JP6756448B2 - Monitoring device - Google Patents
Monitoring device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6756448B2 JP6756448B2 JP2016249375A JP2016249375A JP6756448B2 JP 6756448 B2 JP6756448 B2 JP 6756448B2 JP 2016249375 A JP2016249375 A JP 2016249375A JP 2016249375 A JP2016249375 A JP 2016249375A JP 6756448 B2 JP6756448 B2 JP 6756448B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- floor
- distance
- data
- grid
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 title claims description 43
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 97
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 34
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 25
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 13
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 62
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 12
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 11
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 1
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Burglar Alarm Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Description
この発明は、監視領域に存在する対象物を認識する監視装置に関するものである。 The present invention relates to a monitoring device that recognizes an object existing in a monitoring area.
従来より、カメラ画像を用いて対象物を検知および認識する技術が存在する。カメラ画像は2次元データであることから、当該カメラ画像から得られる情報も2次元座標、輝度、および色などに限定される。従来技術の多くは輝度背景差分方式を用いて、監視領域内の変化領域を抽出して対象物を認識している。
しかし、このような多くの従来技術では、対象物と背景とに輝度差が存在しない場合には、対象物を精度よく認識できないという問題があった。また、カメラ画像から得られる2次元データでは対象物の距離に関する情報は得られないため、例えば、3次元座標上をZ軸方向(カメラに向かって直進する方向)に対象物が移動した場合、当該対象物が静止していると認識され、発報対象とされないという問題があった。
そこで、例えば、特許文献1に開示された監視装置では、3次元レーザスキャナの測定結果から、監視領域までの距離情報を取得し、現距離データと比較距離データとの差分値を算出して、当該差分値から変化領域を抽出し、抽出した変化領域に基づき発報対象であるか否かの認識処理を行うようにしている。
Conventionally, there has been a technique for detecting and recognizing an object using a camera image. Since the camera image is two-dimensional data, the information obtained from the camera image is also limited to the two-dimensional coordinates, brightness, color, and the like. Most of the prior arts use the brightness background subtraction method to extract a change area in the monitoring area and recognize the object.
However, in many such conventional techniques, there is a problem that the object cannot be recognized accurately when there is no difference in brightness between the object and the background. In addition, since information on the distance of the object cannot be obtained from the two-dimensional data obtained from the camera image, for example, when the object moves in the Z-axis direction (direction straight toward the camera) on the three-dimensional coordinates, There was a problem that the object was recognized as stationary and was not subject to notification.
Therefore, for example, in the monitoring device disclosed in
上述した特許文献1に記載された技術により、輝度差が存在しない場合でも距離差があれば対象物を認識し、対象物が3次元座標上をZ軸方向に移動する場合でも当該対象物の移動を認識して、発報対象であるか否かの認識処理を行うことが可能となる。
一方、3次元レーザスキャナによる距離測定技術においては、床に照射したレーザ光は入射角が浅くなり正反射が起こる場合がある。このため、3次元レーザスキャナから床までの位置によっては、反射したレーザ光が3次元レーザスキャナに戻ってきたり戻ってこなかったりという点滅現象が不規則に繰り返されることがある。
上述した特許文献に記載された技術では、このような点滅現象が起こり得ることが考慮されていないため、実際には存在しない対象物を存在するものとして認識してしまう可能性があるという課題があった。
According to the technique described in
On the other hand, in the distance measurement technique using a three-dimensional laser scanner, the laser beam irradiating the floor may have a shallow incident angle and specular reflection may occur. Therefore, depending on the position from the 3D laser scanner to the floor, the blinking phenomenon that the reflected laser light returns to or does not return to the 3D laser scanner may be repeated irregularly.
Since the technique described in the above-mentioned patent document does not consider that such a blinking phenomenon can occur, there is a problem that an object that does not actually exist may be recognized as existing. there were.
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、3次元レーザスキャナから床までの距離を固定とすることで、存在しないはずの対象物を対象物であると誤認識しないようにすることができる監視装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and by fixing the distance from the three-dimensional laser scanner to the floor, an object that should not exist is not mistakenly recognized as an object. It is an object of the present invention to provide a monitoring device capable of such as.
この発明に係る監視装置は、監視領域を測定した3次元レーザスキャナの測定結果から、監視領域に存在する物体までの距離データを取得し、現距離データとする現データ演算部と、測定結果から過去の距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、現距離データおよび比較距離データについて、3次元レーザスキャナから床までの距離が定義された床距離情報に基づき、距離データの補正を行う補正部と、補正部が距離データの補正を行った補正後現距離データと補正後比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部とを備えたものである。 The monitoring device according to the present invention acquires distance data to an object existing in the monitoring area from the measurement result of the three-dimensional laser scanner that measures the monitoring area, and uses the current data calculation unit as the current distance data, and the measurement result. Distance data based on the comparison data calculation unit that acquires past distance data and converts it into comparison distance data, and the floor distance information that defines the distance from the three-dimensional laser scanner to the floor for the current distance data and comparison distance data. The difference value between the correction unit that corrects the above and the corrected current distance data that the correction unit corrected the distance data and the corrected comparison distance data is calculated, and the area where the difference value is equal to or greater than the threshold value is set as the change area. It is provided with a change area extraction unit for extraction.
この発明によれば、3次元レーザスキャナから床までの距離を固定とすることで、存在しないはずの対象物を対象物であると誤認識しないようにすることができる。 According to the present invention, by fixing the distance from the three-dimensional laser scanner to the floor, it is possible to prevent an object that should not exist from being mistakenly recognized as an object.
以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る監視装置100の構成を示すブロック図である。
監視装置100は、3次元レーザスキャナ10、現データ演算部20、現データ蓄積部21、比較データ演算部30、比較データ蓄積部31、変化領域抽出部40、認識処理部50、報知処理部60、床補正部70、および、床関連情報記憶部80で構成されている。床補正部70は、距離取得部701、および、補正部702を備える。
なお、図1において、監視装置100外に3次元レーザスキャナ10のスキャン範囲を示す背景200、当該背景200の前に立つ対象物201、監視装置100の上位にある装置であり、ブザー等の発報処理を行うPC300を記載している。なお、ここでは、監視装置100の上位にある装置は、一例としてPC300としているが、監視装置100の上位にある装置は、これに限らず、例えば、音声出力装置等、監視装置100における報知処理に基づき、発報処理を行うことができるものであればよい。監視装置100における報知処理の詳細は後述する。
また、この実施の形態1では、図1に示すように、監視装置100が床関連情報記憶部80を備えるものとしたが、これに限らず、床関連情報記憶部80は監視装置100の外部に備えるものとしてもよい。床関連情報記憶部80は、少なくとも監視装置100の床補正部70が当該床関連情報記憶部80を参照可能な場所に備えられるようになっていればよい。
Hereinafter, in order to explain the present invention in more detail, a mode for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a
The
In FIG. 1, a
Further, in the first embodiment, as shown in FIG. 1, the
3次元レーザスキャナ10は、スキャン範囲に存在する対象物201等の3次元情報を取得して、当該対象物201等までの距離等を計測する。
ここで、図2は、3次元レーザスキャナ10の構成を示す図である。図2に示すように、3次元レーザスキャナ10は、レーザ発光ユニット11、回転ミラーを用いた分散機構13およびレーザ受光ユニット16を内蔵し、背景200で示した範囲をスキャンして距離データおよび強度データを取得する。レーザ発光ユニット11は、レーザ光パルス12を照射する。
分散機構13は、レーザ発光ユニット11から発光されたレーザ光パルス12を広角範囲に分散させる機構である。図2の例では、回転ミラーを用いた分散機構13を示している。当該回転ミラーを用いた分散機構13の詳細については後述する。分散機構13により分散された分散レーザ光パルス14は、背景200あるいは対象物(図2においては不図示)に照射および反射されレーザ反射光15を形成する。図2の例では、分散レーザ光パルス14が背景200のX方向およびY方向へ順次分散照射される様子を示している。具体的には、背景200のX方向に6ポイント、背景200のY方向に2ポイント、合計12ポイントに分散照射されている。
なお、図2では、回転ミラーを用いた分散機構13としたが、その他の分散機構を適用してもよい。例えば、モータレスでミラーをスキャンするスキャンレス光学系としてもよい。
The three-
Here, FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the three-
The
In FIG. 2, the
レーザ受光ユニット16は、反射対象で反射されたレーザ反射光15を受光し、発光から受光までの時間差に基づいて、反射対象までの距離を算出し、距離データとする。図2の例では、背景200のX方向に6ポイント、背景200のY方向に2ポイント、合計12ポイントに分散された照射位置全てに対して、個別に距離を算出し、距離データとする。さらに、レーザ受光ユニット16は、分散された照射位置全てに対して、照射した光量と受光した光量の比率に基づいて反射対象の各ポイントにおける反射率を算出し、強度データとする。レーザ受光ユニット16で算出された距離データおよび強度データは、図1で示した現データ演算部20および比較データ演算部30に出力される。
レーザ受光ユニット16で算出された、照射位置全てに関しての距離データおよび強度データを、点群データ17という。
レーザ受光ユニット16による点群データ17の現データ演算部20および比較データ演算部30への出力は、フレーム単位に行われる。レーザ受光ユニット16は、背景200全体を1回スキャンして得られた点群データ17、すなわち、図2の例でいうと、背景200のX方向に6ポイント、Y方向に2ポイントの合計12ポイントに対して1回のスキャンで得られた点群データ17を、1フレーム分の点群データ17として現データ演算部20および比較データ演算部30へ出力する。
The laser
The distance data and intensity data for all the irradiation positions calculated by the laser
The output of the
次に、回転ミラーを用いた分散機構13の詳細について、図3を参照しながら説明を行う。分散機構13は、第1の回転ミラー13a、第1のモータ13b、第2の回転ミラー13cおよび第2のモータ13dで構成されている。第1の回転ミラー13aは、入射されたレーザ光パルス12のパルス周波数と同期して動作し、レーザ光パルス12を第1の回転ミラー13aの面に対して水平方向に分散する。水平方向に分散された水平分散レーザ光パルス13eは、常に同一の角度で分散される。第1のモータ13bは、第1の回転ミラー13aを駆動させる駆動源である。第2の回転ミラー13cは、入射されたレーザ光パルス12のパルス周波数と同期して動作し、水平分散レーザ光パルス13eをさらに垂直方向に分散する。垂直方向に分散された垂直分散レーザ光パルス13fは、常に同一の角度で分散される。第2のモータ13dは、第2の回転ミラー13cを駆動させる駆動源である。
Next, the details of the
以上の動作により、3次元レーザスキャナ10は、以下に示すX,Y,Zの3次元情報を得る。
X;水平方向座標
Y;垂直方向座標
Z;距離データ
図2の例では、水平方向座標Xは6ポイント、垂直方向座標Yは2ポイントとなる。また、距離データZは、Z軸方向の奥行き情報であり、以下、Z軸情報という。
3次元情報には、Z軸情報が含まれているため、対象物が3次元座標上のZ軸方向へ移動した場合、すなわち、3次元レーザスキャナ10に向かって直進した場合においても、Z軸方向の移動量を用いて差分を得ることができる。
By the above operation, the three-
X; Horizontal coordinates Y; Vertical coordinates Z; Distance data In the example of FIG. 2, the horizontal coordinates X are 6 points and the vertical coordinates Y are 2 points. Further, the distance data Z is depth information in the Z-axis direction, and is hereinafter referred to as Z-axis information.
Since the three-dimensional information includes Z-axis information, the Z-axis even when the object moves in the Z-axis direction on the three-dimensional coordinates, that is, when the object goes straight toward the three-
現データ演算部20は、3次元レーザスキャナ10から出力される点群データ17中の距離データを取得し、監視領域、すなわち、3次元レーザスキャナ10の測定範囲における現時点の距離データを示す現データとして現データ蓄積部21に蓄積させる。ここでは、現データ演算部20は、入力された距離データを、グリッドを示す情報と紐付けて、現データ蓄積部21に蓄積させる。なお、グリッドとは、レーザ照射1ポイントの測定点を示す仮想的な3D空間における一領域である。グリッドの詳細については後述する。
The current
比較データ演算部30は、3次元レーザスキャナ10から出力される点群データ17中の距離データを取得し、比較データに変換して比較データ蓄積部31に蓄積させる。比較データへの変換処理は、例えば、取得した距離データから遡って過去50フレーム分の距離データから平均距離データを得て比較データとする、あるいは入力された距離データの直前のフレームの距離データを得て比較データとする等によって行えばよい。なお、比較データ演算部30は、3次元レーザスキャナ10から取得した距離データをデータ蓄積部(図示省略)に蓄積させておき、当該蓄積させておいた距離データに基づき、過去に遡った距離データを取得するようにすればよい。比較データ演算部30は、比較データとしての距離データを、各グリッドを示す情報と紐付けて、比較データ蓄積部31に蓄積させる。
なお、この実施の形態1において、現データを現距離データ、比較データを比較距離データともいうものとする。
The comparison
In the first embodiment, the current data is also referred to as the current distance data, and the comparison data is also referred to as the comparison distance data.
床補正部70は、床関連情報記憶部80に記憶された床関連情報に基づき、現データ蓄積部21に蓄積された現データと、比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの各点に対応する各グリッドのうち、床に相当するグリッドについて、必要に応じて、距離データの補正を行う。
床補正部70は、距離取得部701、および、補正部702を備える。
The
The
距離取得部701は、床関連情報記憶部80を参照し、床関連情報記憶部80に記憶されている床関連情報に基づき、現データ蓄積部21に蓄積された現データと、比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの、各点に対応する各グリッドに対応する床距離情報を取得する。具体的には、距離取得部701は、現データの各点および比較データの各点に、それぞれ対応する各グリッドと、床関連情報記憶部80に記憶されている床関連情報のグリッド情報とのつき合せを行い、対応する床距離情報を特定し、当該床距離情報を取得する。
The
ここで、図4は、実施の形態1において、床関連情報記憶部80に記憶されている床関連情報の内容の一例を説明する図である。
床関連情報とは、グリッドを特定する情報(以下「グリッド情報」という)と、3次元レーザスキャナ10から当該各グリッドに含まれる床の部分までの距離を示す情報(以下「床距離情報」という)から構成される情報である。床関連情報記憶部80には、例えば、図4に示すように、グリッド情報と床距離情報とが紐付けられて、テーブル形式で床関連情報が記憶される。
グリッド情報は、X方向グリッドおよびY方向グリッドからなる。X方向グリッドは、X軸方向に順に数えた場合に当該グリッドが何番目かを示す情報である。Y方向グリッドは、Y軸方向に順に数えた場合に当該グリッドが何番目かを示す情報である。床距離情報は、例えば、m(メートル)等の距離の単位で示される情報である。
Here, FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the contents of the floor-related information stored in the floor-related
The floor-related information is information that identifies the grid (hereinafter referred to as "grid information") and information indicating the distance from the three-
The grid information consists of an X-direction grid and a Y-direction grid. The X-direction grid is information indicating the number of the grid when counted in order in the X-axis direction. The Y-direction grid is information indicating the number of the grid when counted in order in the Y-axis direction. The floor distance information is information indicated in units of distance such as m (meter).
例えば、図4に示す床関連情報では、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが1のグリッドについて、当該グリッドに含まれる床の部分は、3次元レーザスキャナ10からの距離が0mであることが定義され、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが2のグリッドについて、当該グリッドに含まれる床の部分は、3次元レーザスキャナ10からの距離が20mであることが定義されている。また、例えば、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが3のグリッドについて、当該グリッドに含まれる床の部分は、3次元レーザスキャナ10からの距離が40mであることが定義されている。
また、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが4のグリッドについては、床を含んでいないため、床距離情報は「なし」と定義されている。すなわち、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが4のグリッドについては、いずれのグリッドも「床以外」を含んでいるグリッドということになる。
床距離情報が「なし」と定義される場合、具体的には、当該床距離情報には、例えば、「無限遠」等、床距離情報が取り得る最大値が設定される。
For example, in the floor-related information shown in FIG. 4, for a grid having an X-direction grid of 1 and a Y-direction grid of 1, the floor portion included in the grid has a distance of 0 m from the three-
Further, the floor distance information is defined as "none" for the grid in which the X-direction grid is 1 and the Y-direction grid is 4, because the floor is not included. That is, for a grid in which the X-direction grid is 1 and the Y-direction grid is 4, all grids include "other than the floor".
When the floor distance information is defined as "none", specifically, the floor distance information is set to the maximum value that the floor distance information can take, such as "infinity".
また、図4では、グリッド情報に関して、Z方向グリッドの情報は省略するようにしている。「床」に関する情報は、X−Y平面に対して定義され、Z方向グリッドについては一定の値で固定値となるからである。
なお、図4に示す床関連情報の内容は一例に過ぎない。床関連情報は、図4に示す以外の情報を含むようにしてもよく、少なくとも図4に示す内容を含むものであればよい。また、床関連情報は、図4に示すような、テーブル形式のデータでなくてもよい。
Further, in FIG. 4, regarding the grid information, the information of the Z direction grid is omitted. This is because the information about the "floor" is defined for the XY plane and is a fixed value for the Z direction grid.
The content of the floor-related information shown in FIG. 4 is only an example. The floor-related information may include information other than that shown in FIG. 4, and may include at least the contents shown in FIG. Further, the floor-related information does not have to be data in a table format as shown in FIG.
床関連情報は、例えば、オペレータ等が、入力装置(図示省略)から入力する等して、予め、床関連情報記憶部80に記憶させている。
具体的な入力方法としては、例えば、オペレータ等が、X方向グリッドまたはY方向グリッドごとに、床距離情報を入力する方法があげられる。入力装置がオペレータ等からの入力を受け付けると、監視装置100の記憶制御部(図示省略)が、受け付けた入力内容を床関連情報として、床関連情報記憶部80に記憶させる。
The floor-related information is stored in the floor-related
As a specific input method, for example, an operator or the like may input floor distance information for each of the X-direction grid or the Y-direction grid. When the input device receives an input from an operator or the like, the storage control unit (not shown) of the
また、例えば、オペレータ等は、X方向グリッドにおいて床距離情報の差がないと仮定できる場合は、X方向グリッドのうちのあるグリッドを代表グリッドとし、当該代表グリッドに対するY方向グリッドごとの床距離情報のみを入力するようにしてもよい。具体的には、例えば、オペレータ等は、X方向グリッドが1かつY方向グリッドが1、X方向グリッドが1かつY方向グリッドが2、X方向グリッドが1かつY方向グリッドが3、および、X方向グリッドが1かつY方向グリッドが4、の4点の床距離情報を入力する。そして、例えば、記憶制御部が、当該4点の床関連情報を受け付け、X方向グリッド1以外のX方向グリッドに紐付けられるY方向グリッドの床距離情報について、それぞれ、X方向グリッド1に紐付けられるのと同じY方向グリッドの床距離情報をコピーして床関連情報を作成し、床関連情報記憶部80に記憶させるようにしてもよい。
Further, for example, when it can be assumed that there is no difference in the floor distance information in the X direction grid, the operator or the like uses a certain grid in the X direction grid as the representative grid, and the floor distance information for each Y direction grid with respect to the representative grid. You may enter only. Specifically, for example, the operator has 1 X-direction grid and 1 Y-direction grid, 1 X-direction grid and 2 Y-direction grids, 1 X-direction grid and 3 Y-direction grids, and X. Input the floor distance information of four points where the direction grid is 1 and the Y direction grid is 4. Then, for example, the memory control unit receives the floor-related information of the four points, and the floor distance information of the Y-direction grid associated with the X-direction grid other than the
距離取得部701は、例えば、現データ蓄積部21に蓄積された現データについて、(X方向グリッド,Y方向グリッド,Z方向グリッド)=(1,2,1)のグリッドの床距離情報を取得する場合、床関連情報の、X方向グリッドが1、かつ、Y方向グリッドが2のグリッドを検索し、床距離情報として、20mを取得する。
距離取得部701は、取得した床距離情報を、現データまたは比較データの各点に対応する各グリッドに付与して、補正部702に出力する。
For example, the
The
補正部702は、距離取得部701から取得した床距離情報に基づき、現データ蓄積部21に蓄積された現データおよび比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの、各点に対する各グリッドのうち、「床」に相当するグリッドについて、必要に応じて、距離データの補正を行う。
具体的には、補正部702は、現データおよび比較データの、各点に対する各グリッドについて、距離データに基づく距離と、床距離情報に基づく距離とを比較し、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きければ、該当のグリッドの距離データを、床距離情報に基づく距離に置き換える。
補正部702は、該当のグリッドの距離データを床距離情報で置き換えた後の現データと比較データを、補正後現データまたは補正後比較データとし、変化領域抽出部40に出力する。
The
Specifically, the
The
なお、補正部702は、床距離情報で置き換えていないグリッドの距離データについては、そのままの内容とする。したがって、全てのグリッドがいずれも距離データの置き換えが必要ではなかった現データまたは比較データは、そのまま、補正後現データまたは補正後比較データとして変化領域抽出部40に出力される。
Note that the
また、ここでは、補正部702は、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きければ、該当するグリッドの距離データを、床距離情報に基づく距離に置き換えるものとしたが、補正の方法はこれに限らない。例えば、補正部702は、現データまたは比較データの各点に対する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きければ、該当するグリッドの距離データを、「無限遠」に置き換えるようにしてもよい。
Further, here, if the distance of the current data or the comparison data based on the distance data in each grid corresponding to each point is larger than the distance based on the floor distance information, the
床距離情報に置き換える場合は、置き換えた後の距離データである補正後現データまたは補正後比較データが、連続性を持った値となるため、違和感がないデータとすることができる。
一方、「無限遠」に置き換える場合は、各グリッドの現データまたは比較データにおいて、置き換える値が全て同じ値となるので、処理負荷を軽減することができる。
When the data is replaced with the floor distance information, the corrected current data or the corrected comparison data, which is the distance data after the replacement, has a continuous value, so that the data does not have a sense of discomfort.
On the other hand, when replacing with "infinity", the processing load can be reduced because all the replacement values are the same in the current data or the comparison data of each grid.
床関連情報記憶部80は、各グリッドのグリッド情報と、当該グリッド情報に紐付けられた床距離情報とを記憶する(例えば、図4参照)。
The floor-related
変化領域抽出部40は、床補正部70の補正部702から補正後現データおよび補正後比較データを取得し、補正後現データと補正後比較データとを画素単位で比較して差分値を算出し、算出した差分値が予め設定した閾値以上である画素領域を変化領域として抽出する。一般的に、一定の閾値を設定し、差分値が設定した閾値以上であるか否かで2値化した2値化データに変換して取り扱う。なお、補正後現データおよび補正後比較データは、距離データで構成されているため、変化領域抽出部40が算出する差分値は、「距離の差」を示している。例えば、補正後現データに背景200および対象物201が含まれ、補正後比較データに背景200のみが含まれている場合、得られる差分値は「補正後の背景と対象物との間の距離」を示している。
The change
認識処理部50は、変化領域抽出部40が抽出した変化領域より「面積」、「縦横寸法」、「速度」等の特徴量を抽出し、抽出した特徴量が、予め定めた照合条件を満たしているか否かに基づいて、変化領域が報知対象であるか否かの認識処理を行う。認識処理部50は、変化領域が報知対象であると認識した場合、報知指示情報を報知処理部60に出力する。
報知処理部60は、認識処理部50から出力された報知指示情報に基づいて報知処理を行う。報知処理としては、上位にあるPC300などの装置に特定の信号を送信する処理、あるいは装置にブザーを鳴らさせるなどの処理などが挙げられる。
The
The
なお、この実施の形態1では、図1に示すように、3次元レーザスキャナ10は監視装置100に備えられるものとしたが、これに限らず、3次元レーザスキャナ10は監視装置100の外部に備えられ、監視装置100は、ネットワーク等を介して、3次元レーザスキャナ10から点群データ17を取得するようにしてもよい。
In the first embodiment, as shown in FIG. 1, the three-
次に、実施の形態1に係る監視装置100の動作について説明する。
図5は、実施の形態1に係る監視装置100の動作を示すフローチャートである。
なお、ここでは、説明の簡潔化のため、3次元レーザスキャナ10の解像度が8×4画素である場合を例に説明を行う。
まず、3次元レーザスキャナ10は背景200、すなわち、監視領域の範囲をスキャンし(ステップST501)、点群データ17、すなわち、距離データおよび強度データを取得する(ステップST502)。具体的には、背景200の範囲を3次元レーザスキャナ10の解像度である8×4に分割してスキャンする。距離データは一般にデジタルデータであり、ここでは8×4画素の1画素あたり8ビットの多値データとする。
3次元レーザスキャナ10は、取得した点群データを、現データ演算部20および比較データ演算部30に出力する。
現データ演算部20は、ステップST502で取得された8×4画素の点群データ17中の距離データを現データとして現データ蓄積部21に蓄積させる(ステップST503)。
比較データ演算部30は、過去にステップT502で取得されて不図示のデータ蓄積部に蓄積された8×4画素の点群データ17中の距離データを比較データに変換し、比較データ蓄積部31に蓄積させる(ステップST504)。
Next, the operation of the
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the
Here, for the sake of brevity, the case where the resolution of the three-
First, the three-
The three-
The current
The comparison
床補正部70は、床関連情報記憶部80に記憶された床関連情報に基づき、現データ蓄積部21に蓄積された現データと、比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの各点に対応する各グリッドのうち、床に相当するグリッドについて、必要に応じて、距離データの補正を行う(ステップST505)。
The
ここで、図6は、実施の形態1において、床補正部70による図5のステップST505の動作の詳細を説明するフローチャートである。
床補正部70の距離取得部701は、床関連情報記憶部80を参照し、床関連情報記憶部80に記憶されている床関連情報に基づき、現データ蓄積部21に蓄積された現データと、比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの、各点に対応する各グリッドに対応する床距離情報を取得する(ステップST601)。
距離取得部701は、取得した床距離情報を、現データまたは比較データの各点に対する各グリッドに付与して、補正部702に出力する。
Here, FIG. 6 is a flowchart illustrating the details of the operation of step ST505 of FIG. 5 by the
The
The
補正部702は、現データ蓄積部21に蓄積された現データおよび比較データ蓄積部31に蓄積された比較データの、各点に対応する各グリッドについて、距離データに基づく距離と、床距離情報に基づく距離とを比較し、現データまたは比較データの、各点に対する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きいかどうかを判定する(ステップST602)。
The
ステップST602において、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きい場合(ステップST602の“YES”の場合)、補正部702は、該当のグリッドの距離データを補正する(ステップST603)。具体的には、補正部702は、距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きいと判定したグリッドの距離データを、床距離情報に置き換える。
In step ST602, when the distance of the current data or the comparison data based on the distance data in each grid corresponding to each point is larger than the distance based on the floor distance information (when “YES” in step ST602), the
通常は、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データが3次元レーザスキャナ10から当該グリッドに含まれる床までの距離より大きい値を示すことはあり得ない。しかし、稀に、例えば、3次元レーザスキャナ10が床に照射した分散レーザ光パルス14の入射角が浅くなる事象が発生することがある。これにより、正反射が起き、反射したレーザ反射光15が正しく3次元レーザスキャナ10に戻らず、正しい距離データが得られないことが起こり得る。このような現象が不規則に繰り返される点滅現象によって、後述する変化領域抽出部40による処理において、差分を抽出してしまう可能性がある。すなわち、「床」が「床」と認識されず、床以外の対象物201であると認識される可能性がある。
Normally, the distance data of the current data or the comparison data in each grid corresponding to each point cannot show a value larger than the distance from the
そこで、補正部702は、存在しない対象物201を誤認識しないよう、距離データがあり得ない距離を示す場合に、例えば、点滅現象が発生したものとし、予め定義された「床」を示す距離となるよう補正する。
Therefore, when the
ステップST602において、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離より大きくない場合、すなわち、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離以下である場合(ステップST602の“NO”の場合)、ステップST603はスキップする。 In step ST602, when the distance of the current data or the comparison data based on the distance data in each grid corresponding to each point is not larger than the distance based on the floor distance information, that is, it corresponds to each point of the current data or the comparison data. If the distance based on the distance data in each grid is equal to or less than the distance based on the floor distance information (“NO” in step ST602), step ST603 is skipped.
ステップST602で判定対象となるグリッドについて、当該グリッドにおける距離データに基づく距離が床距離情報に基づく距離と等しい場合は、正常に「床」が検知されているものであるので、距離データの補正は必要ない。
また、ステップST602で判定対象となるグリッドについて、当該グリッドにおける距離データに基づく距離が床距離情報に基づく距離未満の場合、監視領域に進入してきた対象物201が検知されたものと考えられる。この場合、当該判定対象となるグリッドにおける距離データは、「床」に相当するグリッドにおける距離データではないので、距離データの補正は必要ない。
For the grid to be determined in step ST602, if the distance based on the distance data in the grid is equal to the distance based on the floor distance information, the "floor" is normally detected, so the distance data is corrected. unnecessary.
Further, regarding the grid to be determined in step ST602, when the distance based on the distance data in the grid is less than the distance based on the floor distance information, it is considered that the
なお、上述のとおり、「床」に相当しないグリッドについては、床距離情報は「なし」と定義され、例えば、「無限遠」等、床距離情報が取り得る最大値が設定されて、床関連情報記憶部80に記憶されている。
また、監視領域に侵入してきた対象物201の、3次元レーザスキャナ10からの距離は、必ず3次元レーザスキャナ10から床までの距離よりも小さくなる。
従って、ステップST602において、監視領域に侵入してきた対象物201に相当するグリッドについて、当該グリッドにおける距離データに基づく距離が床距離情報に基づく距離以上になることはなく、ステップST603の処理はスキップされるので、当該グリッドにおける距離データが補正されることはない。
As described above, for a grid that does not correspond to "floor", the floor distance information is defined as "none", and the maximum value that the floor distance information can take, such as "infinity", is set and is related to the floor. It is stored in the
Further, the distance of the
Therefore, in step ST602, with respect to the grid corresponding to the
ここで、図7は、実施の形態1において、3次元レーザスキャナ10の視野を仮想的な3D空間に組み上げた立体モデルの一例を示す図である。
図7において、1つのキューブが、レーザ照射1ポイントの測定点を示すものとして、空間のサイズを8×4×4個のキューブとする。1つのキューブがレーザ照射1ポイントの測定点を示し、当該測定点をここではグリッドという。
Here, FIG. 7 is a diagram showing an example of a three-dimensional model in which the field of view of the three-
In FIG. 7, one cube indicates a measurement point of one point of laser irradiation, and the size of the space is 8 × 4 × 4. One cube indicates a measurement point of one point of laser irradiation, and the measurement point is referred to as a grid here.
図8は、実施の形態1において、3次元レーザスキャナ10の視野にある床803、対象物201である対象A801および対象B802が、8×4×4個のグリッドの中でどのように見えているかを示したモデルの一例である。
図8Aは、3次元レーザスキャナ10と対象A801および対象B802を横から見た位置関係を示すモデルである。また、図8Bは、図上、左側が、8×4×4個のグリッドが密着したモデル、図上、右側が、図上左側に示す、8×4×4個のグリッドが密着したモデルを、横に4つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルである。また、図8Cは、3次元レーザスキャナ10の視野を仮想的なイメージに組み上げたイメージモデルである。
FIG. 8 shows how the
FIG. 8A is a model showing the positional relationship between the three-
図8Cに示すように、床803は、3次元レーザスキャナ10の俯角により、奥に行けば行くほど高い位置に見える。また、対象A801および対象B802は、同じ大きさであるにもかかわらず、奥にある対象802は、小さく測定される。
As shown in FIG. 8C, the
図8A〜図8Bにおいて、床803,対象A801、および、対象B802に相当するグリッド以外のグリッドは、3次元レーザスキャナ10において距離が得られなかったグリッドである。この実施の形態1において、3次元レーザスキャナ10において距離が得られなかったグリッドをブランクグリッド804ともいうものとする。
In FIGS. 8A to 8B, the grids other than the grids corresponding to the
図7,8に示したように、3次元レーザスキャナ10の視野には、床803のように「床」に相当する対象物と、対象A801および対象B802のように「床以外」に相当する対象物201が存在する。しかしながら、3次元レーザスキャナ10から得られる情報だけでは、点群データ17の各点に対応するグリッドが「床」に相当するのか、「床以外」に相当するのかを区別できない。すなわち、3次元レーザスキャナ10から出力される点群データ17には、「床」に相当するのか、「床以外」に相当するのかの情報は含まれていない。
As shown in FIGS. 7 and 8, the field of view of the three-
一方、上述したように、稀に、例えば、3次元レーザスキャナ10が床に照射した分散レーザ光パルス14の入射角が浅くなる事象が発生することがあり、これにより、正反射が起き、反射したレーザ反射光15が正しく3次元レーザスキャナ10に戻らず、正しい距離データが得られないことが起こり得る。具体的には、現データまたは比較データの、各点に対応する各グリッドにおける距離データが、3次元レーザスキャナ10から当該グリッドに含まれる床までの距離より大きい値を示してしまうことがあり得る。
このような点滅現象が発生した場合、「床」と認識されず、床以外の対象物201であると認識される可能性があるので、当該誤認識を防ぐため、「床」に相当するにもかかわらず正しく距離データが得られなかったグリッドの距離データについて、正しい距離データに補正しておく必要がある。
そこで、この実施の形態1では、予め、床距離情報を定義し、床関連情報記憶部80に、グリッド情報と紐付けられた床関連情報として記憶させておき、床距離情報に基づいて、3次元レーザスキャナ10からの距離データに基づく距離が、床距離情報に基づく距離よりも大きい場合、すなわち、点滅現象等により正しい距離データが得られなかった、「床」に相当するグリッドである場合、当該グリッドの距離データを床距離情報に置き換えて、正しい距離データへと補正する。
On the other hand, as described above, in rare cases, for example, an event may occur in which the incident angle of the dispersed laser
When such a blinking phenomenon occurs, it is not recognized as a "floor" and may be recognized as an
Therefore, in the first embodiment, the floor distance information is defined in advance, stored in the floor-related
図9は、実施の形態1において、監視領域に対象物201が存在しない状態で、3次元レーザスキャナ10の視野にある床803が、8×4×4個のグリッドの中でどのように見えているかを示したモデルの一例である。
図上、左側は、8×4×4個のグリッドが密着したモデル、図上、右側は、図上左側に示す、8×4×4個のグリッドが密着したモデルを、横に4つにスライスして全グリッドが見えるようにしたモデルである。
また、図10は、図9のモデルで示す監視領域の状態から、当該監視領域に対象物201である対象A801および対象B802が侵入してきた場合に、3次元レーザスキャナ10の視野にある床803、対象A801、および、対象B802が、8×4×4個のグリッドの中でどのように見えているかを示したモデルの一例である。
FIG. 9 shows how the
On the left side of the figure, the model with 8x4x4 grids in close contact, and on the right side of the figure, the model with 8x4x4 grids in close contact, shown on the left side of the figure, are divided into four horizontally. This model is sliced so that the entire grid can be seen.
Further, FIG. 10 shows the
なお、図9および図10において、グリッド803’で示す、(X方向グリッド,Y方向グリッド,Z方向グリッド)=(1,2,1)のグリッドは、補正部702が補正を行い、距離データを、床関連情報の床距離情報で置き換えたグリッドであるとする。
In addition, in FIGS. 9 and 10, the grid of (X direction grid, Y direction grid, Z direction grid) = (1, 2, 1) shown by grid 803'is corrected by the
対象A801および対象B802が侵入してきた場合、当該対象A801および対象B802は、3次元レーザスキャナ10から見て、床803より遠方に見えることはない。仮に、当該対象A801および対象B802が、3次元レーザスキャナ10から見て、床803より遠方に見えたとすると、当該対象A801および対象B802は、床803に埋まっているという、現実ではあり得ない状態となる。
すなわち、3次元レーザスキャナ10から対象A801までの距離、および、3次元レーザスキャナ10から対象B802までの距離は、必ず、3次元レーザスキャナ10から床までの距離よりも小さくなる。
When the target A801 and the target B802 invade, the target A801 and the target B802 are not seen farther than the
That is, the distance from the three-
したがって、補正部702が、上述のように、距離データが示す距離が床距離情報に基づく距離よりも大きい場合に距離データを床距離情報に置き換えたとしても、対象物201までの距離を示す距離データが置き換えられることで対象物201を見失うことなく、3次元レーザスキャナ10から対象物201までの距離を正確に取得することができる。
また、例えば、上述したような点滅現象が発生した場合も、補正部702が距離データを床距離情報に置き換えて、床の距離を予め「床」と定義されている距離に固定することで、床に相当するはずのグリッドを、対象物201が存在するグリッドであるかのように誤認識することがなくなる。
Therefore, as described above, even if the
Further, for example, even when the blinking phenomenon as described above occurs, the
図6のフローチャートに戻る。
補正部702は、必要に応じて該当するグリッドの距離データを床距離情報で置き換えた後の現データおよび比較データを、それぞれ、補正後現データおよび補正後比較データとし、変化領域抽出部40に出力する(ステップST604)。
Return to the flowchart of FIG.
The
以上のように、床補正部70は、現データ蓄積部21に蓄積された現データと、比較データ蓄積部31に蓄積された比較データのうち、床に相当するグリッドの現データまたは比較データに対して、必要に応じて、補正を行う。
そして、床補正部70は、補正を行った後のグリッドに基づく補正後の現データを補正後現データ、補正を行った後のグリッドに基づく補正後の比較データを補正後比較データとして、それぞれ、変化領域抽出部40に出力する。
なお、床補正部70は、上述したような処理を、例えば、現データ蓄積部21に蓄積された最新の現データに基づくグリッドと、比較データ蓄積部31に蓄積された最新の比較データに基づくグリッドを対象に行うようにする。
As described above, the
Then, the
The
図5のフローチャートに戻る。
変化領域抽出部40は、床補正部70から出力された補正後現データと、補正後比較データとを取得し、補正後現データと補正後比較データとを画素単位で比較して差分値を算出する(ステップST506)。当該ステップST506の処理では、補正後現データおよび補正後比較データは、距離データで構成されているため、変化領域抽出部40が算出する差分値は「距離の差」を示している。例えば、補正後現データに背景200および対象物201が含まれ、補正後比較データに背景200のみが含まれている場合、得られる差分値は「比較データの背景と現データの対象物との間の距離」を示している。
Return to the flowchart of FIG.
The change
ステップST506で得られた差分値は、1画素あたり8ビットの多値データであり、変化領域抽出部40は得られた差分値が予め設定した閾値以上であるか否か判定を行う(ステップST507)。差分値が閾値以上である場合(ステップST507の“YES”の場合)、当該画素領域を変化領域として抽出する(ステップST508)。変化領域抽出部40は、抽出した変化領域の情報を、認識処理部50に出力する。
一方、差分値が閾値未満である場合(ステップST507の“NO”の場合)、当該画素領域は変化領域でないと判断し(ステップST509)、ステップST510の処理に進む。その後、変化領域抽出部40は、8×4画素全てについて処理を行ったか否か判定を行う(ステップST510)。8×4画素全てについて処理を行っていない場合(ステップST510の“NO”の場合)、ステップST506の処理に戻り、上述した処理を繰り返す。
The difference value obtained in step ST506 is multi-valued data of 8 bits per pixel, and the change
On the other hand, when the difference value is less than the threshold value (when “NO” in step ST507), it is determined that the pixel region is not a change region (step ST509), and the process proceeds to step ST510. After that, the change
一方、8×4画素全てについて処理を行った場合(ステップST510の“YES”の場合)、認識処理部50は、ステップST508で抽出された変化領域が照合条件を満たすか否か判定を行う(ステップST511)。照合条件を満たす場合(ステップST511の“YES”の場合)、認識処理部50は、変化領域が報知対象であると認識する(ステップST512)。認識処理部50は、変化領域が報知対象であると認識した場合、報知指示情報を報知処理部60に出力する。
一方、照合条件を満たさない場合(ステップST511の“NO”の場合)、変化領域が報知対象でないと判断し(ステップST513)、ステップST501の処理に戻る。
On the other hand, when processing is performed on all 8 × 4 pixels (when “YES” in step ST510), the
On the other hand, if the collation condition is not satisfied (“NO” in step ST511), it is determined that the change area is not the notification target (step ST513), and the process returns to step ST501.
ここで、ステップST511における認識処理部50による判定処理を詳細に説明する。
図11は、実施の形態1に係る監視装置100の認識処理部50による判定処理を示すフローチャートである。
認識処理部50は、変化領域が監視範囲内に存在するか否か判定を行う(ステップST1101)。なお、ここで、監視範囲とは、監視領域、すなわち、3次元レーザスキャナ10の測定範囲内の範囲であって、例えば、監視の必要上、対象物201を検知した場合に報知が求められる範囲のことをいい、当該監視範囲は予め設定されているものとする。
変化領域が監視範囲内に存在する場合(ステップST1101の“YES”の場合)、認識処理部50は、さらに、変化領域が所定の面積を有しているか否か判定を行う(ステップST1102)。ここでいう変化領域とは、図5のステップST508で変化領域として抽出された画素のうち、互いに隣接あるいは近接する複数の画素の集合からなる領域のことをいう。
変化領域が所定の面積を有している場合(ステップST1102の“YES”の場合)、認識処理部50は、さらに、変化領域が所定の縦横寸法を有しているか否か判定を行う(ステップST1103)。所定の縦横寸法を有している場合(ステップST1103の“YES”の場合)、認識処理部50は、さらに、変化領域が所定の移動速度を有しているか否か判定を行う(ステップST1104)。所定の移動速度を有している場合(ステップST1104の“YES”の場合)、図5のステップST512に進み、変化領域が報知対象であると認識される。
Here, the determination process by the
FIG. 11 is a flowchart showing a determination process by the
The
When the change area exists within the monitoring range (when “YES” in step ST1101), the
When the change area has a predetermined area (when “YES” in step ST1102), the
一方、変化領域が監視範囲内に存在しない場合(ステップST1101の“NO”の場合)、あるいは、変化領域が所定の面積を有していない場合(ステップST1102の“NO”の場合)、あるいは、変化領域が所定の縦横寸法を有していない場合(ステップST1103の“NO”の場合)、あるいは、変化領域が所定の移動速度を有してない場合(ステップST1104の“NO”の場合)は、図5のステップST513に進み、報知対象でないと判断される。 On the other hand, when the change area does not exist within the monitoring range (when “NO” in step ST1101), or when the change area does not have a predetermined area (when “NO” in step ST1102), or When the changing area does not have a predetermined vertical and horizontal dimension (when "NO" in step ST1103), or when the changing area does not have a predetermined moving speed (when "NO" in step ST1104). , Step ST513 of FIG. 5, and it is determined that the notification target is not applicable.
図5のフローチャートに戻る。
報知処理部60は、ステップST512において認識処理部50から出力された報知指示情報に基づき、認識された報知対象について報知処理を行い(ステップST514)、ステップST501の処理に戻る。
Return to the flowchart of FIG.
The
図12A,図12Bは、この発明の実施の形態1に係る監視装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。
この発明の実施の形態1において、現データ演算部20と、比較データ演算部30と、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70の各機能は、処理回路1201により実現される。すなわち、監視装置100は、3次元レーザスキャナ10から取得した点群データに基づき、報知対象となる変化を検出した場合に報知処理を行うための処理回路1201を備える。
処理回路1201は、図12Aに示すように専用のハードウェアであっても、図12Bに示すようにメモリ1205に格納されるプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)1206であってもよい。
12A and 12B are diagrams showing an example of the hardware configuration of the
In the first embodiment of the present invention, the functions of the current
The
処理回路1201が専用のハードウェアである場合、処理回路1201は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)、またはこれらを組み合わせたものが該当する。
When the
処理回路1201がCPU1206の場合、現データ演算部20と、比較データ演算部30と、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、または、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。すなわち、現データ演算部20と、比較データ演算部30と、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70は、HDD(Hard Disk Drive)1202、メモリ1205等に記憶されたプログラムを実行するCPU1206、または、システムLSI(Large−Scale Integration)等の処理回路により実現される。また、HDD1202、または、メモリ1205等に記憶されたプログラムは、現データ演算部20と、比較データ演算部30と、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。ここで、メモリ1205とは、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read−Only Memory)等の、不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、または、DVD(Digital Versatile Disc)等が該当する。
When the
なお、現データ演算部20と、比較データ演算部30と、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、現データ演算部20と、比較データ演算部30については専用のハードウェアとしての処理回路1201でその機能を実現し、変化領域抽出部40と、認識処理部50と、報知処理部60と、床補正部70については処理回路がメモリ1205に格納されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現することが可能である。
現データ蓄積部21と比較データ蓄積部31と床関連情報記憶部80は、例えば、HDD1202を使用する。なお、これは一例にすぎず、現データ蓄積部21と比較データ蓄積部31と床関連情報記憶部80は、DVD、または、メモリ1205等によって構成されるものであってもよい。
また、監視装置100は、3次元レーザスキャナ10、および、上位にあるPC300等の装置との通信を行う入力インタフェース装置1203、出力インタフェース装置1204を有する。
Note that some of the functions of the current
The current
Further, the
以上のように、この実施の形態1によれば、監視領域を測定した3次元レーザスキャナ10の測定結果から、監視領域に存在する物体までの距離データを取得し、現距離データとする現データ演算部20と、測定結果から過去の距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部30と、現距離データおよび比較距離データについて、3次元レーザスキャナ10から床までの距離が定義された床距離情報に基づき、距離データの補正を行う補正部702と、補正部702が距離データの補正を行った補正後現距離データと補正後比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部40とを備えるように構成したので、3次元レーザスキャナから床までの距離を固定とすることで、存在しないはずの対象物201を誤認識することなく、監視領域内に存在する対象物の認識精度を向上させることができる。
As described above, according to the first embodiment, the current data obtained by acquiring the distance data to the object existing in the monitoring area from the measurement result of the three-
また、補正部702は、現距離データおよび比較距離データについて、距離データに基づく距離が床距離情報に基づく距離よりも大きければ、距離データを補正するようにしたので、3次元レーザスキャナ10が床に照射したレーザ光に関して正反射が起き、レーザ反射光15が戻ったり戻らなかったりするという点滅現象が繰り返された場合においても、当該点滅現象を対象物201と誤認識することを防ぐことができる。
Further, since the
実施の形態2.
実施の形態1では、オペレータが、予め、3次元レーザスキャナ10の視野をスキャンして得られた点群データ17の各点に対応する各グリッドについて、「床」に相当する場合の、3次元レーザスキャナ10から当該「床」までの床距離情報を設定しておき、床補正部70は、当該各グリッドに対して設定された床距離情報をもとに、必要に応じて、「床」に相当するグリッドの距離データを補正するようにしていた。
この実施の形態2では、オペレータ等は、予め、「床」の高さを補正するための歪み補正情報をさらに設定しておくようにし、床補正部70は、当該歪み補正情報をもとに、仮想床を設定する実施の形態について説明する。
In the first embodiment, when the operator corresponds to the “floor” for each grid corresponding to each point of the
In the second embodiment, the operator or the like further sets the distortion correction information for correcting the height of the "floor" in advance, and the
図13は、この実施の形態2に係る監視装置100aの構成を示すブロック図である。
図13において、実施の形態1で図1を用いて説明した、監視装置100と同様の構成については、同じ符号を付して重複した説明を省略する。
この実施の形態2に係る監視装置100aは、実施の形態1に係る監視装置100とは、歪み補正情報記憶部90をさらに備える点と、床補正部70aが仮想床設定部703をさらに備える点が異なる。
歪み補正情報記憶部90は、「床」の高さを補正するための歪み補正情報を記憶する。
歪み補正情報は、例えば、監視領域にフラットではない床が存在する場合に、予め、オペレータ等が設定しておくようにする。
FIG. 13 is a block diagram showing a configuration of the
In FIG. 13, the same components as those of the
The
The distortion correction
The distortion correction information is set in advance by an operator or the like when, for example, a floor that is not flat exists in the monitoring area.
なお、この実施の形態2では、図13に示すように、監視装置100aが歪み補正情報記憶部90を備えるものとしたが、これに限らず、歪み補正情報記憶部90は監視装置100aの外部に備えるものとしてもよい。歪み補正情報記憶部90は、少なくとも監視装置100aの床補正部70aが、当該歪み補正情報記憶部90を参照可能な場所に備えられるようになっていればよい。
In the second embodiment, as shown in FIG. 13, the
床補正部70aの仮想床設定部703は、歪み補正情報記憶部90に記憶された歪み補正情報に基づき、床の高さを補正した「仮想床」を設定する。
具体的には、仮想床設定部703は、床関連情報記憶部80に「床」として記憶されたグリッドのY軸方向上方に存在するグリッドのうち、歪み補正情報で示された高さの範囲内のグリッドを仮想床として設定するとともに、3次元レーザスキャナ10からの距離を算出して設定する。あるいは、仮想床設定部703は、床関連情報記憶部80に「床」として記憶されたグリッドのY軸方向下方に存在するグリッドのうち、歪み補正情報で示された高さの範囲内のグリッドを仮想床として設定するとともに、3次元レーザスキャナ10からの距離を算出して設定する。これにより、仮想床設定部703は、実際の床を、嵩上げ、あるいは、嵩下げし、「仮想床」として設定する。
なお、仮想床設定部703は、嵩上げ、あるいは、嵩下げして「仮想床」としたグリッドにおける3次元レーザスキャナ10からの距離を、床関連情報記憶部80に記憶されている床距離情報と、歪み補正情報と、3次元レーザスキャナ10から見た「床」の俯角とに基づき算出するようにすればよい。3次元レーザスキャナ10から見た「床」の俯角は、予めわかっているものとする。
仮想床設定部703は、算出した3次元レーザスキャナ10から「仮想床」までの距離を、「仮想床」としたグリッドの床距離情報として、床関連情報記憶部80に記憶されている床関連情報の床距離情報に設定する。
The virtual floor setting unit 703 of the
Specifically, the virtual floor setting unit 703 has a height range indicated by distortion correction information among the grids existing above the Y-axis direction of the grid stored as the “floor” in the floor-related
The virtual floor setting unit 703 sets the distance from the three-
The virtual floor setting unit 703 uses the calculated distance from the three-
この実施の形態3に係る監視装置100aのハードウェア構成は、実施の形態1において図12Aおよび図12Bを用いて説明した構成と同様であるため、重複した説明を省略する。
なお、歪み補正情報記憶部90は、例えば、HDD1202を使用する。これは一例にすぎず、歪み補正情報記憶部90は、DVD、または、メモリ1205等によって構成されるものであってもよい。
Since the hardware configuration of the
The distortion correction
また、この実施の形態2に係る監視装置100aの動作については、床補正部70aの具体的な動作が、実施の形態1における床補正部70の具体的な動作(図5のステップST505)と異なるのみであるので、実施の形態1と同様の動作については重複した説明を省略する。
この実施の形態2に係る監視装置100aではまず、仮想床設定部703が、歪み補正情報記憶部90に記憶された歪み補正情報に基づき、床の高さを補正した「仮想床」を設定する。
その後、実施の形態1で図6を用いて説明した動作を行う。
なお、仮想床設定部703によって、床関連情報記憶部80に記憶されている床距離情報には、ユーザが予め設定した、3次元レーザスキャナ10から各グリッドに含まれる床の部分までの距離を示す情報と、仮想床設定部703が算出した、3次元レーザスキャナ10から各グリッドに含まれる仮想床までの距離を示す情報とが設定されている。
Regarding the operation of the
In the
After that, the operation described with reference to FIG. 6 in the first embodiment is performed.
The floor distance information stored in the floor-related
ここで、図14は、実施の形態2において、仮想床設定部703が「仮想床」を設定する概念を説明するための図である。
図14Aは、3次元レーザスキャナ10と、対象A801および対象B802を横から見た位置関係を示し、3次元レーザスキャナ10の視野内において、床803はフラットではなく、凸部8031と凹部8032を有している状態をあらわすモデルである。また、図14Bは、図14Aの状態から、床803の高さを補正した状態をあらわすモデルである。
なお、図14Aおよび図14Bにおいて、床803を高さ0mとした場合、凸部8031は高さ0.2mの床803の出っ張りであり、凹部8032は高さ−0.1mの床803の窪みであるものとする。
Here, FIG. 14 is a diagram for explaining the concept that the virtual floor setting unit 703 sets the “virtual floor” in the second embodiment.
FIG. 14A shows the positional relationship between the three-
In FIGS. 14A and 14B, when the
この実施の形態2では、歪み補正情報記憶部90には、予めオペレータ等が設定した歪み補正情報が記憶されている。ここでは、例えば、歪み補正情報として、±0.3mが記憶されているものとする。
当該歪み補正情報を設定することで、当該歪み補正情報の分だけ床803の高さを補正して「仮想床」とすることができる。具体的には、ここでは、床803と平行に当該床803から高さ0.3mまで嵩上げした床803aと、床803と平行に当該床803から高さ−0.3mまで嵩下げした床803bとを指定し、床803aから床803bまでを「仮想床」とすることができる。すなわち、床803から±0.3mの高さの空間を「仮想床」とすることができる。
In the second embodiment, the distortion correction
By setting the strain correction information, the height of the
図14Aのように、床803の補正前、すなわち、「仮想床」を設定する前の状態では、凸部8031および凹部8032があり、当該凸部8031および凹部8032においては、3次元レーザスキャナ10から床803までの距離と同じ距離を得られず、当該凸部8031および凹部8032を、対象A801、対象B802、あるいは、その他の対象物201と認識してしまう場合がある。
As shown in FIG. 14A, before the correction of the
これに対し、図14Bのように、床803aから床803bまでを「仮想床」とすることで、床803を、凸部8031および凹部8032を有しないフラットな床とみなすことができる。
これにより、例えば、凸部8031または凹部8032の位置で、床803を対象物201と認識してしまうことなく、真の対象物201のみが認識可能となる。
On the other hand, as shown in FIG. 14B, by setting the
As a result, for example, at the position of the
なお、上述した例では、歪み補正情報は、±0.3mとしたが、これに限らず、歪み補正情報は、オペレータ等が適宜設定可能とする。
例えば、オペレータ等は、歪み補正情報として、+0.3mと設定するようにしてもよい。
この場合、図14Bの床803aから床803まで、すなわち、床803から+0.3mの高さの空間が「仮想床」となる。
In the above example, the distortion correction information is ± 0.3 m, but the distortion correction information is not limited to this, and the distortion correction information can be appropriately set by the operator or the like.
For example, the operator or the like may set + 0.3 m as the distortion correction information.
In this case, the space from the
また、例えば、オペレータ等は、歪み補正情報として、−0.3mと設定するようにしてもよい。
この場合、図14Bの床803から床803bまで、すなわち、床803から−0.3の高さの空間が「仮想床」となる。
Further, for example, the operator or the like may set the distortion correction information to −0.3 m.
In this case, the space from
以上の考え方に基づき、仮想床設定部703は、予めオペレータ等により設定され、歪み補正情報記憶部90に記憶されている歪み補正情報に基づき、「仮想床」を設定する。具体的には、オペレータ等は、予め、3次元レーザスキャナ10の視野をスキャンして得られる点群データ17の各点に対応する各グリッドのうち、「床」に相当するグリッドから、当該グリッドにおける床を嵩上げ、または、嵩下げする高さを設定する。オペレータ等は、床を嵩上げ、または、嵩下げする高さは、床の凹凸具合に応じて、床がフラットな面とみなせる所望の高さとなるよう、適宜設定するようにすればよい。
Based on the above concept, the virtual floor setting unit 703 sets the "virtual floor" based on the distortion correction information set in advance by the operator or the like and stored in the distortion correction
以上のように、この実施の形態2によれば、床の高さを補正するための歪み補正情報に基づき、床の高さを補正した仮想床を設定するとともに、3次元レーザスキャナ10から当該仮想床までの距離を算出し、床距離情報として定義する仮想床設定部703をさらに備え、補正部702は、現距離データおよび比較距離データについて、仮想床設定部703が定義した床距離情報に基づき、距離データを補正するようにしたので、存在しないはずの対象物201を誤認識してしまうことがなくなることに加え、床の凹凸によって床を対象物201と誤認識してしまうことがなくなる。その結果、床がフラットではない場合も、床を対象物201と誤認識することなく、存在しないはずの対象物201を誤認識することなく、監視領域内に存在する対象物の認識精度をさらに向上させることができる。
As described above, according to the second embodiment, the virtual floor whose floor height is corrected is set based on the strain correction information for correcting the floor height, and the three-
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。 In the present invention, within the scope of the invention, it is possible to freely combine each embodiment, modify any component of each embodiment, or omit any component in each embodiment. ..
10 3次元レーザスキャナ、11 レーザ発光ユニット、12 レーザ光パルス、13 分散機構、14 分散レーザ光パルス、15 レーザ反射光、16 レーザ受光ユニット、17 点群データ、20 現データ演算部、21 現データ蓄積部、30 比較データ演算部、31 比較データ蓄積部、40 変化領域抽出部、50 認識処理部、60 報知処理部、70,70a 床補正部、80 床関連情報記憶部、90 歪み補正情報記憶部、100,100a 監視装置、200 背景、201 対象物、701 距離取得部、702 補正部、703 仮想床設定部、801 対象A、802 対象B、803,803a,803b 床、804 ブランクグリッド、1201 処理回路、1202 HDD、1203 入力インタフェース装置、1204 出力インタフェース装置、1205 メモリ、1206 CPU、8031 凸部、8032 凹部。 10 3D laser scanner, 11 laser light emitting unit, 12 laser light pulse, 13 dispersion mechanism, 14 dispersed laser light pulse, 15 laser reflected light, 16 laser light receiving unit, 17 point group data, 20 current data calculation unit, 21 current data Storage unit, 30 Comparison data calculation unit, 31 Comparison data storage unit, 40 Change area extraction unit, 50 Recognition processing unit, 60 Notification processing unit, 70, 70a Floor correction unit, 80 Floor-related information storage unit, 90 Distortion correction information storage Unit, 100, 100a monitoring device, 200 background, 201 object, 701 distance acquisition unit, 702 correction unit, 703 virtual floor setting unit, 801 target A, 802 target B, 803, 803a, 803b floor, 804 blank grid, 1201 Processing circuit, 1202 HDD, 1203 input interface device, 1204 output interface device, 1205 memory, 1206 CPU, 8031 convex part, 8032 concave part.
Claims (5)
前記測定結果から過去の前記距離データを取得し、比較距離データに変換する比較データ演算部と、
前記現距離データおよび前記比較距離データについて、前記3次元レーザスキャナから床までの距離が定義された床距離情報に基づき、前記距離データの補正を行う補正部と、
前記補正部が前記距離データの補正を行った補正後現距離データと補正後比較距離データとの差分値を算出し、当該差分値が閾値以上である領域を変化領域として抽出する変化領域抽出部
とを備えた監視装置。 From the measurement result of the 3D laser scanner that measured the monitoring area, the current data calculation unit that acquires the distance data to the object existing in the monitoring area and converts it into the current distance data.
A comparison data calculation unit that acquires the past distance data from the measurement result and converts it into comparison distance data.
With respect to the current distance data and the comparative distance data, a correction unit that corrects the distance data based on the floor distance information in which the distance from the three-dimensional laser scanner to the floor is defined, and a correction unit.
The change area extraction unit that calculates the difference value between the corrected current distance data obtained by correcting the distance data and the corrected comparative distance data, and extracts the area where the difference value is equal to or greater than the threshold value as the change area. Monitoring device with and.
前記現距離データおよび前記比較距離データについて、前記距離データに基づく距離が前記床距離情報に基づく距離よりも大きければ、前記距離データを補正する
ことを特徴とする請求項1記載の監視装置。 The correction unit
The monitoring device according to claim 1, wherein if the distance based on the distance data is larger than the distance based on the floor distance information, the distance data is corrected for the current distance data and the comparative distance data.
前記距離データを前記床距離情報に置き換える
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の監視装置。 The correction unit
The monitoring device according to claim 1 or 2, wherein the distance data is replaced with the floor distance information.
前記距離データを無限遠に置き換える
ことを特徴とする請求項1または請求項2記載の監視装置。 The correction unit
The monitoring device according to claim 1 or 2, wherein the distance data is replaced with infinity.
前記補正部は、
前記現距離データおよび前記比較距離データについて、前記仮想床設定部が定義した床距離情報に基づき、前記距離データを補正する
ことを特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載の監視装置。 Based on the strain correction information for correcting the height of the floor, the virtual floor with the corrected floor height is set, and the distance from the three-dimensional laser scanner to the virtual floor is calculated to obtain the floor distance. It also has a virtual floor setting unit that is defined as information.
The correction unit
One of claims 1 to 4, wherein the distance data is corrected based on the floor distance information defined by the virtual floor setting unit with respect to the current distance data and the comparative distance data. The monitoring device described.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016249375A JP6756448B2 (en) | 2016-12-22 | 2016-12-22 | Monitoring device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016249375A JP6756448B2 (en) | 2016-12-22 | 2016-12-22 | Monitoring device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018105638A JP2018105638A (en) | 2018-07-05 |
JP6756448B2 true JP6756448B2 (en) | 2020-09-16 |
Family
ID=62786994
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016249375A Active JP6756448B2 (en) | 2016-12-22 | 2016-12-22 | Monitoring device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6756448B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021050987A (en) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | Distance measuring device and electronic apparatus |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002157697A (en) * | 2000-11-21 | 2002-05-31 | Mazda Motor Corp | Controller for vehicle |
JP3941790B2 (en) * | 2004-04-08 | 2007-07-04 | 石川島播磨重工業株式会社 | Moving object detection apparatus and method |
JP2010127835A (en) * | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Toyota Motor Corp | Radar system |
JP2012120647A (en) * | 2010-12-07 | 2012-06-28 | Alpha Co | Posture detection system |
JP2012247400A (en) * | 2011-05-31 | 2012-12-13 | Toyota Motor Corp | Autonomous mobile system, method of controlling the same, and program |
US8825260B1 (en) * | 2013-07-23 | 2014-09-02 | Google Inc. | Object and ground segmentation from a sparse one-dimensional range data |
JP2015042952A (en) * | 2013-08-26 | 2015-03-05 | シャープ株式会社 | Obstacle detection device and electric vehicle |
JP6309099B2 (en) * | 2014-07-03 | 2018-04-11 | 三菱電機株式会社 | Monitoring device |
-
2016
- 2016-12-22 JP JP2016249375A patent/JP6756448B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2018105638A (en) | 2018-07-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10203402B2 (en) | Method of error correction for 3D imaging device | |
US9117281B2 (en) | Surface segmentation from RGB and depth images | |
US6970600B2 (en) | Apparatus and method for image processing of hand-written characters using coded structured light and time series frame capture | |
US20160054119A1 (en) | Shape measurement device, structure production system, shape measurement method, structure production method, and shape measurement program | |
JP6781432B2 (en) | Radio wave propagation simulation model creation method, creation system, creation device and creation program | |
US7477775B2 (en) | Microscope system | |
US9547785B2 (en) | Barcode scanner and operational method of the same | |
JP6756448B2 (en) | Monitoring device | |
JP5686012B2 (en) | Surface defect inspection apparatus and method | |
JP2016139306A (en) | Axle detection device and axle detection method | |
JP2019046295A (en) | Monitoring device | |
JP3869554B2 (en) | Inspection data creation method and apparatus, and component mounting board visual inspection apparatus using the same | |
JP2021189143A (en) | Three-dimensional measuring machine and data processing device | |
JP2000193438A (en) | Method and device for measuring 3-dimension form, and storage medium where 3-dimension form measuring program is stored | |
JP7054989B2 (en) | Monitoring device | |
JP6599031B2 (en) | Monitoring device | |
JP4129896B2 (en) | Optical three-dimensional measuring apparatus and optical three-dimensional measuring method | |
JP2019007744A (en) | Object sensing device, program, and object sensing system | |
JP2018067127A (en) | Image processing device for monitoring and monitoring device | |
EP4066010A1 (en) | Calibration of a solid-state lidar device | |
US20240302182A1 (en) | Mapping system and method of using | |
CN113673284B (en) | Depth camera snapshot method, system, equipment and medium | |
US20230401738A1 (en) | Image processing device, non-transitory computer-readable storage medium, and image processing method | |
CN115164855B (en) | Tray identification method, device, equipment and readable storage medium | |
US20240118400A1 (en) | Abnormality detection device, abnormality detection method, and program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190624 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200609 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200728 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200825 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6756448 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |