特開 2023-95847 システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023095847

(43)【公開日】2023-07-06

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

   G01V 8/10 20060101AFI20230629BHJP

   G01J 5/48 20220101ALI20230629BHJP

【ＦＩ】

G01V8/10 S

G01V8/10 U

G01J5/48 E

【審査請求】有

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023048952

(22)【出願日】2023-03-24

(62)【分割の表示】P 2021129305の分割

【原出願日】2018-03-28

(71)【出願人】

【識別番号】000006633

【氏名又は名称】京セラ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100147485

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 憲司

(74)【代理人】

【識別番号】230118913

【弁護士】

【氏名又は名称】杉村 光嗣

(74)【代理人】

【識別番号】100132045

【弁理士】

【氏名又は名称】坪内 伸

(74)【代理人】

【識別番号】100198568

【弁理士】

【氏名又は名称】君塚 絵美

(72)【発明者】

【氏名】蘇 耀恒

(57)【要約】

【課題】被写体の温度に関する情報を高い精度で推定する
【解決手段】システムは、被写体の遠赤外画像を撮像部１３が撮像し、撮像部１３の撮像範囲に含まれる被写体までの距離である被写体距離情報を取得し、被写体距離情報に基づき被写体の温度に関する情報を推定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

被写体の遠赤外画像を撮像部が撮像し、
前記撮像部の撮像範囲に含まれる前記被写体までの距離である被写体距離情報を取得し、
前記被写体距離情報に基づき前記被写体の温度に関する情報を推定する、
システム。

【請求項2】

前記被写体の温度に関する情報に基づき前記被写体の種別を推定する請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記被写体の温度が所定範囲にある場合、前記被写体の種別が人間であると推定する請求項２に記載のシステム。

【請求項4】

前記遠赤外画像における被写体の像の形状または挙動に関する情報を取得し、前記形状または挙動に関する情報と、前記温度に関する情報とに基づき、前記被写体の種別の推定を行う請求項２又は３に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、遠赤外線カメラが、被写体から放出される赤外線を撮像し、撮像した赤外線の強度に基づいて算出される被写体の温度により、歩行者である被写体を抽出することが知られている。遠赤外線カメラによって得られた熱画像から路面の領域を推定し、該路面の温度に基づいて歩行者の取り得る温度を算出することによって、高い精度で歩行者を抽出することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－５３７２４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、路面の温度と歩行者の取り得る温度との関係は一定でないことがある。このため、特許文献１に記載の方法では、遠赤外線カメラによって検出された遠赤外線の強度を用いて路面の温度と歩行者の取り得る温度との関係に基づいて、被写体の温度に関する情報を正確に推定することが困難となる。

【0005】

本開示は、被写体の温度に関する情報を高い精度で推定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一実施形態に係るシステムは、被写体の遠赤外画像を撮像部が撮像する。前記システムは、前記撮像部の撮像範囲に含まれる前記被写体までの距離である被写体距離情報を取得する。前記システムは、前記被写体距離情報に基づき前記被写体の温度に関する情報を推定する。

【発明の効果】

【0007】

本開示の一実施形態によれば、被写体の温度に関する情報を高い精度で推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本実施形態に係る画像処理装置を含む被写体種別推定システムを備える移動体を示す概略図である。

【図2】図１に示す被写体種別推定システムの概略構成を示す機能ブロック図である。

【図3】図１に示す撮像部によって撮像された遠赤外画像の例を示す概略図である。

【図4】図１に示す被写体種別推定システムの被写体種別推定処理のフローを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本開示の一実施形態に係る画像処理装置１０について、図面を参照して説明する。

【0010】

図１に示すように、本開示の一実施形態に係る画像処理装置１０を含む被写体種別推定システム１は、移動体１００に取り付けられる。

【0011】

移動体１００は、例えば車両、船舶、および航空機等を含んでよい。車両は、例えば自動車、産業車両、鉄道車両、生活車両、および滑走路を走行する固定翼機等を含んでよい。自動車は、例えば乗用車、トラック、バス、二輪車、およびトロリーバス等を含んでよい。産業車両は、例えば農業および建設向けの産業車両等を含んでよい。産業車両は、例えばフォークリフトおよびゴルフカート等を含んでよい。農業向けの産業車両は、例えばトラクター、耕耘機、移植機、バインダー、コンバイン、および芝刈り機等を含んでよい。建設向けの産業車両は、例えばブルドーザー、スクレーバー、ショベルカー、クレーン車、ダンプカー、およびロードローラ等を含んでよい。車両は、人力で走行するものを含んでよい。車両の分類は、上述した例に限られない。例えば、自動車は、道路を走行可能な産業車両を含んでよい。複数の分類に同じ車両が含まれてよい。船舶は、例えばマリンジェット、ボート、およびタンカー等を含んでよい。航空機は、例えば固定翼機および回転翼機等を含んでよい。

【0012】

図２に示すように、被写体種別推定システム１は、撮像装置１１と、距離測定装置１２とを備える。撮像装置１１は、撮像部１３と、画像処理装置１０とを備える。

【0013】

図１に示したように、撮像部１３は、例えば、移動体１００の前方から放出される遠赤外光を撮像可能なように移動体１００に取付けられている。撮像部１３は、移動体１００の前方に限らず、側方または後方を撮像可能なように移動体１００に取り付けられてもよい。撮像部１３は、撮像範囲内にある被写体から放出された遠赤外光を撮像した遠赤外画像を生成する。撮像部１３は、例えば、遠赤外カメラである。

【0014】

撮像装置１１の撮像範囲に基準物体１５が取り付けられている。具体的には、基準物体１５は、移動体１００の外表面における、撮像部１３の撮像位置から予め定められた基準距離Ｄ１に固定されている。基準物体１５は、所定の放射率を有する物体である。所定の放射率は、例えば、人間の放射率が取り得る範囲である。人間の放射率は、皮膚の状態、および衣服の素材等にもよるが、例えば０．９５～１である。基準物体１５は、例えば、放射率が１の物体である黒体であってよい。基準物体１５の温度は、体温が取り得る範囲に含まれる所定温度であってよい。体温が取り得る範囲は、例えば、３５度から４２度である。基準物体１５は、ヒーター等の任意の温度制御装置によって所定温度に保持されるよう制御されてよい。

【0015】

画像処理装置１０は、画像取得部１７と、情報取得部１８と、メモリ１９と、コントローラ２０と、出力部２１とを備える。

【0016】

画像取得部１７は、撮像装置１１によって生成された遠赤外画像を取得するインターフェースである。

【0017】

情報取得部１８は、被写体距離Ｄ２を取得する。被写体距離Ｄ２は、距離測定装置１２によって測定された、遠赤外画像の撮像位置から該遠赤外画像に像として含まれる被写体までの距離である。

【0018】

メモリ１９は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）およびＲＯＭ（Read Only Memory）など、任意の記憶デバイスにより構成される。メモリ１９は、基準物体１５から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０を記憶する。メモリ１９は、撮像部１３における撮像位置から基準物体１５までの基準距離Ｄ１を記憶する。メモリ１９は、撮像部１３における撮像位置から距離測定装置１２までの距離Ｄ２２を記憶する。遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０、基準距離Ｄ１、および距離Ｄ２２は、予め設計された値である。遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０、基準距離Ｄ１、および距離Ｄ２２は、被写体種別推定システム１の移動体１００への搭載後に校正された値、あるいは実測値であってもよい。

【0019】

コントローラ２０は、１以上のプロセッサおよびメモリを含む。コントローラ２０は、特定のプログラムを読み込ませて特定の機能を実行する汎用のプロセッサ、および特定の処理に特化した専用のプロセッサを含んでよい。専用のプロセッサは、特定用途向けＩＣ（ASIC; Application Specific Integrated Circuit）を含んでよい。プロセッサは、プログラマブルロジックデバイス（PLD; Programmable Logic Device）を含んでよい。ＰＬＤは、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含んでよい。コントローラ２０は、１つまたは複数のプロセッサが協働するＳｏＣ（System-on-a-Chip）、およびＳｉＰ（System In a Package）のいずれかであってもよい。

【0020】

コントローラ２０は、画像取得部１７によって取得された遠赤外画像に対して処理を実行する。コントローラ２０が実行する処理の詳細は後述する。

【0021】

出力部２１は、コントローラ２０によって実行された処理に基づく情報を、距離測定装置１２、ならびに移動体１００に搭載されたディスプレイおよびＥＣＵ（Engine Control UnitまたはElectric Control Unit）等に出力してよい。ＥＣＵは、出力部２１によって出力された情報に基づいて、例えば移動体１００に関連して使用される被制御装置を制御することにより、移動体１００の走行を制御しうる。被制御装置には、例えば、エンジン、モータ、トランスミッション、カーエアコンディショナ、パワーウィンドウ、カーナビゲーションシステム、カーオーディオ、ヘッドアップディスプレイ等を含んでよいが、これらに限られない。

【0022】

距離測定装置１２は、撮像装置１１における撮像位置から被写体までの距離である被写体距離Ｄ２を算出するための情報を生成する。被写体距離Ｄ２を算出するための情報は、例えば、該距離測定装置１２から被写体までの距離Ｄ２１、または被写体距離Ｄ２そのものである。被写体距離Ｄ２を算出するための情報が距離Ｄ２１である構成では、距離測定装置１２は、距離Ｄ２１を測定し、測定した距離Ｄ２１を、被写体距離Ｄ２を算出するための情報として生成する。被写体距離Ｄ２を算出するための情報が被写体距離Ｄ２そのものである構成では、距離測定装置１２は、距離Ｄ２１を測定する。距離測定装置１２は、測定された距離Ｄ２１と、予め定められた撮像装置１１の撮像位置および距離測定装置１２の間の距離Ｄ２２とに基づいて撮像装置１１における撮像位置から被写体までの被写体距離Ｄ２を算出する。図１に示した例では、距離測定装置１２は、撮像部１３と被写体との間に位置する。このため、距離測定装置１２は、距離測定装置１２から被写体までの距離Ｄ２１と、撮像装置１１から距離測定装置１２まで間の距離Ｄ２２との合計Ｄ２１＋Ｄ２２である被写体距離Ｄ２を算出する。

【0023】

距離測定装置１２は、例えば、ＲＡＤＡＲ（Radio detection And Ranging）、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等であってよい。距離測定装置１２は、単眼カメラであってもよい。単眼カメラを適用した距離測定装置１２は、被写体を撮像した画像に基づいて公知の方法により、被写体距離Ｄ２を算出しうる。これらに限られず、距離測定装置１２は、任意の方法で撮像位置から被写体までの距離を測定してよい。

【0024】

ここで、コントローラ２０が実行する処理について、図面を参照して詳細に説明する。

【0025】

コントローラ２０は、撮像部１３によって撮像された、図３に示すような遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれるか否かを判定する。コントローラ２０は、遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれると判定した場合、対象被写体１６の像１６ｉｍを抽出する。対象被写体１６は、コントローラ２０によって後述するように温度を推定する対象となる被写体である。

【0026】

具体的には、コントローラ２０は、遠赤外画像におけるエッジを検出し、該エッジによって囲まれる領域を抽出する。そして、コントローラ２０は、該領域が所定の大きさ以上であるか否かを判定する。さらに、コントローラ２０は、該領域が所定の大きさ以上である場合に、該領域に含まれる各画素の信号レベルの最大値と最小値との差が閾値以下であるか否かを判定する。コントローラ２０は、差が閾値以下である領域がある場合、遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれると判定する。コントローラ２０は、遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれると判定すると、該領域に表される像を対象被写体１６の像１６ｉｍとして抽出する。コントローラ２０が、遠赤外画像において対象被写体１６の像１６ｉｍを抽出する方法は、これに限られず任意の方法であってよい。

【0027】

コントローラ２０は、対象被写体１６までの距離を算出するための情報を距離測定装置１２から取得する。

【0028】

具体的には、コントローラ２０は、遠赤外画像における対象被写体１６の像１６ｉｍの位置を判定する。コントローラ２０は、出力部２１に、距離測定装置１２に該位置を出力させる。距離測定装置１２は、出力部２１によって出力された、遠赤外画像内での位置に基づいて、撮像位置から対象被写体１６までの被写体距離Ｄ２を測定する。距離測定装置１２は、測定された被写体距離Ｄ２を画像処理装置１０に出力する。距離測定装置１２によって被写体距離Ｄ２が出力されると、情報取得部１８は、被写体距離Ｄ２を取得する。

【0029】

コントローラ２０は、距離測定装置１２によって測定可能な範囲にある全ての物体までの距離を該距離測定装置１２から取得してもよい。この場合、コントローラ２０は、距離測定装置１２が測定した各物体までの距離のうち、遠赤外画像における対象被写体１６の像１６ｉｍの位置に相当する実空間での位置ある物体までの距離を被写体距離Ｄ２として抽出する。

【0030】

コントローラ２０は、被写体距離Ｄ２と、基準距離Ｄ１と、基準物体１５の温度に関する情報と、対象被写体１６の像１６ｉｍにおける信号レベルと、基準物体１５の撮像領域として予め定められている領域１５ｉｍにおける信号レベルとに基づいて、対象被写体１６の温度を推定する。温度に関する情報は、温度であってよい。温度に関する情報は、温度を換算することのできる任意の情報であってよい。以降において、温度に関する情報は、温度であるとして説明する。

【0031】

基準物体１５および対象被写体１６を含む被写体から放出された遠赤外光は、大気に吸収される。そのため、遠赤外光の強度は、該遠赤外光が伝播する距離が長くなるほど減衰する。具体的には、基準物体１５から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０、基準物体１５から基準距離Ｄ１離れた撮像位置で撮像された遠赤外光の強度Ｉ_Ａ１、および大気による遠赤外光の吸収係数αには、式（１）に示す関係が成立する。上述したように、基準物体１５は所定の放射率を有し、予め定められた温度に制御されている。そのため、遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０は、既知の値であり、上述したように予めメモリ１９に記憶されている。また、遠赤外光の強度Ｉ_Ａ１は、遠赤外画像内で基準物体１５の撮像領域として予め定められている領域１５ｉｍの信号レベルに対応する値である。また、基準距離Ｄ１は、上述したように撮像部１３の撮像位置から基準物体１５までの距離であり、上述したように予めメモリ１９に記憶されている。

【0032】

α＝－（ｌｏｇ_１０（Ｉ_Ａ１／Ｉ_Ａ０））／Ｄ１ 式（１）

【0033】

また、対象被写体１６から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ０、対象被写体１６から被写体距離Ｄ２離れた撮像位置で撮像された遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ１、及び大気による遠赤外光の吸収係数αには、式（２）に示す関係が成立する。遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ１は、遠赤外画像内で被写体の像における信号レベルに対応する値である。また、上述したように、被写体距離Ｄ２は、距離測定装置１２によって測定されている。

【0034】

α＝－（ｌｏｇ_１０（Ｉ_Ｂ１／Ｉ_Ｂ０））／Ｄ２ 式（２）

【0035】

したがって、対象被写体１６から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ０は、式（３）によって導出される。

【0036】

【数1】

【0037】

コントローラ２０は、対象被写体１６から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ０を算出すると、強度Ｉ_Ｂ０を温度に換算し、換算された温度を対象被写体１６の温度と推定する。

【0038】

コントローラ２０は、対象被写体１６の温度を推定すると、該温度に基づいて対象被写体１６の種別を推定する。具体的には、コントローラ２０は、対象被写体１６の温度が所定範囲内であるか否かを判定する。所定範囲とは、人間の体温がとり得る範囲であり、例えば、３５度から３９度である。コントローラ２０は、対象被写体１６の温度が所定範囲にある場合、対象被写体１６の種別が人間であると推定する。コントローラ２０は、対象被写体１６の温度が所定範囲にない場合、対象被写体１６の種別が人間以外であると推定する。

【0039】

コントローラ２０は、対象被写体１６の温度が所定範囲にある場合、対象被写体１６の種別ではなく、種別の候補が人間であると推定してもよい。この場合、コントローラ２０は、対象被写体１６の像１６ｉｍの形状または挙動に基づいて、対象被写体１６の種別が人間であるか否かを判定する。具体的には、コントローラ２０は、種別の候補が人間であると推定された対象被写体１６の像１６ｉｍの形状が予め記憶されている形状と類似している場合、対象被写体１６の種別が人間であると推定する。また、コントローラ２０は、種別の候補が人間であると推定された対象被写体１６の像１６ｉｍの挙動によって対象被写体１６の種別が人間であるか否かを推定してもよい。対象被写体１６の像１６ｉｍの挙動は、例えば、対象被写体１６の像１６ｉｍの形状が時間に伴って変化した履歴である。コントローラ２０は、対象被写体１６の像１６ｉｍの挙動が予め記憶されている挙動と類似している場合、該対象被写体１６の種別が人間であると判定してよい。なお、形状または挙動が類似しているか否かを判定する方法は、任意の方法であってよい。

【0040】

コントローラ２０は、対象被写体１６の種別を判定すると、該種別を移動体１００に搭載されたディスプレイまたはＥＣＵに出力するよう出力部２１を制御してもよい。コントローラ２０は、該種別とともに被写体距離Ｄ２をディスプレイまたはＥＣＵに出力するよう出力部２１を制御してもよい。

【0041】

続いて、本実施形態の画像処理装置１０の被写体種別推定処理について、図４を参照して説明する。画像処理装置１０は、撮像部１３から遠赤外画像を取得すると、被写体種別推定処理を開始する。

【0042】

ステップＳ１１では、コントローラ２０は、画像取得部１７によって取得された遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれるか否かを判定する。コントローラ２０が、遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれると判定すると、プロセスは、ステップＳ１２に進む。コントローラ２０は、遠赤外画像に対象被写体１６の像１６ｉｍが含まれないと判定すると、被写体種別推定処理を終了する。

【0043】

ステップＳ１２では、コントローラ２０は、画像取得部１７によって取得された遠赤外画像において対象被写体１６の像１６ｉｍを抽出する。コントローラ２０が対象被写体１６の像を抽出すると、プロセスはステップＳ１３に進む。

【0044】

ステップＳ１３では、コントローラ２０は、遠赤外画像における対象被写体１６の像１６ｉｍの位置を判定する。コントローラ２０が対象被写体１６の像１６ｉｍの位置を判定すると、プロセスはステップＳ１４に進む。

【0045】

ステップＳ１４では、コントローラ２０は、距離測定装置１２が測定した被写体距離Ｄ２を対象被写体１６の像１６ｉｍの位置に基づいて取得する。コントローラ２０が被写体距離Ｄ２を取得すると、プロセスはステップＳ１５に進む。

【0046】

ステップＳ１５では、コントローラ２０は、被写体距離Ｄ２と、基準距離Ｄ１と、基準物体１５の温度と、対象被写体１６の像１６ｉｍにおける信号レベルと、基準物体１５の撮像領域として予め定められている領域１５ｉｍにおける信号レベルとに基づいて、対象被写体１６の温度を推定する。コントローラ２０が対象被写体１６の温度を推定すると、プロセスはステップＳ１６に進む。

【0047】

ステップＳ１６では、コントローラ２０は、推定された対象被写体１６の温度が所定範囲内にあるか否かを判定する。コントローラ２０が、推定された対象被写体１６の温度が所定範囲内であると判定すると、プロセスは、ステップＳ１７に進む。コントローラ２０が、推定された対象被写体１６の温度が所定範囲内でないと判定すると、プロセスは、ステップＳ１８に進む。

【0048】

ステップＳ１７では、コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間であると推定する。コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間であると推定すると、被写体種別推定処理を終了する。

【0049】

ステップＳ１８では、コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間でないと推定する。コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間でないと推定すると、被写体種別推定処理を終了する。

【0050】

以上説明したように、本実施形態によれば、画像処理装置１０は、被写体距離Ｄ２と、基準距離Ｄ１と、基準物体１５の温度と、対象被写体１６の像１６ｉｍにおける信号レベルと、基準物体１５の撮像領域として予め定められている領域１５ｉｍにおける信号レベルとに基づいて、対象被写体１６の温度を推定する。このため、画像処理装置１０は、基準物体１５の温度と、遠赤外画像における撮像領域の信号レベルとから推定される遠赤外光の減衰の度合いを鑑みて対象被写体１６の温度を推定することになる。したがって、画像処理装置１０は、大気による遠赤外光の吸収率が変動しても、温度の推定における正確性を向上させうる。また、遠赤外光は、伝播する距離が長いほど多く吸収される。そのため、画像処理装置１０は、撮像位置から基準距離Ｄ１にある基準物体１５の温度に基づいて、被写体距離Ｄ２にある対象被写体１６の温度を推定することによって、該温度の推定の正確性をより向上させうる。

【0051】

また、本実施形態によれば、基準物体１５の温度は定められた温度である。これにより、画像処理装置１０は、基準物体１５の温度を計測するための機器を備えることなく、簡易な構成で対象被写体１６の温度の測定の正確性を向上させうる。

【0052】

また、本実施形態によれば、画像処理装置１０は、被写体の温度と、遠赤外画像における被写体の像の形状または挙動とに基づいて被写体の種別を推定する。具体的には、画像処理装置１０は、遠赤外画像における被写体の像の形状または挙動に基づいて対象被写体１６を抽出し、対象被写体１６の温度に基づいて対象被写体１６の種別を推定する。仮に、対象被写体１６の像１６ｉｍの形状または挙動のみに基づいて該対象被写体１６の種別を推定する場合、形状または挙動が所定の種別のそれぞれ形状または挙動に類似しているが、温度が所定の種別について定められる範囲にない対象被写体１６が所定の種別であると誤って推定される場合がある。例えば、対象被写体１６の像１６ｉｍは人間の形状に類似しているが、人間の取り得る範囲の温度でないマネキン等が人間であると誤って推定される場合がある。したがって、画像処理装置１０は、対象被写体１６の温度と、遠赤外画像における対象被写体１６の像１６ｉｍの形状または挙動とに基づいて被写体の種別を推定することによって、該種別の推定の正確性を向上させうる。

【0053】

また、本実施形態によれば、画像処理装置１０は、対象被写体１６の種別が人間であるか否かを推定し、基準物体１５の放射率は人間の放射率に等しい。仮に、基準物体１５の放射率が人間の放射率と異なる場合、放射率の差異に起因して、基準物体１５における温度と像の撮像領域の信号レベルとの関係は、対象被写体１６における温度と信号レベルとの関係とは同じでないことがある。この場合、基準物体１５における温度と像の撮像領域の信号レベルとの関係を鑑みても、対象被写体１６の像の信号レベルに基づいて対象被写体１６の温度は正確に推定されないことがある。これに対し、基準物体１５の放射率が人間の放射率と等しいことによって、基準物体１５における温度と像の撮像領域の信号レベルとの関係は、人間である対象被写体１６における温度と像の信号レベルとの関係に適用される。したがって、画像処理装置１０は、基準物体１５における温度と像の撮像領域の信号レベルとの関係に基づいて対象被写体１６の温度を推定することによって、温度の推定の正確性を向上させうる。

【0054】

また、本実施形態によれば、基準物体１５の温度は、体温の取り得る範囲に含まれる。被写体から放出される赤外光の波長の分布範囲は、該被写体の温度によって異なる。また、被写体から放出される赤外光のうち、最も強度の高い光の波長は該被写体の温度によって異なる。したがって、波長の分布範囲、および最も強度の高い波長が類似している赤外光を放出する基準物体１５が適用されることによって、人間から放出される赤外光と基準物体１５から放出する赤外光の特性が類似する。そのため、画像処理装置１０は、被写体から放出される赤外光の強度を、人間と類似した特性を有する赤外光の強度と比較することによって、被写体が人間である場合の該被写体の温度の推定の正確性を向上させうる。したがって、画像処理装置１０は、温度の推定の正確性を向上することによって、被写体の種別の推定の正確性を向上させうる。

【0055】

本実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨および範囲内で、多くの変更および置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限されるものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形または変更が可能である。例えば、実施形態および実施例に記載の複数の構成ブロックを１つに組合せたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。

【0056】

上述の実施形態において、撮像装置１１と距離測定装置１２とが別体である構成を説明したが、撮像装置１１と距離測定装置１２とが一体として構成されてよい。撮像装置１１は、内部に距離測定装置１２を備えてもよい。

【0057】

上述の実施形態において、撮像装置１１が撮像部１３と画像処理装置１０とを備える構成を説明し、図１において撮像部１３と画像処理装置１０とは別体に構成されている例を示したが、これに限らない。例えば、撮像部１３と画像処理装置１０とは一体に構成されてもよい。

【0058】

上述の実施形態において、複数の基準物体１５が、移動体１００における、撮像部１３の撮像範囲に取り付けられてもよい。この場合、複数の基準物体１５は、人間が取り得る温度範囲における互いに異なる温度に定められてよい。例えば、複数の基準物体１５のうちの第１基準物体の温度は、例えば該温度範囲の最高温度に定められてよい。第２基準物体の温度は、例えば該温度範囲の最低温度に定められてよい。このような構成において、コントローラ２０は、第１基準物体および第２基準物体の両方に基づいて、対象被写体１６の温度を推定してもよい。

【0059】

例えば、コントローラ２０は、第１基準物体および第２基準物体それぞれの撮像領域として予め定められている領域の信号レベルの平均値を算出する。そして、コントローラ２０は、算出した信号レベルの平均値に対応する強度に基づいて、上述の式（１）および式（２）を用いて、対象被写体１６の温度を推定する。

【0060】

また、例えば、コントローラ２０は、第１基準物体および第２基準物体に基づいて、上述の式（１）を用いてそれぞれ放射率αを算出してもよい。そして、コントローラ２０は、それぞれ算出された放射率αの平均値に基づいて、上述の式（２）を用いて対象被写体１６から放出された赤外光の強度Ｉ_Ｂ１を算出し、強度Ｉ_Ｂ１を換算することによって対象被写体１６の温度を推定してもよい。

【0061】

また、例えば、コントローラ２０は、第１基準物体の温度と、遠赤外画像内で第１基準物体の撮像領域として予め定められている領域における信号レベルと、撮像位置から第１基準物体までの距離に基づいて、上述と同様に対象被写体１６の温度を推定する。さらに、コントローラ２０は、第２基準物体の温度と、遠赤外画像内で第２基準物体の撮像領域として予め定められている領域における信号レベルと、撮像位置から第２基準物体までの距離に基づいて、上述と同様に対象被写体１６の温度を推定する。そして、コントローラ２０は、第１基準物体に基づいて推定された温度と第２基準物体に基づいて推定された温度とに基づいて対象被写体１６の温度を推定してもよい。例えば、コントローラ２０は、第１基準物体に基づいて推定された温度と第２基準物体に基づいて推定された温度との平均温度を対象被写体１６の温度としてもよい。

【0062】

上述の実施形態において、被写体種別推定システム１は距離測定装置１２を備えるが、これに限らない。例えば、被写体種別推定システム１は、距離測定装置１２を備えず、画像処理装置１０のコントローラ２０が、画像取得部１７によって取得された遠赤外画像に基づいて、公知の方法により被写体距離Ｄ２を算出してもよい。この場合、コントローラ２０は、遠赤外画像に基づいて算出された被写体距離Ｄ２を用いて、対象被写体１６の温度を推定してもよい。この場合、被写体種別推定システム１は、距離測定装置１２を備える必要がなく、簡易な構成により対象被写体１６の温度を推定しうる。

【0063】

上述の実施形態において、温度に関する情報は遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ０であってもよい。この場合、コントローラ２０は、対象被写体１６から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ｂ０に基づいて対象被写体１６の種別を推定してもよい。具体的には、コントローラ２０は、強度Ｉ_Ｂ０が所定範囲にあるか否かを判定する。所定範囲とは、人間から放出されうる遠赤外光の強度の範囲である。コントローラ２０は、強度Ｉ_Ｂ０が所定範囲にある場合、対象被写体１６の種別が人間であると推定する。コントローラ２０は、強度Ｉ_Ｂ０が所定範囲にない場合、対象被写体１６の種別が人間でないと推定する。

【0064】

上述の実施形態において、メモリ１９は、基準物体１５から放出された遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０を記憶するが、これに限られない。例えば、メモリ１９は、基準物体１５の温度を記憶してもよい。この場合、コントローラ２０は、メモリ１９に記憶されている基準物体１５の温度を遠赤外光の強度Ｉ_Ａ０に換算する。そして、コントローラ２０は、換算された強度Ｉ_Ａ０に基づいて、対象被写体１６の温度を推定する。

【0065】

上述の実施形態において、コントローラ２０は、遠赤外画像のエッジ、ならびに該エッジに囲まれる領域の大きさおよび信号レベルに基づいて対象被写体１６の像１６ｉｍを抽出したが、この限りではない。コントローラ２０は、上述のように抽出された被写体の中から、さらにエッジに囲まれる領域の形状または挙動に基づいて、対象被写体１６の像１６ｉｍを抽出してもよい。

【0066】

上述の実施形態において、コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間であるか否かを判定したかを判定したがこの限りではない。例えば、コントローラ２０は、対象被写体１６の種別が人間ではない所定の物体であるか否かを判定してよい。この場合、コントローラ２０は、推定された対象被写体１６の温度が該物体の取り得る温度範囲内であるか否かを判定する。また、基準物体１５は、該物体の温度が取り得る範囲に制御されてよい。また、基準物体１５の放射率は該物体の放射率が取り得る範囲であってよい。

【符号の説明】

【0067】

１ 被写体種別推定システム
１０ 画像処理装置
１１ 撮像装置
１２ 距離測定装置
１３ 撮像部
１５ 基準物体
１６ 対象被写体
１７ 画像取得部
１８ 情報取得部
１９ メモリ
２０ コントローラ
２１ 出力部
１００ 移動体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】