特開 2024-142990 情報処理装置、情報処理方法および照明システム

(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】P2024142990

(43)【公開日】2024-10-11

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および照明システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/62 20170101AFI20241003BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20241003BHJP

   G01B 11/28 20060101ALI20241003BHJP

【ＦＩ】

G06T7/62

G06T7/60 110

G01B11/28 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023055426

(22)【出願日】2023-03-30

(71)【出願人】

【識別番号】000003757

【氏名又は名称】東芝ライテック株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】高柳 佳幸

(72)【発明者】

【氏名】高原 雄一郎

【テーマコード（参考）】

2F065

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA23

2F065AA24

2F065AA59

2F065FF04

2F065GG07

2F065JJ05

2F065LL10

2F065QQ31

2F065RR06

5L096CA05

5L096FA52

5L096FA70

5L096GA08

(57)【要約】

【課題】物体のサイズの推定精度を高めることができる情報処理装置、情報処理方法および照明システムを提供すること。
【解決手段】実施形態に係る情報処理装置は、検出部、推定部とを具備する。検出部は、複数の照明装置それぞれに設置された複数のカメラであって、画角が重なる複数のカメラそれぞれで撮像した画像それぞれから物体を検出する。推定部は、画像それぞれから検出した物体に基づいて、物体のサイズを推定する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の照明装置それぞれに設置された複数のカメラであって、画角が重なる複数のカメラそれぞれで撮像した画像それぞれから物体を検出する検出部と；
前記画像それぞれから検出した前記物体に基づいて、前記物体のサイズを推定する推定部と；
を具備する情報処理装置。

【請求項2】

前記推定部は、
前記画像における前記物体の座標を特定し、特定した前記座標に基づいて前記物体の体積を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推定部は、
前記座標に前記物体が存在する場合と、前記座標に前記物体が存在しない場合とにおける前記画像の比較結果に基づいて、前記体積を推定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推定部は、
前記比較結果に基づいて前記体積の変化があった場合に、前記画像に付加情報を付加する
請求項３に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記推定部は、
前記物体の単位体積を予め設定しておき、推定した前記体積を前記単位体積で除することで前記物体の数量を推定する
請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記検出部は、
前記画像に移動体が含まれる場合には、当該画像を用いた前記物体の検出処理を禁止する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記推定部は、
前記カメラが設置された空間の収容可能サイズを予め設定しておき、推定した前記サイズに基づいて、前記収容可能サイズに対する前記物体の占有率を算出する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項8】

情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
画角が重なる複数のカメラそれぞれで撮像した画像それぞれから物体を検出する検出工程と；
前記画像それぞれから検出した前記物体に基づいて、前記物体のサイズを推定する推定工程と；
を含む情報処理方法。

【請求項9】

画角が重なる複数のカメラそれぞれが設けられる複数の照明装置と；
前記複数のカメラそれぞれで撮像した画像それぞれから物体を検出し、前記画像それぞれから検出した前記物体に基づいて、前記物体のサイズを推定する情報処理装置と；
を具備する照明システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および照明システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、カメラ等を用いた物体検出技術において、検出した物体のサイズを推定する技術がある（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】特許第７２１４０２４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、従来技術では、検出した物体までの距離と、床面までの距離の差からサイズを推定しているため、床面の傾斜やいびつな形状の物体では正確なサイズ推定ができないおそれがあった。

【0005】

本発明が解決しようとする課題は、物体のサイズの推定精度を高めることができる情報処理装置、情報処理方法および照明システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係る情報処理装置は、検出部と、推定部とを具備する。前記検出部は、複数の照明装置それぞれに設置された複数のカメラであって、画角が重なる複数のカメラそれぞれで撮像した画像それぞれから物体を検出する。前記推定部は、前記画像それぞれから検出した前記物体に基づいて、前記物体のサイズを推定する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、実施形態に係る照明システムの構成例を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図4】図４は、空間情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、物体情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る情報処理装置において実行される処理の処理手順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】

【0008】

以下で説明する情報処理装置１００は、検出部１２２と、推定部１２３とを具備する。検出部１２２は、複数の照明装置１それぞれに設置された複数のカメラ１１であって、画角が重なる複数のカメラ１１それぞれで撮像した画像それぞれから物体Ｏを検出する。推定部１２３は、画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する。

【0009】

以下で説明する推定部１２３は、画像における物体Ｏの座標を特定し、特定した座標に基づいて物体Ｏの体積を推定する。

【0010】

以下で説明する推定部１２３は、座標に物体Ｏが存在する場合と、座標に物体Ｏが存在しない場合とにおける画像の比較結果に基づいて、体積を推定する。

【0011】

以下で説明する推定部１２３は、比較結果に基づいて体積の変化があった場合に、画像に付加情報を付加する。

【0012】

以下で説明する推定部１２３は、物体Ｏの単位体積を予め設定しておき、推定した体積を単位体積で除することで物体Ｏの数量を推定する。

【0013】

以下で説明する検出部１２２は、画像に移動体が含まれる場合には、当該画像を用いた物体Ｏの検出処理を禁止する。

【0014】

以下で説明する推定部１２３は、カメラ１１が設置された空間ＳＰの収容可能サイズを予め設定しておき、推定したサイズに基づいて、収容可能サイズに対する物体Ｏの占有率を算出する。

【0015】

以下で説明する情報処理方法は、検出工程と、推定工程とを含む。検出工程は、複数の照明装置１それぞれに設置された複数のカメラ１１であって、画角が重なる複数のカメラ１１それぞれで撮像した画像それぞれから物体Ｏを検出する。推定工程は、画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する。

【0016】

以下で説明する照明システムＳは、複数の照明装置１と、情報処理装置１００とを具備する。複数の照明装置１は、画角が重なる複数のカメラ１１それぞれが設けられる。情報処理装置１００は、複数のカメラ１１それぞれで撮像した画像それぞれから物体Ｏを検出し、画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する。

【0017】

以下、図面を参照して、実施形態に係る照明装置を説明する。実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

【0018】

図１は、実施形態に係る照明システムの構成例を示す図である。図１に示す照明システムＳは、例えば、工場等のような比較的大きく、多くの人流が生じる施設に配置され、複数の照明装置を個別に複雑に制御する際に好適である。また、本開示では、照明システムＳは、物体のサイズを検出するため、例えば、工場における倉庫等に設置される。

【0019】

図１に示すように、照明システムＳは、複数の照明装置１と、情報処理装置１００と、端末装置２００とを含む。図１に示す照明システムＳでは、照明装置１と、情報処理装置１００と、端末装置２００とは、例えばイーサネット（登録商標）等の通信ネットワークによって接続される。

【0020】

照明装置１は、施設等の所定の空間ＳＰを照らす照明装置である。照明装置１は、例えば、天井面に直付けされ、天井から床面を照射する照明装置である。なお、図１では、空間ＳＰが、工場等の倉庫である場合を示し、空間ＳＰ内には資材等が梱包された段ボールである物体Ｏが載置されている。

【0021】

図１に示すように、照明装置１は、光源部１０と、カメラ１１とを備える。光源部１０は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光素子を備え、空間ＳＰを天井から床面に向かって光を照射する。

【0022】

カメラ１１は、空間ＳＰを撮像するカメラであり、照明装置１に内蔵される。カメラ１１は、空間ＳＰを天井から床面方向に向いた画角を有する。なお、カメラ１１は、例えば
魚眼レンズを備える。

【0023】

また、空間ＳＰに設置された複数の照明装置１それぞれのカメラ１１は、画角が重なるように設置される。つまり、空間ＳＰにおける少なくとも一部の範囲については両方のカメラ１１で撮像される。

【0024】

情報処理装置１００は、情報処理方法を実行するサーバ装置である。情報処理装置１００は、空間ＳＰを有する施設内に設置されるサーバ装置であってもよく、施設外に設置されるサーバ装置であってもよい。また、情報処理装置１００は、クラウドシステムによって実現してもよい。

【0025】

端末装置２００は、空間ＳＰを有する施設に設置された端末装置である。端末装置２００は、例えば、施設の管理者や従業員等によって操作される。端末装置２００は、スマートフォン、タブレットＰＣ、ノートＰＣ、デスクトップＰＣ等の任意の端末装置を採用可能である。

【0026】

次に、図１を用いて、照明システムＳの動作例について説明する。

【0027】

具体的には、まず、複数の照明装置１それぞれは、カメラ１１により空間ＳＰを撮像し、撮像した画像を情報処理装置１００へ送信する（ステップＳ１）。より具体的には、それぞれのカメラ１１は、時刻同期して同じタイミングで一定間隔で連続して空間ＳＰを撮像する。

【0028】

つづいて、情報処理装置１００は、複数の照明装置１それぞれから取得した画像に基づいて、空間ＳＰに存在する物体Ｏを検出する（ステップＳ２）。具体的には、情報処理装置１００は、魚眼レンズで撮像した画像を平面画像に座標変換し、それぞれの平面画像について物体Ｏを検出する。そして、情報処理装置１００は、それぞれの平面画像から検出した物体Ｏの位置（座標）が同じである場合に、物体Ｏを検出する。

【0029】

つづいて、情報処理装置１００は、平面画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する（ステップＳ３）。具体的には、情報処理装置１００は、物体Ｏを異なる方向から撮像したそれぞれの平面画像に基づいて、物体Ｏの縦、横、高さを推定し、推定した寸法情報に基づいて物体Ｏの体積を推定する。なお、情報処理装置１００は、前の時刻の画像と比較して、空間ＳＰに新たに運び込まれた物体Ｏのみサイズ推定し、前の時刻の画像において既にサイズ推定が完了している物体Ｏについてはサイズ推定を行わないが係る点の詳細については後述する。

【0030】

つづいて、情報処理装置１００は、推定結果を端末装置２００へ出力する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、推定した物体Ｏの体積や、寸法情報（縦、横、高さの少なくとも１つ）、平面視（天井から床面を見た場合）の面積（縦×横）等のサイズを出力する。また、情報処理装置１００は、例えば、空間ＳＰの収納可能サイズに対する物体Ｏ（前の時刻で推定した物体Ｏを含む）の占有率を算出して推定結果として出力してもよい。

【0031】

このように、実施形態に係る情報処理装置１００によれば、画角が重なる複数のカメラ１１で撮像した画像に基づいて物体Ｏのサイズを推定するため、従来の物体までの距離に基づいてサイズを推定する方法に比べて、サイズの推定精度を高めることができる。さらに、カメラ１１の撮像方向と、光源部１０の照射方向とは同じ向きとなるため、光源部１０の光により物体Ｏに生じる影が画像に映りこみにくくなることで、影の影響による物体Ｏの検出精度の低下を防ぐことができる。すなわち、サイズ推定を高精度に行うことができる。

【0032】

なお、情報処理装置１００は、例えば、物体Ｏを運び込んだ人が画像に映っている場合には、ステップＳ２の物体検出処理を行わないようにできるが、かかる点の詳細については後述する。

【0033】

次に、図２を用いて、照明装置１の構成例について説明する。図２は、実施形態に係る照明装置１の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、照明装置１は、光源部１０と、カメラ１１と、通信部１２と、制御部２０と、記憶部３０とを備える。

【0034】

光源部１０は、例えば、ＬＥＤ等の発光素子を有し、空間ＳＰを照らす。

【0035】

カメラ１１は、光源部１０が照らす空間ＳＰを撮像するカメラである。また、複数の照明装置１それぞれのカメラ１１は、画角が少なくとも一部重なるように設定される。つまり、複数の照明装置１それぞれのカメラ１１は、空間ＳＰにおける同じ位置を異なる方向から撮像する。

【0036】

通信部１２は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部１２は、所定のネットワークを介して情報処理装置１００との間で各種情報を送受信する。

【0037】

ここで、照明装置１は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

【0038】

コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２０として機能する。

【0039】

また、制御部２０が有する機能うち少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

【0040】

また、記憶部３０は、たとえば、ＲＡＭやフラッシュメモリに対応する。ＲＡＭやフラッシュメモリは、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、照明装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

【0041】

制御部２０は、他の照明装置１と時刻同期して、他の照明装置１のカメラ１１と同じタイミングでカメラ１１を制御して、一定間隔で連続して空間ＳＰを撮像する。制御部２０は、カメラ１１で撮像した画像を通信部１２を介して情報処理装置１００へ送信する。

【0042】

次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示すブロック図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０とを備える。制御部１２０は、取得部１２１と、検出部１２２と、推定部１２３と、出力部１２４とを備える。記憶部１３０は、空間情報１３１と、物体情報１３２とを記憶する。

【0043】

通信部１１０は、無線通信処理や有線通信処理を行うためのネットワークデバイスである。例えば、通信部１１０は、所定のネットワークを介して照明装置１や端末装置２００との間で各種情報を送受信する。

【0044】

ここで、情報処理装置１００は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

【0045】

コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部１２０の取得部１２１、検出部１２２、推定部１２３および出力部１２４として機能する。

【0046】

また、制御部２０の取得部１２１、検出部１２２、推定部１２３および出力部１２４の少なくともいずれか一つまたは全部をＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアで構成することもできる。

【0047】

また、記憶部３０は、たとえば、ＲＡＭやフラッシュメモリに対応する。ＲＡＭやフラッシュメモリは、空間情報１３１、物体情報１３２、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、情報処理装置１００は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

【0048】

空間情報１３１は、空間ＳＰに関する情報である。図４は、空間情報１３１の一例を示す図である。図４に示すように、空間情報１３１は、「空間ＩＤ」、「収容可能サイズ」、「検出物体」、「占有率」等の項目を有する。

【0049】

「空間ＩＤ」は、空間ＳＰを識別する識別情報である。「収容可能サイズ」は、空間ＳＰにおいて物体を収容可能な最大サイズ（最大容積）である。「検出物体」は、空間ＳＰにおいて検出され、現在も空間ＳＰに存在している物体Ｏの情報であり、図５で後述する「物体ＩＤ」が入力される。「占有率」は、収容可能サイズに対して物体Ｏが占有する率であり、詳細には、「検出物体」における物体Ｏのサイズの合計を収容可能サイズで除した値である。

【0050】

物体情報３２は、空間ＳＰに存在する物体Ｏに関する情報である。図５は、物体情報１３２の一例を示す図である。図５に示すように、物体情報３２は、「物体ＩＤ」、「物体種別」、「サイズ」、「位置情報」等の項目を有する。

【0051】

「物体ＩＤ」は、物体Ｏを識別する識別情報である。「物体種別」は、物体Ｏの種別であり、例えば、静止物か移動体（人等）や、物体の形状、物体の素材等である。「サイズ」は、物体Ｏのサイズである。「位置情報」は、空間ＳＰにおける物体Ｏの位置（座標）である。

【0052】

次に、制御部１２０の機能（取得部１２１、検出部１２２、推定部１２３および出力部１２４）について説明する。

【0053】

取得部１２１は、複数の照明装置１それぞれから画像を取得する。具体的には、取得部１２１は、複数の照明装置１それぞれにおいて時刻同期して同じタイミングで撮像された画像を取得する。

【0054】

検出部１２２は、取得部１２１が取得した画像それぞれから空間ＳＰに存在する物体Ｏを検出する。例えば、検出部１２２は、テンプレート画像を用いたテンプレートマッチングにより物体Ｏを検出する。また、検出部１２２は、検出した物体Ｏの位置（座標）を検出する。また、検出部１２２は、検出した物体Ｏとマッチするテンプレート画像に基づいて、物体Ｏの種別を検出する。

【0055】

検出部１２２は、物体Ｏの位置検出の結果に基づいて、それぞれの画像で検出された物体Ｏの同一性を判定する。具体的には、検出部１２２は、物体Ｏの位置がそれぞれの画像で同じ物体Ｏを同一の物体Ｏであると判定する。さらに、検出部１２２は、テンプレートマッチングに用いたテンプレート画像がそれぞれの画像で同じ物体Ｏについても同一の物体Ｏであると判定する。

【0056】

なお、検出部１２２は、画像に移動体（人や、車両等）を検出した場合には、物体Ｏの検出処理を行わないようにしてもよい。つまり、検出部１２２は、画像に移動体が含まれる場合、当該画像を用いた物体Ｏの検出処理を禁止する。これにより、移動体の存在により物体Ｏが隠れることで物体Ｏの検出精度が低下することを防ぐことができる。また、物体Ｏが移動体によって移動される場合に、物体Ｏの位置等の検出精度が低下することを防ぐことができる。

【0057】

検出部１２２は、検出結果を推定部１２３へ出力する。

【0058】

推定部１２３は、画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する。具体的には、推定部１２３は、物体Ｏを異なる方向から撮像したそれぞれの画像に基づいて、物体Ｏの縦、横、高さを推定し、推定した寸法情報に基づいて物体Ｏの体積を推定する。また、推定部１２３は、検出した寸法情報に基づいて、物体Ｏの平面視における面積（縦×横）を推定してもよい。

【0059】

なお、推定部１２３は、前の時刻の画像と比較して、空間ＳＰに新たに運び込まれた物体Ｏのみサイズ推定し、前の時刻の画像において既にサイズ推定が完了している物体Ｏについてはサイズ推定を行わないようにしてもよい。具体的には、推定部１２３は、前の時刻の画像（検出した座標に物体が存在しない場合）と今回の時刻の画像（検出した座標に物体が存在する場合）とを比較し、差分画像の中で検出された物体Ｏのサイズを推定する。より具体的には、推定部１２３は、空間情報１３１および物体情報１３２を参照し、空間ＳＰに既に存在しサイズ推定が完了している物体Ｏについてはサイズ推定処理を行わない。また、推定部１２３は、前の時刻の画像と今回の時刻の画像とを比較した結果、体積変化があった場合、すなわち、新たな物体Ｏが空間ＳＰに存在することとなった場合に、かかる今回の画像に物体Ｏが追加されたことを示す付加情報を付加する。これにより、例えば、管理者が画像を見る場合に、物体Ｏの変化があった画像を容易に見つけることができるようになる。

【0060】

また、推定部１２３は、テンプレートマッチングに用いたテンプレート画像の物体よりも実際に検出された物体Ｏのサイズが大きい場合には、例えば、物体の単位体積を予め設定しておき、推定したサイズ（体積）を単位体積で除することで、物体Ｏの数量を推定してもよい。

【0061】

また、推定部１２３は、例えば、検出した物体Ｏの形状がいびつな形状（球体や、直方体ではない形状）である場合には、かかるいびつな形状の物体Ｏを直方体の梱包材で梱包した場合のサイズを推定結果としてもよい。具体的には、推定部１２３は、物体Ｏの縦、横、高さの最大値を梱包材のサイズとして推定する。

【0062】

また、推定部１２３は、空間ＳＰにおける物体Ｏの占有率を算出する。具体的には、推定部１２３は、空間ＳＰに存在するすべての物体Ｏのサイズの合計を空間ＳＰの収容可能サイズで除した値を占有率として算出する。これにより、管理者等が空間ＳＰの占有率をリアルタイムで把握することができる。

【0063】

なお、占有率は、空間ＳＰ全体の占有率に限らず、空間ＳＰを複数のエリアに分割した各エリアの占有率や、置き場所毎（床置き、棚置き等）の占有率であってもよい。

【0064】

出力部１２４は、推定部１２３の推定結果を端末装置２００へ出力する。具体的には、出力部１２４は、推定した物体Ｏの体積や、寸法情報（縦、横、高さの少なくとも１つ）、平面視（天井から床面を見た場合）の面積（縦×横）等のサイズを出力する。また、出力部１２４は、例えば、空間ＳＰの収納可能サイズに対する物体Ｏ（前の時刻で推定した物体Ｏを含む）の占有率を出力してもよい。

【0065】

次に、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００が実行する処理の処理手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理装置１００において実行される処理の処理手順を示すフローチャートである。

【0066】

図６に示すように、制御部１２０は、複数の照明装置１それぞれからカメラ１１で撮像された画像を取得する（ステップＳ１０１）。

【0067】

つづいて、制御部１２０は、それぞれの画像から物体Ｏを検出する（ステップＳ１０２）。

【0068】

つづいて、制御部１２０は、各画像から検出した物体Ｏの中に、同一物体が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、制御部１２０は、パターンマッチングにより同じテンプレート画像とマッチする物体Ｏがそれぞれの画像に存在するか否かを判定する。

【0069】

制御部１２０は、同一物体が存在すると判定した場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、空間ＳＰにおける物体Ｏの位置（座標）を検出する（ステップＳ１０４）。

【0070】

つづいて、制御部１２０は、それぞれの画像から検出した物体Ｏの座標が一致するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

【0071】

制御部１２０は、座標が一致する場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、それぞれの画像における物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する（ステップＳ１０６）。

【0072】

つづいて、制御部１２０は、空間ＳＰの収容可能サイズと、推定した物体Ｏのサイズとに基づいて、空間ＳＰにおける物体Ｏの占有率を算出する（ステップＳ１０７）。

【0073】

つづいて、制御部１２０は、各種処理結果に基づいて記憶部１３０の情報を更新する（ステップＳ１０８）。具体的には、制御部１２０は、物体Ｏの検出結果、物体Ｏのサイズ推定結果、占有率の算出結果により空間情報１３１および物体情報１３２を更新する。

【0074】

つづいて、制御部１２０は、各種処理結果に基づいた情報を端末装置２００へ出力し（ステップＳ１０９）、処理を終了する。具体的には、制御部１２０は、検出した物体Ｏのサイズに関する情報や、占有率の情報を出力する。

【0075】

上述したように、実施形態に係る情報処理装置１００は、検出部１２２と、推定部１２３とを具備する。検出部１２２は、複数の照明装置１それぞれに設置された複数のカメラ１１であって、画角が重なる複数のカメラ１１それぞれで撮像した画像それぞれから物体Ｏを検出する。前記推定部は、画像それぞれから検出した物体Ｏに基づいて、物体Ｏのサイズを推定する。これにより、物体Ｏのサイズの推定精度を高めることができる。

【0076】

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0077】

１ 照明装置
１０ 光源部
１１ カメラ
１２ 通信部
２０ 制御部
３０ 記憶部
３２ 物体情報
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 制御部
１２１ 取得部
１２２ 検出部
１２３ 推定部
１２４ 出力部
１３０ 記憶部
１３１ 空間情報
１３２ 物体情報
２００ 端末装置
Ｓ 照明システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】