異なっている場合、誤検出と判定する。
（ｂ２）異なる２つの２次元画像から検出対象物をそれぞれ認識し、同じ検出対象物と認識された物体の位置が同じ場合、検出対象物であると判定する。
（ｂ３）一つの２次元画像から異なる２つの検出対象物を認識し、各検出対象物の位置関係が予め登録された関係にあるか否かで検出対象物を判別する。例えば、一方の検出対象物が凶器であり、他方の検出対象物が腕である場合、２つの検出対象物の位置関係を予め登録しておいて、認識された２つの物体の位置関係が登録されたものと位置した場合に各検出対象物を判別する。
（ｂ４）一つの２次元画像から異なる２つの検出対象物を認識し、検出対象物と認識された２つの物体の位置が同じ場合、誤認識と判別する。
　図４は、対象物検出装置２０のハードウエア構成を例示するブロック図である。対象物検出装置２０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。
　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。
　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。
　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は対象物検出装置２０の各機能（例えば、取得部２１０、画像生成部２２０、領域検出部２３０、および判別部２４０、ならびに、後述する推定部２６０、および出力制御部２８０等）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は各種記憶部としても機能する。
　入出力インタフェース１０５０は、対象物検出装置２０と各種入出力機器（例えば表示装置３０）とを接続するためのインタフェースである。
　ネットワークインタフェース１０６０は、対象物検出装置２０をネットワーク上の他の装置（例えば照射装置１０）に接続するためのインタフェースである。ただしネットワークインタフェース１０６０は用いられないことも有る。
　図５は、対象物検出装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。まず、画像生成部２２０は、３次元情報から、検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する（ステップＳ１０１）。そして、領域検出部２３０は、２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて検出対象物を検出する（ステップＳ１０３）。そして、領域検出部２３０は、検出された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する（ステップＳ１０５）。判別部２４０は、検出された少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する（ステップＳ１０７）。
　本実施形態によれば、領域検出部２３０により、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域を検出し、判別部２４０により、検出された２つの検出領域の位置関係に基づいて検出対象物を判別する。これにより、１つの認識手段による検出対象物の誤検出や検出漏れなどの発生を抑制でき、検出対象物の検出精度を向上できる。また、画像生成部２２０により３次元情報を２次元画像に変換して検出処理を行うことから、処理負荷を低減でき、処理効率を向上することができる。
（第２実施形態）
　図６は、本実施形態の対象物検出装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。本実施形態の対象物検出装置２０は、前記した（ａ１）の認識手段を用いた検出対象物の領域検出を行う構成を有する。つまり、所定方向（アングルＡ）から見た２次元画像２２２ａと、アングルＡとは異なる方向（アングルＢ）から見た２次元画像２２２ｂを生成し、アングルＢの２次元画像２２２ｂを用いて認識された検出対象物の位置（後述する第２の検出領域２３２ｂ）と、アングルＡの２次元画像２２２ａを用いて推定されるアングルＢから見た検出対象物の位置（後述する推定領域２６２）と、を用いて検出対象物を判別する構成を有する。アングルＡの２次元画像２２２ａを用いてアングルＢから見た検出対象物の位置を推定する際、アングルＡにおける検出対象物の深度情報（後述する距離情報２２４）を用いる。
　本実施形態の対象物検出装置２０は、取得部２１０と、画像生成部２２０ａと、画像生成部２２０ｂと、領域検出部２３０ａと、領域検出部２３０ｂ、推定部２６０と、判別部２４０と、を備えている。
　取得部２１０は、検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報２１２を取得し、画像生成部２２０ａおよび画像生成部２２０ｂに出力する。画像生成部２２０ａは、３次元情報２１２から、第１方向（アングルＡ）から検査対象を見たときの第１の２次元画像２２２ａを生成する。さらに、画像生成部２２０ａは、第１の２次元画像２２２ａを構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報２２４を生成する。画像生成部２２０ｂは、３次元情報２１２から、第１方向（アングルＡ）とは異なる第２方向（アングルＢ）から検査対象を見たときの第２の２次元画像２２２ｂを生成する。
　領域検出部２３０ａは、第１の２次元画像２２２ａから検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域２３２ａを検出する。領域検出部２３０ｂは、第２の２次元画像２２２ｂから検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域２３２ｂを検出する。
　推定部２６０は、第１方向（アングルＡ）から見た検出対象物について、領域検出部２３０ａにより検出された検出領域および当該検出領域の各位置（画素）の距離情報２２４に基づいて、第２方向（アングルＢ）から見たときに当該検出対象物が存在している領域を推定して推定領域２６２とする。推定領域２６２の推定方法の詳細については後述する。
　判別部２４０は、第１方向（アングルＡ）および第２方向（アングルＢ）のうちいずれか一方の方向（この例では、アングルＢ）から見たときの、推定部２６０により推定された推定領域２６２と、領域検出部２３０ｂにより検出された検出領域２３２ｂとの位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する。判別部２４０の判別方法の詳細については後述する。
　図７は、２次元画像２２２から異なる物体を認識した場合の検出結果を説明するための図である。図７（ａ）は、非検出対象６４に検出対象物６２が付随している例を示している。図７（ｂ）は、非検出対象６４にさらに、非検出対象である被検体６６が付随している例を示している。また、図７の各図は、検出対象物６２、非検出対象６４、および被検体６６の高さｙ１における断面図とする。本図にｙ軸は記載されていない。また、ｘ－ｙ方向およびｚ－ｙ方向の各領域についても図示されていない。
　図７（ａ）と図７（ｂ）は、互いに異なる形状を有する検出対象物６２と被検体６６について、アングルＡ（この例では、ｚ軸と平行な方向）を視線方向とした場合に検出される第１の検出領域２３２ａの範囲をそれぞれ示している。図７（ａ）の検出対象物６２をアングルＡから見た場合に領域検出部２３０ａにより検出される第１の検出領域２３２ａの範囲は、ＯＡ１（ｘ１，ｘ２）である。図７（ｂ）の被検体６６をアングルＡから見た場合に領域検出部２３０ａにより検出される第１の検出領域２３２ａの範囲は、ＯＡ２（ｘ３，ｘ４）である。ここでは、アングルＡから見た場合の検出対象物６２と被検体６６の形状が似ているため、図７（ａ）の検出対象物６２の領域ＯＡ１（ｘ１，ｘ２）と図７（ｂ）の被検体６６の領域ＯＡ２（ｘ３，ｘ４）は同じ範囲になっている。
　このため、検出対象物６２と被検体６６は実際には異なる形状の物体であるにも関わらず、領域検出部２３０ａで検出された第１の検出領域２３２ａを用いて判別を行うと、被検体６６が検出対象物６２として検出されてしまう。このように、物体を一方向のみから見た形状で検出しようとすると、誤検出する可能性があり、検出対象物６２の検出精度が低くなる可能性がある。
　一方、図７（ｃ）および図７（ｄ）に示すように、アングルＡとは異なるアングルＢ（この例では、ｘ軸と平行な方向）を視線方向とした場合の被検体６６の形状は、部分的に検出対象物６２の形状と似ている。このため、実際は検出対象物６２と被検体６６の形状は異なっているにも関わらず、アングルＢから見た場合の領域検出部２３０ｂにより検出される被検体６６の領域ＯB２（ｚ３，ｚ４′）は、領域検出部２３０ａにより検出される検出対象物６２の領域ＯＢ１（ｚ１，ｚ２）と、同じ値になってしまうことがある。つまり、被検体６６が実際の形状とは異なる形状に誤検出されてしまう。
　その結果、この場合においても、２つの検出対象物６２と被検体６６は実際には異なる形状の物体であるにも関わらず、被検体６６は検出対象物６２として検出されてしまう。このように、物体を２方向から見た形状で検出しようとした場合であっても、誤検出する可能性があり、検出対象物６２の検出精度が低くなる可能性が残る。
　このように、被検体の形状によっては、検出精度が低下する可能性がある。そこで、本実施形態では、様々な手法を用いて検出対象物６２の検出精度を向上させる。
　図８は、推定部２６０により推定される推定領域２６２を説明するための図である。図８（ａ）に示すように、被検体６６をアングルＢから見た第２の２次元画像２２２ｂから領域検出部２３０ｂにより検出される第２の検出領域２３２ｂはＯＢ２（ｚ３，ｚ４′）となる。これは、実物の被検体６６の範囲のＯＲＢ２（ｚ３，ｚ４）（図８（ａ））より狭くなっている。
　推定部２６０は、領域検出部２３０ａにより検出された第１の検出領域２３２ａと、画像生成部２２０ａが生成した、第１の検出領域２３２ａの各画素（ｘ３～ｘ４）の距離情報２２４（Ｄ（ｘ））から被検体６６の推定領域２６２としてＯＥＢ２（ｚ３，ｚ４）の範囲を推定する。この推定領域２６２は、図８（ａ）のアングルＢを視線方向とした第２の２次元画像２２２ｂから検出された第２の検出領域２３２ｂのＯＢ２（ｚ３，ｚ４′）の範囲とは異なり、被検体６６の実物の範囲のＯＲＢ２（ｚ３，ｚ４）にほぼ等しい値が得られている。このように、推定部２６０により、被検体６６の形状が正しく検出される。
　次に、判別部２４０の判別方法の詳細について説明する。図９は、判別部２４０の判別方法を説明するための図であり、検出領域２３２と推定領域２６２の位置関係を示している。
　検出領域２３２と、推定領域２６２との位置関係を、２つの領域が重なる領域２７０の面積ＡＩと、２つの領域を合わせた領域２７２の面積ＡＵとの比率Ｒで示す（式（１））。つまり、２つの領域の一致度を比率Ｒで示す。

　Ｒ＝ＡＩ／ＡＵ　　・・・　式（１）
　図１０および図１１は、判別部２４０の判別処理の手順を示すフローチャートである。
　まず、図１０に示すように、判別部２４０は、比率Ｒを算出し（ステップＳ２０１）する。そして、判別部２４０は、比率Ｒが第１の閾値（例えば、０．７）よりも大きい場合は（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、検出された物体は、検出対象物６２であると判別する（ステップＳ２０５）。
　次に、図１１に示すように、判別部２４０は、比率Ｒを算出し（ステップＳ２０１）する。そして、判別部２４０は、比率Ｒが第２の閾値（例えば、０．３）よりも小さい場合は（ステップＳ２１３のＹＥＳ）、検出された物体は検出対象物６２でない（言い換えると、誤検出である）と判別し、検出対象物６２は検出されない（ステップＳ２１５）。
　図１０のフローチャートと、図１１のフローチャートは、組み合わせることもできる。判別部２４０は、ステップＳ２０１で比率Ｒを算出した後、ステップＳ２０３で第１の閾値を用いて判定処理を行い、検出対象物６２ではないと判別されたものについて（ステップＳ２０３のＮＯ）、ステップＳ２１３で第２の閾値を用いて判定処理を行ってもよい。あるいは、ステップＳ２１３の判定をステップＳ２０３の判定より前に行ってもよい。
　画像生成部２２０における距離情報２２４の算出方法、および推定部２６０により推定領域２６２の推定方法は、様々考えられ、詳細については後述する。
　本実施形態によれば、推定部２６０により所定方向（例えば、アングルＡ）を視線方向とした被検体６６の第１の検出領域２３２ａから、アングルＡとは別の他の方向（例えば、アングルＢ）を視線方向とした推定領域２６２を推定し、判別部２４０により推定領域２６２と第２の検出領域２３２ｂとの位置関係に基づいて、被検体６６が検出対象物６２であるかを判別する。さらに、推定領域２６２と第２の検出領域２３２ｂの位置関係は、領域の一致度に基づいて判別部２４０により判別される。
　このように、推定部２６０により、一方の視線方向の検出領域の距離情報を元に他方の領域を推定し、判別部２４０により検出された領域と推定された領域を元に総合的に判別することができるので、被検体６６が部分的に検出対象物６２と同じような形状であるような場合にも、検出対象物６２の判別精度を上げることができる。また、各領域の位置関係は、領域の一致度に基づいて判別することができるので、効率よく検出対象物６２を判別することができる。
（第２実施形態の変形態様）
　図１２は、第２実施形態の変形態様の対象物検出装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。この対象物検出装置２０では、図６の対象物検出装置２０の推定部２６０に替えて推定部２６０ａと推定部２６０ｂとを備える。
　推定部２６０ａは、第１方向（アングルＡ）から見た検出対象物と認識された物体について、領域検出部２３０ａにより検出された検出領域および当該検出領域の各位置の距離情報２２４に基づいて、当該検出対象物と認識された物体を第２方向（アングルＢ）から見た検出対象物６２が存在していると推定される推定領域２６２ａを推定する。
　推定領域２６２ｂは、第２方向（アングルＢ）から見た第２の２次元画像２２２ｂから検出された第２の検出領域２３２ｂから推定されるアングルＡから見た検出対象物６２が存在していると推定される推定領域２６２ｂを推定する。
　判別部２４０は、推定部２６０ａにより推定された推定領域２６２ａと第２の検出領域２３２ｂの位置関係、および、推定部２６０ｂにより推定された推定領域２６２ｂと第１の検出領域２３２ａの位置関係に基づいて、検出対象物６２か否かを判定する。
　第２実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、検出対象物６２を第１方向および第２方向を視線方向として２次元画像２２２からの検出領域２３２をそれぞれ検出し、さらに、両方の検出領域２３２からそれぞれ推定される他方の方向を視線方向とした検出対象物６２が存在していると推定される推定領域２６２をそれぞれ推定し、判別部２４０により総合的に判別するので、検出対象物６２の検出精度をより向上させることができる。
　（第３実施形態）
　本実施形態の対象物検出装置２０は、検出対象物６２の距離情報２２４を予め記憶しておき、この距離情報２２４を推定領域２６２の推定に用いる点以外は上記実施形態と同様である。本実施形態の対象物検出装置２０は、図３の対象物検出装置２０と同じ構成を有するので図３を用いて説明する。本実施形態の対象物検出装置２０は、他の少なくともいずれか一つ構成と矛盾のない範囲で組み合わせることができる。
　検出対象物６２の距離情報２２４は記憶装置２５０に予め記憶されている。推定部２６０は、記憶装置２５０に記憶されている検出対象物６２の距離情報２２４にも検出対象物６２を第２の方向から見たときの、検出対象物６２が存在していると推定される推定部２６０を推定する。
　本実施形態によれば、推定部２６０により、予め記憶されている検出対象物６２の距離情報２２４を用いて推定領域２６２を推定できるので、画像生成部２２０が生成した距離情報２２４を用いる必要がないため、推定部２６０による推定領域２６２の算出処理の負荷を低減でき、処理効率を向上できる。特に検出対象物６２の検出領域２３２が誤検出されているような場合に、間違った検出領域２３２と間違った距離情報２２４を用いた推定領域２６２の推定処理を行わずに済むので無駄な処理を省くことができ、さらに、正しい距離情報２２４を用いて推定領域２６２を推定できるので、検出対象物６２の検出精度を向上させることができる。
（第４実施形態）
　図１３は、本実施形態の対象物検出装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。
　本実施形態の対象物検出装置２０は、判別結果の出力を制御する構成を有する点以外は図３の対象物検出装置２０と同じである。図３の対象物検出装置２０の構成に加え、さらに、出力制御部２８０を有する。本実施形態の対象物検出装置２０は、他の少なくともいずれか一つ構成と矛盾のない範囲で組み合わせることができる。
　出力制御部２８０は、判別部２４０により検出対象物６２であると判別された場合、当該判別結果を出力し、検出対象物６２ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない。
　出力制御部２８０が判別結果を出力する出力手段は、例えば、表示装置３０である。あるいは、判別結果を記憶装置２５０に記憶してもよい。あるいは、スピーカから音声またはアラーム音を出力してもよい。出力される情報は、検出対象物６２が検出されたことを示す情報と、検出された検出対象物６２を示す情報と、検出された日時、検出された場所を示す情報のうち少なくともいずれか一つを含むことができる。
　図１４は、対象物検出装置２０の動作例を示すフローチャートである。
　本図のフローは、図５のステップＳ１０７の後に実行される。ステップＳ１０７における判別部２４０による判別結果において、認識された物体が検出対象物６２であると判別された場合（ステップＳ３０１のＹＥＳ）、検出された物体は検出対象物６２であることを判別結果として出力させる（ステップＳ３０３）。一方、認識された物体が検出対象物６２であると判別されなかった場合、あるいは、検出対象物６２ではないと判別された場合（ステップＳ３０３のＮＯ）、ステップＳ３０３をバイパスし、本処理を終了する。つまり、この場合、出力制御部２８０は、判別結果を出力させない。
　さらに、他の例では、検出領域２３２は検出対象物６２であると判別された場合に（ステップＳ３０３のＹＥＳ）、出力制御部２８０は、２次元画像２２２内の当該検出領域２３２について色を変えて表示させたり、検出領域２３２を囲む描画を重畳表示させたりして、強調表示してもよい。
　さらなる他の例では、認識された物体が検出対象物６２であると判別されなかった場合、あるいは、検出対象物６２ではないと判別された場合（ステップＳ３０３のＮＯ）、２次元画像２２２内の当該検出領域２３２について、上記した検出対象物６２の検出領域２３２とは別の色に変えて表示させたり、当該検出領域２３２を囲む上記した検出対象物６２の検出領域２３２とは別の描画を重畳表示させたりして、強調表示してもよい。これにより検出対象物６２ではないと判別された物体についても人が確認することができる。
　本実施形態によれば、出力制御部２８０により、検出対象物６２検出の判別結果を出力するか否かを制御できる。例えば、検出対象物６２が検出されと判別された場合には通知するが、検出対象物６２ではないと判別された場合には通知は行わないようにすることで、通知情報を適正な数に押さえることができる。これにより、監視者の作業負荷を低減できる。ただし、必要に応じて、検出対象物６２でないと判別された場合であっても、人が目視で確認できるように通知を行ったり、後で確認できるようにしたりすることもできる。これにより、検出対象物６２の検出漏れを防いだり、誤検出を低減できる。
（第５実施形態）
　図１５は、本実施形態の対象物検出装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。
　対象物検出装置２０は、上記した（ａ２）の認識手段を用いた検出対象物の領域検出を行う構成をする。すなわち、認識手段は、所定方向から見た１つの２次元画像から異なる２つの検出対象物をそれぞれ認識する。
　対象物検出装置２０は、取得部２１０と、画像生成部２２０と、領域検出部２３０ａと、領域検出部２３０ｃと、判別部２４０と、を備える。
　取得部２１０は、図６および図１２の上記実施形態と同じである。画像生成部２２０は、３次元情報２１２から、検査対象を所定の方向（例えば、アングルＡ）から見た２次元画像２２２を生成する。領域検出部２３０ａは、第１の検出対象物６２ａを検出する検出対象物検出部（不図示）を有する。領域検出部２３０ｃは、第１の検出対象物６２ａとは別の第２の検出対象物６２ｂを検出する非検出対象物検出部（不図示）を有する。
　第１の検出対象物６２ａは、例えば、検出対象の物体であり、例として、持ち込みが制限される物であり、凶器、危険物、違法な物などの規制物品などを含む。第２の検出対象物６２ｂは、例えば、検出対象以外の物体であり、例として、規制物品以外の物（例えば、身体、腕）を含む。
　第１の検出対象物６２ａと第２の検出対象物６２ｂの組み合わせは、例えば、「銃」と「人の腕」などのように、互いの位置関係に関連性があるようなものが好ましい。あるいは、第１の検出対象物６２ａと第２の検出対象物６２ｂの組み合わせは、例えば、「銃」と「人の腕」などのように、互いの形状が似ているものであってもよい。
　領域検出部２３０ａは、検出対象物検出部を用いて第１の検出対象物６２ａの第１の検出領域２３２ａを検出する。領域検出部２３０ｃは、非検出対象物検出部を用いて第２の検出対象物６２ｂの第３の検出領域２３２ｃを検出する。
　判別部２４０は、検出された第１の検出対象物６２ａの第１の検出領域２３２ａと第２の検出対象物６２ｂの第３の検出領域２３２ｃ検出領域の位置関係に基づいて、第１の検出対象物６２ａか否かを判別する。
　図１６（ａ）は、本実施形態の対象物検出装置２０による第１の検出対象物６２ａと第２の検出対象物６２ｂの判別方法を説明するための図である。ここでは、第１の検出対象物６２ａは銃であり、第２の検出対象物６２ｂは人の腕である。領域検出部２３０ａにより、第１の検出対象物６２ａ（銃）の第１の検出領域２３２ａが検出される。一方、領域検出部２３０ｃからは、第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）の第３の検出領域２３２ｃ（図中、一点鎖線で示す）が検出される。
　例えば、第１の検出対象物６２ａ（銃）と、第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）の位置関係は大きく変わることはないため、この位置関係を予め記憶装置２５０に登録しておく。こりにより、判別部２４０は、検出された第１の検出領域２３２ａと第３の検出領域２３２ｃの位置関係に基づいて、第１の検出対象物６２ａ（銃）と、第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）を判別する。ただし、判別部２４０は、少なくとも第１の検出対象物６２ａ（銃）を判別できればよい。
　本実施形態によれば、第１の検出対象物６２ａ（例えば、銃など）と第２の検出対象物６２ｂとの領域をそれぞれ検出し、検出された領域の位置関係に基づいて、検出対象物６２をそれぞれ判別できるので、第１の検出対象物６２ａ（例えば、銃など）のみを判別する場合に比較して、誤検出や検出漏れを低減できる可能性がある。よって、検出対象物の検出効率を向上できる。
（第５実施形態の変形態様）
　図１７は、第５実施形態の変形態様の対象物検出装置２０の構成例を示す機能ブロック図である。この例では、図１５の対象物検出装置２０の構成に加え、推定部２６０を備える。また、推定部２６０は、図６および図１２の対象物検出装置２０の推定部２６０および推定部２６０ａと同じである。
　推定部２６０は、視線方向がアングルＡの第１の２次元画像２２２ａから検出された第１の検出領域２３２ａについて、検出対象物６２が存在していると推定される視線方向がアングルＢの推定領域２６２を推定する。
　図１６（ｂ）は、本実施形態の対象物検出装置２０による第１の検出対象物６２ａと第２の検出対象物６２ｂの判別方法を説明するための図である。ここでは、第１の検出対象物６２ａは銃であり、第２の検出対象物６２ｂは人の腕である。領域検出部２３０ｃにより、第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）が第１の検出対象物６２ａ（銃）であると誤検出された場合、例えば、領域検出部２３０ａから第１の検出領域２３２ａとして、２つの領域Ｒ１（図中、破線で示す）と領域Ｒ２（図中、二点鎖線で示す）が検出される。一方、領域検出部２３０ｂからは、第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）の第３の検出領域２３２ｃ（図中、一点鎖線で示す）が検出される。
　そして、推定部２６０により、領域Ｒ１と領域Ｒ２について、アングルＢを視線方向とした推定領域２６２（領域ＲＥ１と領域ＲＥ２）をそれぞれ推定する。そして、判別部２４０は、推定された２つの領域ＲＥ１と領域ＲＥ２と、第３の検出領域２３２ｃとの位置関係に基づいて、第１の検出対象物６２ａ（銃）を判別する。
　ここでは、領域ＲＥ２と第３の検出領域２３２ｃの位置が一致することから、第１の検出対象物６２ａ（銃）として検出された領域Ｒ２は、検出対象物６２ｂ（人の腕）であると判別される。一方、領域ＲＥ１と第３の検出領域２３２ｃの位置は一致しないため、第１の検出対象物６２ａ（銃）として検出された領域Ｒ１は検出対象物６２ｂ（人の腕）ではないと判別される。
　以下、判別部２４０における二つの領域の位置関係に基づく判別方法の詳細について説明する。図１８および図１９のフローチャートを用いて説明する。図１８および図１９は、それぞれ図１０および図１１と同じ手順については同じ符号を付し、説明を省略する。
　まず、図１８に示すように、判別部２４０は、比率Ｒが第３の閾値（例えば、０．７）よりも大きい場合は（ステップＳ４０３のＹＥＳ）、検出された物体は検出対象物６２でない（言い換えると、誤検出である）と判別し、検出対象物６２は検出されない（ステップＳ４０５）。
　次に、図１９に示すように、判別部２４０は、比率Ｒが第４の閾値（例えば、０．３）よりも小さい場合は（ステップＳ４１３のＹＥＳ）、検出された物体は、検出対象物６２であると判別する（ステップＳ４１５）。
　図１８のフローチャートと、図１９のフローチャートは、組み合わせることもできる。判別部２４０は、ステップＳ２０１で比率Ｒを算出した後、ステップＳ４０３で第３の閾値を用いて判定処理を行い、検出対象物６２ではないと判別されたものについて（ステップＳ４０３のＮＯ）、ステップＳ４１３で第４の閾値を用いて判定処理を行ってもよい。あるいは、ステップＳ４１３の判定をステップＳ４０３の判定より前に行ってもよい。
　本実施形態によれば、上記第５実施形態と同様な効果を奏するとともに、さらに、検出対象物と検出対象物以外を検出することで、２つを組み合わせた判別を行うことができるので、検出漏れや誤検出を低減できる。さらに、推定部２６０により推定領域を検出できるので、さらに検出精度を向上できる。
　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
＜画像生成部２２０における距離情報２２４の算出方法＞
　図２０は、画像生成部２２０における距離情報２２４の算出方法の例を説明するための図である。画像生成部２２０は、以下の（ｃ１）～（ｃ３）のいずれかの算出方法を用いて距離情報２２４を生成することができるが、これら限定されない。
　以下、２次元画像２２２の視線方向（所定の方向）がｚ方向、すなわち、電磁波を照射する方向と平行である場合について説明する。
（ｃ１）視線方向（ｚ方向）においてレーダ画像（３次元情報２１２）の振幅が最大となるボクセルを選択し、その振幅値を２次元画像２２２の値Ｉ２Ｄ（ｘ，ｙ）とする。また、そのｚ座標を距離情報２２４のＤ（ｘ，ｙ）とする。以下の式（２）、式（３）によりそれぞれ求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
（ｃ２）視線方向（ｚ方向）においてレーダ画像（３次元情報２１２）の振幅が予め定めた閾値を最初に超えるボクセルを選択し、その振幅値を２次元画像２２２の値Ｉ２Ｄ（ｘ，ｙ）とする。また、そのｚ座標を距離情報２２４のＤ（ｘ，ｙ）とする。
（ｃ３）視線方向（ｚ方向）においてレーダ画像（３次元情報２１２）の振幅の重心となるボクセルを選択し、その振幅値を２次元画像２２２の値Ｉ２Ｄ（ｘ，ｙ）とする。また、そのｚ座標を距離情報２２４のＤ（ｘ，ｙ）とする。以下の式（４）、式（５）によりそれぞれ求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
＜推定部２６０による推定領域２６２の推定方法＞
　図２１は、推定部２６０における推定領域２６２の推定方法の例を説明するための図である。推定部２６０は、以下の（ｄ１）～（ｄ４）のいずれかの算出方法を用いて距離情報２２４を生成することができるが、これら限定されない
　以下、図２１（ａ）に示すように、第１の２次元画像２２２ａの視線方向（所定の方向）がｚ方向（アングルＡ）、すなわち、電磁波を照射する方向と平行であり、推定部２６０により検出対象物６２が存在すると推定する視線方向がｘ方向（アングルＢ）と平行でする場合について説明する。また、図２１（ｃ）は、高さｙ１～ｙ２の間における断面図であり、同図において、ｙ方向に関する記載は省略してある。
（ｄ１）　領域検出部２３０ａは、視線方向アングルＡの第１の２次元画像２２２ａから検出された検出対象物６２の第１の検出領域２３２ａを検出し、図２１（ｂ）のＯＡ（ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２）と、図２１（ｃ）の当該第１の検出領域２３２ａ内の距離情報２２４のＤ（ｘ，ｙ）を用いて、視線方向アングルＢからみた対象物の推定領域２６２をＯＥＢ（ｚ１，ｙ１，ｚ２，ｙ２）と推定する。
　ここで、ｚ１は検出領域２３２ａ内の距離情報２２４の最小値であり、以下の式（６）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　また、ｚ２は第１の検出領域２３２ａ内の距離情報２２４の最大値であり、以下の式（７）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
（ｄ２）　上記（ｄ１）の処理において、検出領域２３２ａのＯＡ（ｘ１，ｙ１，ｘ２，ｙ２）は矩形であり、検出対象物６２が存在していない領域も含まれるため、ｚ１，ｚ２が正しく算出されない場合がある。その場合は、第１の２次元画像２２２ａの値Ｉ２Ｄ（ｘ，ｙ）が閾値より小さい場合は非対象物領域であるとみなして、上記（ｄ１）の最大値または最小値の算出処理の対象外とすることで、ｚ１，ｚ２を正しく算出できる。上記の小ささの閾値としては、検出領域内でのＩ２Ｄ（ｘ，ｙ）の最大値をｎ倍したものを用いる。０≦ｎ≦１であり、例えば０．１を用いる。
（ｄ３）　非対象物領域に影響されず推定領域２６２のＯＥＢ（ｚ１，ｙ１，ｚ２，ｙ２）を推定する別の方法としては、検出対象物６２の大きさを事前知識として利用する方法がある。例えば、検出領域２３２ａ内でＩ２Ｄ（ｘ，ｙ）が最大となる位置の距離情報２２４のＤ（ｘ，ｙ）を中心として、あらかじめ定めた検出対象物６２の大きさＬを用いて以下の式（８）から式（１０）に従い算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
（ｄ４）　上記（ｄ３）の処理において、検出領域２３２ａ内でＩ２Ｄ（ｘ，ｙ）が最大となる位置ではなく、検出領域２３２ａの中心位置あるいは重心位置の距離情報２２４を用いてもよい。
＜通知レベル＞
　判別部２４０は、第１の検出対象物６２ａ（銃）と第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）の組み合わせにおいて、２つの位置関係に応じて、第１の検出対象物６２ａの判別結果の通知の緊急レベルを変更してもよい。
　例えば、第１の検出対象物６２ａ（銃）が第２の検出対象物６２ｂ（人の腕）の延長線上に位置している場合、つまり、銃を手に持っている位置関係にある場合は、判別部２４０は、その他の位置関係にある場合と比較して、緊急性が高い最高レベルと判定してよい。例えば、図１６の出力制御部２８０は、この判定結果に基づいて、通知レベルを変更して出力先や出力内容を選択することができる。
　以上、実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　なお、本発明において利用者に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。
　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１．　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する画像生成手段と、
　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する領域検出手段と、
　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する判別手段と、を備える、対象物検出装置。
２．　１．に記載の対象物検出装置において、
　前記画像生成手段は、
　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
　　さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
　前記領域検出手段は、前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　さらに、前記第１方向から見た前記検出対象物について、前記領域検出手段により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする推定手段を備え、
　前記判別手段は、前記第２方向のから見たときの、前記推定手段により推定された前記推定領域と、前記領域検出手段により検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
３．　２．に記載の対象物検出装置において、
　前記推定手段は、
　　前記第２方向から見た前記検出対象物について、前記領域検出手段により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
　前記判別手段は、前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、前記推定手段により推定された前記推定領域と、前記領域検出手段により検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
４．　２．または３．に記載の対象物検出装置において、
　前記判別手段は、前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする、対象物検出装置。
５．　２．から４．のいずれか一つに記載の対象物検出装置において、
　前記判別手段は、前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする、対象物検出装置。
６．　２．から５．のいずれか一つに記載の対象物検出装置において、
　前記検出対象物の前記距離情報を予め記憶させる記憶手段をさらに備え、
　前記推定手段は、前記記憶手段により予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する、対象物検出装置。
７．　１．に記載の対象物検出装置において、
　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
　前記領域検出手段は、前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　前記判別手段は、検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
８．　７．に記載の対象物検出装置において、
　前記画像生成手段は、前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成し、
　前記領域検出手段は、前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　さらに、前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする推定手段を備え、
　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
９．　８．に記載の対象物検出装置において、
　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする、対象物検出装置。
１０．　８．または９．に記載の対象物検出装置において、
　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする、対象物検出装置。
１１．　１．から１０．のいずれか一つに記載の対象物検出装置において、
　前記判別手段により前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない出力制御手段をさらに備える、対象物検出装置。
１２．　対象物検出装置が、
　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成し、
　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出し、
　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する、対象物検出方法。
１３．　１２．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
　　さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
　　前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　　さらに、前記第１方向から見た前記検出対象物について、検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
　　前記第２方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
１４．　１３．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記第２方向から見た前記検出対象物について、検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
　　前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
１５．　１３．または１４．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする、対象物検出方法。
１６．　１３．から１５．のいずれか一つに記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする、対象物検出方法。
１７．　１３．から１６．のいずれか一つに記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記検出対象物の前記距離情報を記憶装置に予め記憶させ、
　　前記記憶装置に予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する、対象物検出方法。
１８．　１２．に記載の対象物検出方法において、
　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
　前記対象物検出装置が、
　　前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　　検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
１９．　１８．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成し、
　　前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出し、
　さらに、前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
２０．　１９．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする、対象物検出方法。
２１．　１９．または２０．に記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする、対象物検出方法。
２２．　１２．から２１．のいずれか一つに記載の対象物検出方法において、
　前記対象物検出装置が、
　　前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない、対象物検出方法。
２３．　コンピュータに、
　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する手順、
　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する手順、
　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する手順、を実行させるためのプログラム。
２４．　２３．に記載のプログラムにおいて、
　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成する手順、
　前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成する手順、
　前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
　前記第１方向から見た前記検出対象物について、前記検出する手順により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
　前記第２方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２５．　２４．に記載のプログラムにおいて、
　前記第２方向から見た前記検出対象物について、前記検出する手順により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
　前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２６．　２４．または２５．に記載のプログラムにおいて、
　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２７．　２４．から２６．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２８．　２４．から２７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記検出対象物の前記距離情報を予め記憶装置に記憶させる手順、
　前記記憶装置に予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
２９．　２３．に記載のプログラムにおいて、
　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
　前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
　検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３０．　２９．に記載のプログラムにおいて、
　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成する手順、
　前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
　前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３１．　３０．に記載のプログラムにおいて、
　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３２．　３０．または３１．に記載のプログラムにおいて、
　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
３３．　２３．から３２．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない手順、をさらにをコンピュータに実行させるための、プログラム。

Claims (33)

  1. 　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する画像生成手段と、
    　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する領域検出手段と、
    　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する判別手段と、を備える、対象物検出装置。
  2. 　請求項１に記載の対象物検出装置において、
    　前記画像生成手段は、
    　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
    　　さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
    　前記領域検出手段は、前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　さらに、前記第１方向から見た前記検出対象物について、前記領域検出手段により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする推定手段を備え、
    　前記判別手段は、前記第２方向のから見たときの、前記推定手段により推定された前記推定領域と、前記領域検出手段により検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
  3. 　請求項２に記載の対象物検出装置において、
    　前記推定手段は、
    　　前記第２方向から見た前記検出対象物について、前記領域検出手段により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
    　前記判別手段は、前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、前記推定手段により推定された前記推定領域と、前記領域検出手段により検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
  4. 　請求項２または３に記載の対象物検出装置において、
    　前記判別手段は、前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする、対象物検出装置。
  5. 　請求項２から４のいずれか一項に記載の対象物検出装置において、
    　前記判別手段は、前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする、対象物検出装置。
  6. 　請求項２から５のいずれか一項に記載の対象物検出装置において、
    　前記検出対象物の前記距離情報を予め記憶させる記憶手段をさらに備え、
    　前記推定手段は、前記記憶手段により予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する、対象物検出装置。
  7. 　請求項１に記載の対象物検出装置において、
    　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
    　前記領域検出手段は、前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　前記判別手段は、検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
  8. 　請求項７に記載の対象物検出装置において、
    　前記画像生成手段は、前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成し、
    　前記領域検出手段は、前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　さらに、前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする推定手段を備え、
    　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出装置。
  9. 　請求項８に記載の対象物検出装置において、
    　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする、対象物検出装置。
  10. 　請求項８または９に記載の対象物検出装置において、
    　前記判別手段は、前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする、対象物検出装置。
  11. 　請求項１から１０のいずれか一項に記載の対象物検出装置において、
    　前記判別手段により前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない出力制御手段をさらに備える、対象物検出装置。
  12. 　対象物検出装置が、
    　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成し、
    　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出し、
    　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する、対象物検出方法。
  13. 　請求項１２に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
    　　さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、
    　　前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　　さらに、前記第１方向から見た前記検出対象物について、検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
    　　前記第２方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
  14. 　請求項１３に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記第２方向から見た前記検出対象物について、検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
    　　前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
  15. 　請求項１３または１４に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする、対象物検出方法。
  16. 　請求項１３から１５のいずれか一項に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする、対象物検出方法。
  17. 　請求項１３から１６のいずれか一項に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記検出対象物の前記距離情報を記憶装置に予め記憶させ、
    　　前記記憶装置に予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する、対象物検出方法。
  18. 　請求項１２に記載の対象物検出方法において、
    　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　　検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
  19. 　請求項１８に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成し、
    　　前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出し、
    　さらに、前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とし、
    　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する、対象物検出方法。
  20. 　請求項１９に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする、対象物検出方法。
  21. 　請求項１９または２０に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする、対象物検出方法。
  22. 　請求項１２から２１のいずれか一項に記載の対象物検出方法において、
    　前記対象物検出装置が、
    　　前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない、対象物検出方法。
  23. 　コンピュータに、
    　検査対象に向けて照射された電磁波の反射波を処理して得られた３次元情報から、前記検査対象を所定の方向から見た２次元画像を生成する手順、
    　前記２次元画像から、少なくとも２つの認識手段を用いて認識された検出対象物の少なくとも２つの検出領域をそれぞれ検出する手順、
    　検出された前記少なくとも２つの検出領域の位置関係に基づいて、当該検出対象物を判別する手順、を実行させるためのプログラム。
  24. 　請求項２３に記載のプログラムにおいて、
    　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素のそれぞれの反射点までの距離情報を生成する手順、
    　前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成するとともに、当該第２の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成する手順、
    　前記第１の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記検出対象物が存在していると推定される第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
    　前記第１方向から見た前記検出対象物について、前記検出する手順により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
    　前記第２方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係に基づいて、当該検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  25. 　請求項２４に記載のプログラムにおいて、
    　前記第２方向から見た前記検出対象物について、前記検出する手順により検出された検出領域および当該検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第１方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
    　前記第２方向から見たときの前記推定領域と前記検出領域の位置関係と、さらに、前記第１方向のから見たときの、推定された前記推定領域と、検出された前記検出領域との位置関係とに基づいて、当該検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  26. 　請求項２４または２５に記載のプログラムにおいて、
    　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第１の閾値以上の場合、前記検出対象物であるとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  27. 　請求項２４から２６のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    　前記推定領域と前記検出領域との一致度が第２の閾値以下の場合、前記検出対象物ではないとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  28. 　請求項２４から２７のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    　前記検出対象物の前記距離情報を予め記憶装置に記憶させる手順、
    　前記記憶装置に予め記憶されている前記検出対象物の前記距離情報に基づいて、当該検出対象物を前記第２方向から見たときの、前記検出対象物が存在していると推定される推定領域を推定する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  29. 　請求項２３に記載のプログラムにおいて、
    　前記認識手段は、第１の検出対象物を検出する第１検出部と、前記第１の検出対象物とは別の第２の検出対象物を認識する第２検出部とを含み、
    　前記第１検出部および前記第２検出部を用いて前記第１の検出対象物の第１の検出領域および前記第２の検出対象物の第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
    　検出された前記第１の検出領域と前記第２の検出領域の位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  30. 　請求項２９に記載のプログラムにおいて、
    　前記３次元情報から、第１方向から前記検査対象を見たときの第１の２次元画像を生成するとともに、当該第１の２次元画像を構成する画素をそれぞれの反射点までの距離情報を生成し、さらに、前記３次元情報から、前記第１方向とは異なる第２方向から前記検査対象を見たときの第２の２次元画像を生成する手順、
    　前記第１の２次元画像から前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、前記第２の２次元画像から前記第２の検出対象物の前記第２の検出領域をそれぞれ検出する手順、
    　前記第１方向から見た前記第１の検出対象物の前記第１の検出領域と、当該第１の検出領域の各位置の前記距離情報に基づいて、当該第１の検出対象物を前記第２方向から見たときの領域を推定して推定領域とする手順、
    　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との位置関係に基づいて、前記第１の検出対象物か否かを判別する手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  31. 　請求項３０に記載のプログラムにおいて、
    　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第３の閾値以上の場合、前記第１の検出対象物ではないとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  32. 　請求項３０または３１に記載のプログラムにおいて、
    　前記第１の検出対象物の前記推定領域と、前記第２の検出対象物の前記検出領域との一致度が第４の閾値以下の場合、前記第１の検出対象物であるとする手順、をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  33. 　請求項２３から３２のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
    　前記検出対象物であると判別された場合、当該判別結果を出力し、前記検出対象物ではないと判別された場合、当該判別結果を出力しない手順、をさらにをコンピュータに実行させるための、プログラム。
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