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(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】P2024154573
(43)【公開日】2024-10-31
(54)【発明の名称】検知システム、検知方法、及び検知プログラム
(51)【国際特許分類】
H04N 7/18 20060101AFI20241024BHJP
G06T 7/20 20170101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
H04N7/18 D
G06T7/20
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023068463
(22)【出願日】2023-04-19
(71)【出願人】
【識別番号】000232254
【氏名又は名称】日本電気通信システム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】河野 研二
(72)【発明者】
【氏名】青木 教之
(72)【発明者】
【氏名】高岡 真則
(72)【発明者】
【氏名】上野 悟己
【テーマコード（参考）】
5C054
5L096
【Ｆターム（参考）】
5C054CA04
5C054CC02
5C054FE28
5C054HA19
5L096AA06
5L096BA02
5L096CA04
5L096HA09
5L096MA07
(57)【要約】
【課題】特定の対象に対するイベントを検知することができる検知システム、検知方法、及び検知プログラムを提供する。
【解決手段】本開示に係る検知システム１０は、目標対象特定部１１、画素領域決定部１２を備える。目標対象特定部１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する。画素領域決定部１２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。
【選択図】図１
【解決手段】本開示に係る検知システム１０は、目標対象特定部１１、画素領域決定部１２を備える。目標対象特定部１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する。画素領域決定部１２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する目標対象特定部と、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、
を備えた、
検知システム。
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、
を備えた、
検知システム。
【請求項2】
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する取得部と、
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部と、を備え、
前記イベント検知部は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
請求項１に記載の検知システム。
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部と、を備え、
前記イベント検知部は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
請求項１に記載の検知システム。
【請求項3】
前記画素領域決定部は、前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
請求項２に記載の検知システム。
請求項２に記載の検知システム。
【請求項4】
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記画素領域決定部は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
請求項２又は３に記載の検知システム。
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記画素領域決定部は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
請求項２又は３に記載の検知システム。
【請求項5】
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する判定部を備えた、
請求項１又は２に記載の検知システム。
請求項１又は２に記載の検知システム。
【請求項6】
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
請求項１又は２に記載の検知システム。
請求項１又は２に記載の検知システム。
【請求項7】
センシング装置と、情報処理装置と、を備えた検知システムであって、
前記センシング装置は、対象を含む空間をセンシングすることによって取得したセンシング情報を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、
受信した前記センシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
検知システム。
前記センシング装置は、対象を含む空間をセンシングすることによって取得したセンシング情報を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、
受信した前記センシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
検知システム。
【請求項8】
前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得するイベントカメラをさらに備え、
前記イベントカメラは、取得した前記イベントデータを前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、受信した前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
請求項７に記載の検知システム。
前記イベントカメラは、取得した前記イベントデータを前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、受信した前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
請求項７に記載の検知システム。
【請求項9】
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する、
検知方法。
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する、
検知方法。
【請求項10】
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる、
検知プログラム。
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる、
検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、検知システム、検知方法、及び検知プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、イベントカメラを利用した監視技術が開発されている。イベントカメラは、対象における各画素の輝度変化を検知する。イベントカメラの出力は、輝度が所定の閾値以上に変化した場合の時刻、画素の位置、極性（輝度が小さくなったか大きくなったか）を表す非同期のデータ列である。
【0003】
特許文献１には、イベントカメラと撮像カメラとを用いた監視システムが記載されている。特許文献１に開示された監視システムでは、イベントカメラを用いて人又はロボットが移動したことを示すイベントを検出した場合に、撮像カメラを用いてロボットの作業領域に人が出入りしているか否かを検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】国際公開第２０２１／０６５８７９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上述した特許文献１に開示された監視システムでは、イベントが生じてから、移動後の状況を撮像カメラによって確認している。このように、上述した特許文献１に開示された監視システムでは、イベントが生じた場合にどこでイベントが発生しているかを確認する必要があり、特定の対象に対するイベントを検知することが困難である。
【0006】
本開示の目的は、上述した課題に鑑み、特定の対象に対するイベントを検知することができる検知システム、検知方法、及び検知プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一態様に係る検知システムは、
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する目標対象特定部と、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、を備える。
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する目標対象特定部と、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、を備える。
【0008】
本開示の一態様に係る検知方法は、
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する。
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する。
【0009】
本開示の一態様に係る検知プログラムは、
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる。
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる。
【0010】
本開示により、特定の対象に対するイベントを検知することができる検知システム、検知方法、及び検知プログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】実施形態１に係る検知システムの構成を示すブロック図である。
【図2】実施形態１に係る検知方法を例示したフローチャートである。
【図3】実施形態２にかかる検知システムの構成を示すブロック図である。
【図4】実施形態２にかかる検知システムにおいて、目標対象のイベントを検知する処理を示したフローチャートである。
【図5】実施形態２に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。
【図6】実施形態２に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。
【図7】実施形態２に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。
【図8】目標対象の画素領域を示した模式図である。
【図9】実施形態２にかかる検知システムの変形例の構成を示すブロック図である。
【図10】実施形態２にかかる検知システムの変形例における目標対象のイベントを検知する処理を示したフローチャートである。
【図11】実施形態３にかかる検知システムの使用例を示すブロック図である。
【図12】実施形態３に係る検知方法を例示したフローチャートである。
【図13】実施形態３に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。
【図14】実施形態３に係る検知システムにおける判定部の判定フローを例示したフローチャートである。
【図15】風力発電機のプロペラが回転している状態を示した模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、実施形態を通じて本開示を説明するが、特許請求の範囲に係る開示を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。
なお、当然のことながら、図面に示した右手系ｘｙｚ直交座標は、構成要素の位置関係を説明するための便宜的なものである。通常、ｚ軸正向きが鉛直上向き、ｘｙ平面が水平面である。
なお、当然のことながら、図面に示した右手系ｘｙｚ直交座標は、構成要素の位置関係を説明するための便宜的なものである。通常、ｚ軸正向きが鉛直上向き、ｘｙ平面が水平面である。
【0013】
＜実施形態１＞
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態１について説明する。図１は、実施形態１に係る検知システムの構成を示すブロック図である。実施形態１に係る検知システム１０は、目標対象特定部１１、画素領域決定部１２を備える。
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態１について説明する。図１は、実施形態１に係る検知システムの構成を示すブロック図である。実施形態１に係る検知システム１０は、目標対象特定部１１、画素領域決定部１２を備える。
【0014】
目標対象特定部１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する。対象は、人や物体である。イベントは、対象である人や物体に一定以上の画素の輝度変化が生じることである。
【0015】
対象が人である場合、イベントは、人の動作に伴い一定以上の画素の輝度変化が生じることであり、例えば、歩行動作、金属バットを振る動作に伴い一定以上の画素の輝度変化が生じることである。対象が物体である場合、イベントは、物体の変化や動きに伴い一定以上の画素の輝度変化が生じることであり、例えば、バルブの開閉に伴い一定以上の画素の輝度変化が生じることである。
【0016】
イベントは、対象が静的な状態から動的な状態に変化する場合だけでなく、対象が常に一定の動的な状態であり、その一定な動的な状態から変化が生じるものでもよい。例えば、対象がタービンブレードの場合、タービンブレードは常時一定の回転数を維持して回転している。この場合、イベントは、タービンブレードが一定の回転数よりも高い又は低い回転数の状態で回転して変化が生じていることを示す。なお、イベントデータは、イベントが生じた場合に、その時刻と画素の座標と極性を含む情報のことである。
【0017】
複数の設備がある場合、対象は複数の設備であり、対象を含む空間は複数の設備を含む空間である。この場合、目標対象は、複数の設備のうち少なくとも１つの設備である。対象は、複数存在することに限定されず、１つでもよい。この場合、目標対象は、その１つの対象となる。対象が人である場合も同様である。
【0018】
目標対象特定部１１は、例えば、以下のようにして、センシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する。目標対象特定部１１は、センシング情報に含まれる対象の色や形状などの特徴を示す情報から、目標対象の色や形状などの特徴を示す情報と同一又は類似のものを検出した場合、その対象を目標対象と特定する。
【0019】
また、センシング情報は、後述するように、対象を含む空間の点群データでもよい。この場合、目標対象特定部１１は、例えば、クラスタリングによって対象を含む空間の点群データを、類似する特徴を有するクラスタに分類し、そのクラスタ群の中から目標対象物を特定する。対象が物体である場合、クラスタリングは、例えば、対象の色、形状、構造などの特徴を示す情報に基づいて行われる。対象が人である場合、クラスタリングは、例えば、性別、体型、骨格、顔形状、肌の色、髪の毛などを示す情報に基づいて行われる。センシング情報は対象の位置情報を含むため、目標対象特定部１１は、対象を含む空間から目標対象を特定して、目標対象の位置を特定できる。
【0020】
画素領域決定部１２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。画素領域とは、複数の画素が集合した領域のことであり、典型的には、縦の画素数と横の画素数とが同じである正方形の形状を有する領域である。しかし、これに限定されることはなく、画素領域は、目標対象に応じていかなる形状を有してもよい。例えば、画素領域は、縦の画素数が３個であり、横の画素数が５個の長方形の形状を有する領域でもよい。
【0021】
画素領域において輝度変化が生じた場合、目標対象のイベントが発生している。一方で、画素領域において輝度変化が生じていない場合、目標対象のイベントが発生していない。
【0022】
＜検知方法＞
続いて、実施形態１に係る検知方法を説明する。図２は、実施形態１に係る検知方法を例示したフローチャートである。
続いて、実施形態１に係る検知方法を説明する。図２は、実施形態１に係る検知方法を例示したフローチャートである。
【0023】
まず、目標対象特定部１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する（ステップＳＴ１）。より具体的には、目標対象特定部１１は、センシング情報に含まれる対象の色や形状などの特徴を示す情報から、目標対象の色や形状などの特徴を示す情報と同一又は類似のものを検出した場合、その対象を目標対象と特定する。センシング情報は対象の位置情報を含むため、目標対象特定部１１は対象を含む空間から目標対象を特定して、目標対象の位置を特定できる。
【0024】
次に、画素領域決定部１２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する（ステップＳＴ２）。これにより、対象の中から目標対象にフォーカスしてイベントを検知することができる。例えば、画素領域において輝度変化が生じた場合、目標対象に対するイベントが発生している。
【0025】
このように、実施形態１に係る検知システム１０は、目標対象を特定し、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。このような構成にすることによって、特定の対象に対するイベントを検知することができる。
【0026】
＜実施形態２＞
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態２について説明する。図３は、実施形態２にかかる検知システムの構成を示すブロック図である。実施形態２に係る検知システム２０は、取得部２４、目標対象特定部２１、画素領域決定部２２、及びイベント検知部２５を備える。検知システム２０は、イベントカメラ２３と有線又は無線接続されており、通信可能である。目標対象特定部２１は、実施形態１に係る検知システム１０と同様であるため、説明を省略する。ここでは、まず、イベントカメラ２３、取得部２４、及びイベント検知部２５について説明しながら、イベントの検知処理について説明する。そして、画素領域決定部２２の画素領域の決定方法について詳細に説明する。
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態２について説明する。図３は、実施形態２にかかる検知システムの構成を示すブロック図である。実施形態２に係る検知システム２０は、取得部２４、目標対象特定部２１、画素領域決定部２２、及びイベント検知部２５を備える。検知システム２０は、イベントカメラ２３と有線又は無線接続されており、通信可能である。目標対象特定部２１は、実施形態１に係る検知システム１０と同様であるため、説明を省略する。ここでは、まず、イベントカメラ２３、取得部２４、及びイベント検知部２５について説明しながら、イベントの検知処理について説明する。そして、画素領域決定部２２の画素領域の決定方法について詳細に説明する。
【0027】
＜イベントの検知処理＞
イベントカメラ２３は、対象のイベントデータを取得する。取得部２４は、イベントカメラ２３から対象のイベントデータを取得する。イベント検知部２５は、目標対象のイベントを検知する処理を実行する。イベント検知部２５におけるイベントを検知する処理の一例を、図４を参照しながら、より具体的に説明する。
イベントカメラ２３は、対象のイベントデータを取得する。取得部２４は、イベントカメラ２３から対象のイベントデータを取得する。イベント検知部２５は、目標対象のイベントを検知する処理を実行する。イベント検知部２５におけるイベントを検知する処理の一例を、図４を参照しながら、より具体的に説明する。
【0028】
図４は、実施形態２にかかる検知システムにおいて、目標対象のイベントを検知する処理を示したフローチャートである。図４は、検知システム２０が対象のイベントデータから画素領域決定部２２が決定した画素領域における目標対象のイベントを抽出して検知する場合のフローチャートである。
【0029】
図４に示すように、まず、取得部２４は、イベントカメラ２３から対象のイベントデータを取得する（ステップＳＴ２１）。次に、目標対象特定部２１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する（ステップＳＴ２２）。
【0030】
次に、図４に示すように、画素領域決定部２２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する（ステップＳＴ２３）。次に、イベント検知部２５は、対象のイベントデータから画素領域決定部２２が決定した画素領域における目標対象のイベントを抽出して検知する（ステップＳＴ２４）。
【0031】
換言すると、図４に示した例では、検知システム２０は、全ての対象におけるイベントデータを取得する処理を実行する。そして、検知システム２０は、その中から該当する目標対象を特定して、目標対象のイベントをピックアップして検知する。
【0032】
＜画素領域の決定方法＞
続いて、図５～図８を参照しながら、画素領域決定部２２が画素領域を決定する方法について詳細に説明する。図５～図７は、実施形態２に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。図６及び図７は、図５における目標対象とイベントカメラを拡大した拡大図である。図８は、目標対象の画素領域を示した模式図である。
まず、図５を参照しながら点群データについて説明をする。次に、図６～図８を参照しながら、点群データの抽出処理、画素領域の計算処理について説明する。
続いて、図５～図８を参照しながら、画素領域決定部２２が画素領域を決定する方法について詳細に説明する。図５～図７は、実施形態２に係るイベント検知システムを使用して目標対象のイベントを検知する様子を示した概要図である。図６及び図７は、図５における目標対象とイベントカメラを拡大した拡大図である。図８は、目標対象の画素領域を示した模式図である。
まず、図５を参照しながら点群データについて説明をする。次に、図６～図８を参照しながら、点群データの抽出処理、画素領域の計算処理について説明する。
【0033】
＜点群データ＞
図５に示すように、空間ＳＰ１は、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１、イベントカメラ１００を含む。図５に示した例では、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１のうち、目標対象は対象ＴＳ１であるとする。また、図５に示した例では、空間ＳＰ１は、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１を含む空間の点群データであるとする。なお、空間ＳＰ１は、３Ｄセンサ（不図示）によってセンシングされたものとする。
図５に示すように、空間ＳＰ１は、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１、イベントカメラ１００を含む。図５に示した例では、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１のうち、目標対象は対象ＴＳ１であるとする。また、図５に示した例では、空間ＳＰ１は、対象Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、ＴＳ１を含む空間の点群データであるとする。なお、空間ＳＰ１は、３Ｄセンサ（不図示）によってセンシングされたものとする。
【0034】
まず、空間ＳＰ１における目標対象ＴＳ１の位置について説明する。図５に示すように、目標対象ＴＳ１は、バウンディングボックス４０２を用いて表される。バウンディングボックス４０２は、空間ＳＰ１の点群データから対象物ＴＳ１を検出した結果を表したものである。バウンディングボックス４０２の座標は、各座標の最小点４１１と最大点４１２を用いて表す事ができる。図６に示した例では、最小点４１１は、（xmin,ymin,zmin）と表記されている。また、最大点４１２は、（xmax,ymax,zmax）と表記されている。目標対象特定部２１は、空間ＳＰ１における目標対象ＴＳ１の位置を特定する。
【0035】
次に、空間ＳＰ１におけるイベントカメラ１００の位置について説明する。イベントカメラ１００の位置は、３Ｄセンサ（不図示）の位置を原点（０,０,０)とした場合、図６に示すように、例えば、(ｘ２,ｙ２,ｚ２)と表記することができる。画素領域決定部２２は、空間ＳＰ１におけるイベントカメラ１００の位置を特定する。
【0036】
図５に示した例では、３Ｄセンサ（不図示）によってセンシングされた空間ＳＰ１は、イベントカメラ１００を含む。そのため、画素領域決定部２２は、センシングされた空間ＳＰ１の点群データからイベントカメラ１００の位置を算出することができる。より具体的には、画素領域決定部２２は、３Ｄセンサ（不図示）の位置を原点とすれば、イベントカメラ１００の位置を算出することができる。
【0037】
しかし、イベントカメラ１００の位置を算出する方法は、これに限定されることはない。３Ｄセンサ（不図示）によってセンシングされた空間ＳＰ１は、イベントカメラ１００を含まない場合でも、画素領域決定部２２は、イベントカメラ１００の位置を算出することができる。例えば、３Ｄセンサ（不図示）の隣接した位置にイベントカメラ１００が配置されていれば、画素領域決定部２２は、イベントカメラ１００の位置を３Ｄセンサ（不図示）の隣接した位置であると認識して、算出することができる。その他の例として、イベントカメラ１００にＧＰＳ（Global Positioning System）を付帯させて、ＧＰＳの位置情報から位置を特定してもよい。また、イベントカメラ１００に二次元のマーカーを貼付し、センシングした空間の点群データからマーカーを検出して位置を特定してもよい。
【0038】
また、図５には、イベントカメラ１００の撮影範囲４００が示されている。イベントカメラ１００の撮影範囲４００は、画角θ２を用いて表すことができる。本来であれば、撮影範囲４００は３次元的な範囲を示すが、ここでは簡易的に説明をするため、撮影範囲４００におけるｙ方向に着目する。画角θ２は、例えば、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）センサを用いて算出する。
【0039】
画素領域決定部２２は、空間ＳＰ１における目標対象ＴＳ１の位置、空間ＳＰ１におけるイベントカメラ１００の位置、及びイベントカメラ１００の撮影範囲４００を用いることによって、イベントデータにおける目標対象ＴＳ１の画素領域を決定することができる。換言すると、画素領域決定部２２は、目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との距離及びイベントカメラ１００の撮影範囲４００に基づいて、画素領域を決定することができる。図６～図８を参照しながら、画素領域決定部２２が決定する画素領域についてより具体的に説明する。
【0040】
＜点群データの抽出処理＞
図６は、図５に示した空間ＳＰ１の点群データのうち、目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との点群データを示した図である。図６に示すように、イベントカメラ１００の撮影範囲４００は、角度θ２を用いて表すことができる。また、図６に示すように、目標対象ＴＳ１にフォーカスした場合におけるイベントカメラ１００の撮影範囲４１０は、角度θ１を用いて表すことができる。なお、図６に示すように、画角θ２の方が画角θ１よりも大きい角度である。
図６は、図５に示した空間ＳＰ１の点群データのうち、目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との点群データを示した図である。図６に示すように、イベントカメラ１００の撮影範囲４００は、角度θ２を用いて表すことができる。また、図６に示すように、目標対象ＴＳ１にフォーカスした場合におけるイベントカメラ１００の撮影範囲４１０は、角度θ１を用いて表すことができる。なお、図６に示すように、画角θ２の方が画角θ１よりも大きい角度である。
【0041】
図６に示すように、イベントカメラ１００の撮影範囲４００は、イベントカメラ１００の撮影範囲４１０よりも広範囲である。よって、図６に示すように、イベントカメラ１００の画角θ２が示す撮影範囲４００、画角θ１が示す撮影範囲４１０には、目標対象ＴＳ１が含まれている。図６では、撮影範囲４００と撮影範囲４１０とが異なる範囲であるとして説明したが、撮影範囲４００と撮影範囲４１０とが同一範囲でもよい。
【0042】
【0043】
図７は、図５に示した空間ＳＰ１の点群データのうち、図６に示した撮影範囲４１０に含まれる目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との点群データを示した図である。図７に示すように、画素領域決定部２２は、空間ＳＰ１の点群データからイベントカメラ１００の撮影範囲４１０に含まれる点群データ４０１を抽出する。すなわち、画素領域決定部２２は、点群データ４０１以外の空間ＳＰ１の点群データを削除している。このように、画素領域決定部２２は、目標対象ＴＳ１にフォーカスして画素領域を決定するため、処理量を減らして効率的な処理を実現できる。
【0044】
なお、画素領域決定部２２は、空間ＳＰ１の点群データからイベントカメラ１００の撮影範囲４１０に含まれる点群データ４０１を抽出したが、これに限定されることはない。画素領域決定部２２は、空間ＳＰ１の点群データからイベントカメラ１００の撮影範囲４００（図７に図示）に含まれる点群データを抽出してもよい。これにより、画素領域決定部２２は、処理量を減らして効率的な処理を実現できる。
【0045】
＜画素領域の計算処理＞
次に、図７に示すように、画素領域決定部２２は、画素領域におけるｙ方向の長さＬ１を算出する。より具体的には、画素領域決定部２２は、イベントカメラ１００の位置と目標対象ＴＳ１の位置とに基づいて、イベントカメラ１００と目標対象ＴＳ１との距離Ｌ３を算出する。
次に、図７に示すように、画素領域決定部２２は、画素領域におけるｙ方向の長さＬ１を算出する。より具体的には、画素領域決定部２２は、イベントカメラ１００の位置と目標対象ＴＳ１の位置とに基づいて、イベントカメラ１００と目標対象ＴＳ１との距離Ｌ３を算出する。
【0046】
ここで、図８には、イベントカメラ１００の撮影範囲４００の画角θ１の半分の角度である角度θ３が示されている。そして、画素領域決定部２２は、以下の数式（１）を用いて距離Ｌ１の半分の距離、すなわち、距離Ｌ１／２を算出する。
【0047】
【数1】
【0048】
画素領域決定部２２は、数式（１）を用いて、距離Ｌ１／２及び距離Ｌ１を算出することができる。図８は、イベントカメラ１００における目標対象ＴＳ１の画素領域Ｒ１を示した図である。図８に示した、イベントデータ５００は、イベントカメラ１００によって取得したものである。また、図８に示すように、画素領域Ｒ１は、縦幅Ｌ３と横幅Ｌ４に囲われた領域である。画素領域決定部２２が数式（１）を用いて算出した距離Ｌ１は、画素領域Ｒ１のｙ方向の縦幅Ｌ３に相当する。
【0049】
同様にして、画素領域決定部２２は、図８に示す画素領域Ｒ１のｚ方向の横幅Ｌ２を算出する。これにより、画素領域決定部２２は、目標対象ＴＳ１の画素領域Ｒ１を決定することができる。
【0050】
このように、画素領域決定部２２は、点群データから目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との位置関係によって、目標対象ＴＳ１のイベントを検知する画素領域Ｒ１を決定する。
【0051】
ここで、複数の対象のうちいずれかの対象にイベントが発生した場合、イベントカメラを使用しただけでは、イベントが発生した箇所のイベントデータしか取得することができない。すなわち、複数の対象のうちどの対象にイベントが発生しているかが特定できない。そのため、イベントが発生した対象の位置を把握するために、イベントが発生したことをイベントカメラによって検知したら、３Ｄセンサ等のセンシング装置によって確認する必要がある。
【0052】
しかし、実施形態２に係る検知システム２０は、イベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定しているため、複数の対象のうちどの対象にイベントが発生しているかを把握することができる。例えば、実施形態２に係る検知システム２０は、目標対象が移動後に静止している場合でも、目標対象の移動に伴うイベントを検知したうえで目標対象の位置を特定することができる。
【0053】
このように、実施形態２に係る検知システム２０は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報から目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との距離を算出する。また、実施形態２に係る検知システム２０は、算出した目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との距離及びイベントカメラ１００の撮影範囲に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。そのため、実施形態２に係る検知システム２０は、複数の対象のうちどの対象にイベントが発生しているかを把握することができる。換言すると、実施形態２に係る検知システム２０は、特定の対象に対するイベントを検知することができる。
【0054】
＜画素領域における監視＞
ここまでは、検知システム２０は、全ての対象におけるイベントデータを取得し、その中から該当する目標対象のイベントをピックアップして検知する例を説明した。しかし、上述したイベントを検知する処理に限定されることはなく、以下の方法でもよい。イベントカメラ２３は、画素領域決定部２２によって決定した画素領域における目標対象のイベントを検知する。そしてイベントカメラ２３は、その検知結果を示す情報を検知システム２０に対して送信する。検知システム２０は、目標対象に対するイベント検知結果を示す情報をイベントカメラ２３から受信することによってイベントを検知してもよい。
ここまでは、検知システム２０は、全ての対象におけるイベントデータを取得し、その中から該当する目標対象のイベントをピックアップして検知する例を説明した。しかし、上述したイベントを検知する処理に限定されることはなく、以下の方法でもよい。イベントカメラ２３は、画素領域決定部２２によって決定した画素領域における目標対象のイベントを検知する。そしてイベントカメラ２３は、その検知結果を示す情報を検知システム２０に対して送信する。検知システム２０は、目標対象に対するイベント検知結果を示す情報をイベントカメラ２３から受信することによってイベントを検知してもよい。
【0055】
図９を参照しながら、より詳細に説明する。図９は、実施形態２にかかる検知システムの変形例の構成を示すブロック図である。検知システム２９は、目標対象特定部２１、画素領域決定部２２、及びイベント検知部２７を備える。検知システム２９は、イベントカメラ２３と有線又は無線接続されており、通信可能である。目標対象特定部２１、画素領域決定部２２は、実施形態１及び２に係る検知システム１０、２０と同様であるため、説明を省略する。
【0056】
イベント検知部２７は、目標対象のイベントを検知する処理を実行する。より具体的には、イベント検知部２７は、イベントカメラ２３からの画素領域における目標対象のイベント検知結果を受信することによってイベントを検知する。
【0057】
図１０を参照しながら、より具体的に説明する。図１０は、実施形態２にかかる検知システムの変形例における目標対象のイベントを検知する処理を示したフローチャートである。図１０は、イベントカメラ２３が画素領域決定部２２によって決定された画素領域における目標対象のイベントを検知し、イベント検知部２７が目標対象に対するイベント検知結果を示す情報を受信することによってイベントを検知する場合のフローチャートである。
【0058】
図１０に示すように、まず、目標対象特定部２１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する（ステップＳＴ２２）。これは、図４に示したステップＳＴ２２と同様である。次に、画素領域決定部２２は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する（ステップＳＴ２３）。これは、図４に示したステップＳＴ２３と同様である。次に、イベントカメラ２３は、画素領域決定部２２が決定した画素領域における目標対象のイベントを検知する（ステップＳＴ２５）。次に、イベント検知部２７は、イベントカメラ２３からの画素領域における目標対象のイベント検知結果を受信することによってイベントを検知する（ステップＳＴ２６）。
【0059】
換言すると、図１０に示した例では、まず、目標対象特定部２１が目標対象を特定して、画素領域決定部２２がイベントを検知する画素領域を特定している。そして、イベントカメラ２３がその画素領域のみを監視してイベントを検知する。そして、イベント検知部２７は、イベントカメラ２３からの画素領域における目標対象のイベント検知結果を受信することによってイベントを検知する。このように、図１０に示した例では、検知システム２９は、イベントの検知範囲を目標対象だけにフォーカスしてイベントを検知する。そのため、検知システム２９は、検知システム２０に比較して、目標対象のイベントを監視して検知するため、処理の低減を図ることができる。
【0060】
実施形態２に係る検知システム２０、及び変形例である検知システム２９は、特に、工場、建設現場などにおける特定の設備や建設機械のイベント発生を検知したい場合に有効である。設備や建設機械のイベントは、例えば、故障が原因で発生する火花や微小な振動などである。
【0061】
＜実施形態３＞
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態３について説明する。図１１は、実施形態３にかかる検知システムの使用例を示すブロック図である。実施形態３に係る検知システム３０は、センシング装置３０１、イベントカメラ３０２、情報処理装置３０３を備えている。センシング装置３０１、イベントカメラ３０２、情報処理装置３０３は有線又は無線接続されており、通信可能である。
＜検知システム＞
以下、図面を参照して本開示の実施形態３について説明する。図１１は、実施形態３にかかる検知システムの使用例を示すブロック図である。実施形態３に係る検知システム３０は、センシング装置３０１、イベントカメラ３０２、情報処理装置３０３を備えている。センシング装置３０１、イベントカメラ３０２、情報処理装置３０３は有線又は無線接続されており、通信可能である。
【0062】
＜センシング装置＞
まず、センシング装置３０１について説明する。センシング装置３０１は、取得部３１１、送信部３１２を備えている。取得部３１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報を取得する。センシング情報は、上述のように、対象の色や形状などの特徴を示す情報、対象を含む空間の点群データを含む。送信部３１２は、センシング情報を情報処理装置３０３に対して送信する。
まず、センシング装置３０１について説明する。センシング装置３０１は、取得部３１１、送信部３１２を備えている。取得部３１１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報を取得する。センシング情報は、上述のように、対象の色や形状などの特徴を示す情報、対象を含む空間の点群データを含む。送信部３１２は、センシング情報を情報処理装置３０３に対して送信する。
【0063】
センシング装置３０１は、典型的には、対象の位置情報を取得することができる３Ｄセンサである。しかし、これに限定されることはなく、センシング装置３０１は、対象の色や形状などの特徴を示す情報を取得できる、例えば、ＲＧＢカメラでもよい。また、センシング装置３０１は、一つに限らず、複数のセンシング装置によって構成されてもよい。
【0064】
また、センシング装置３０１は、典型的には、対象の周囲の壁や、三脚の上に設置する。しかし、これに限定されることはなく、センシング装置３０１は、対象を含む空間をセンシングできればいかなる場所に設置されてもよい。センシング装置３０１は、例えば、ドローンやロボットなどの移動体に搭載されていてもよい。
【0065】
＜イベントカメラ＞
次に、イベントカメラ３０２について説明する。イベントカメラ３０２は、取得部３２１、送信部３２２を備えている。取得部３２１は、空間に含まれる対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する。送信部３２２は、イベントデータを情報処理装置３０３に対して送信する。
次に、イベントカメラ３０２について説明する。イベントカメラ３０２は、取得部３２１、送信部３２２を備えている。取得部３２１は、空間に含まれる対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する。送信部３２２は、イベントデータを情報処理装置３０３に対して送信する。
【0066】
イベントカメラ３０２は、取得した全てのイベントデータを情報処理装置３０３に対して送信してもいいが、これに限定されることはなく、イベントカメラ３０２は、取得した全てのイベントデータの一部を情報処理装置３０３に対して送信してもよい。例えば、４つの対象のうち、イベントを検知したい１つの目標対象が定まっている場合、イベントカメラ３０２は、目標対象のイベントデータのみを情報処理装置３０３に対して送信する。なお、当然のことながら、４つの対象のうち、イベントを検知したい３つの目標対象が定まっている場合、イベントカメラ３０２は、３つの目標対象のイベントデータを情報処理装置３０３に対して送信してもよい。
【0067】
また、イベントカメラ３０２は、典型的には、対象の周囲の壁や、三脚の上に設置する。しかし、これに限定されることはなく、イベントカメラ３０２は、対象を含む空間をセンシングできればいかなる場所に設置されてもよい。イベントカメラ３０２は、例えば、ドローンやロボットなどの移動体に搭載されていてもよい。
【0068】
なお、図１１に示した例では、センシング装置３０１がセンシング情報を取得して、そのセンシング情報を情報処理装置３０３に対して送信する。また、イベントカメラ３０２がイベントデータを取得して、そのイベントデータを情報処理装置３０３に対して送信する。このように、センシング装置３０１とイベントカメラ３０２とのそれぞれが情報を取得して、取得した情報を情報処理装置３０３に対して送信する。しかし、これに限定されることはなく、センシング装置３０１とイベントカメラ３０２とが一体化された装置でもよい。この場合、センシング装置３０１とイベントカメラ３０２とが一体化された装置は、センシング情報とイベントデータとを取得して、両方を情報処理装置３０３に対して送信する。
【0069】
＜情報処理装置＞
次に、情報処理装置３０３について説明する。情報処理装置３０３は、センシング情報受信部３３１、イベントデータ受信部３３２、目標対象特定部３３３、画素領域決定部３３４、イベント検知部３３５、判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８を備えている。
次に、情報処理装置３０３について説明する。情報処理装置３０３は、センシング情報受信部３３１、イベントデータ受信部３３２、目標対象特定部３３３、画素領域決定部３３４、イベント検知部３３５、判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８を備えている。
【0070】
センシング情報受信部３３１は、センシング装置３０１からのセンシング情報を受信する。また、イベントデータ受信部３３２は、イベントカメラ３０２からのイベントデータを受信する。
【0071】
なお、図１０に示した例では、センシング情報受信部３３１がセンシング情報を取得し、イベントデータ受信部３３２がイベントデータを取得する構成である。センシング装置３０１とイベントカメラ３０２とが一体化された装置である場合、情報処理装置３０３は、センシング情報とイベントデータとの両方を取得する一つの取得部を備えていてもよい。
【0072】
目標対象特定部３３３は、実施形態１及び２に係る目標対象特定部１１、２１と同様であるため、説明を省略する。また、画素領域決定部３３４も実施形態１及び２に係る画素領域決定部１２、２２と同様であるため、説明を省略する。
【0073】
イベント検知部３３５は、画素領域決定部３３４が決定した画素領域における目標対象のイベントを検知する。イベント検知部３３５は、イベントデータ受信部３３２が受信したイベントデータの中から該当する目標対象のイベントをピックアップして検知する。
【0074】
また、イベント検知部３３５は、以下のようにしてイベントを検知してもよい。イベントカメラ３０２は、画素領域決定部３３４の決定した画素領域のみを監視してイベントを検知する。イベントカメラ３０２の取得部３２１は、目標対象のイベント検知結果を取得する。イベントカメラ３０２の送信部３１２は、情報処理装置３０３に対して、目標対象のイベント検知結果を送信する。イベント検知部３３５は、イベントカメラ３０２から目標対象のイベント検知結果を受信する。これにより、イベント検知部３３５は、目標対象のイベントを検知する。
【0075】
＜検知方法＞
判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８については後述する。
ここで、図１２を参照しながら、検知システム３０において、センシング情報及びイベントデータを取得してから、イベントを検知するまでの流れを説明する。図１２は、実施形態３に係る検知方法を例示したフローチャートである。
判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８については後述する。
ここで、図１２を参照しながら、検知システム３０において、センシング情報及びイベントデータを取得してから、イベントを検知するまでの流れを説明する。図１２は、実施形態３に係る検知方法を例示したフローチャートである。
【0076】
まず、センシング装置３０１は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報を取得する（ステップＳＴ３０１）。ここでは、センシング情報は、対象を含む空間の点群データとする。次に、センシング装置３０１は、取得したセンシング情報を、情報処理装置３０３に対して送信する（ステップＳＴ３０２）。
【0077】
次に、イベントカメラ３０２は、空間に含まれる対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する（ステップＳＴ３０３）。イベントカメラ３０２は、取得したイベントデータを、情報処理装置３０３に対して送信する（ステップＳＴ３０４）。
【0078】
ここで、ステップＳＴ３０１及びステップＳＴ３０２と、ステップＳＴ３０３及びステップＳＴ３０４と、はどちらの処理が先に実行されてもよい。換言すると、センシング装置３０１におけるセンシング情報の取得、送信処理が、イベントカメラ３０２におけるセンシング情報の取得、送信処理よりも先に実行されてもよい。また、イベントカメラ３０２におけるセンシング情報の取得、送信処理が、センシング装置３０１におけるセンシング情報の取得、送信処理よりも先に実行されてもよい。
【0079】
次に、情報処理装置３０３は、センシング装置３０１からのセンシング情報を受信する（ステップＳＴ３０５）。また、情報処理装置３０３は、イベントカメラ３０２からのイベントデータを受信する（ステップＳＴ３０６）。なお、情報処理装置３０３のセンシング情報受信部３３１が、ステップＳＴ３０５の処理を実行し、情報処理装置３０３のイベントデータ受信部３３２が、ステップＳＴ３０６の処理を実行する。
【0080】
次に、情報処理装置３０３は、対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する（ステップＳＴ３０７）。例えば、情報処理装置３０３は、クラスタリングによって対象を含む空間の点群データを、類似する特徴を有するクラスタに分類し、そのクラスタ群の中から、目標対象物を特定する。その他の例として、情報処理装置３０３は、センシング情報に含まれる対象の色や形状などの特徴を示す情報から、目標対象の色や形状などの特徴を示す情報と同一又は類似のものを検出した場合、その対象を目標対象と特定する。なお、情報処理装置３０３の目標対象特定部３３３が、ステップ３０７の処理を実行する。
【0081】
次に、情報処理装置３０３は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する（ステップＳＴ３０８）。より具体的には、情報処理装置３０３は、目標対象ＴＳ１とイベントカメラ１００との距離及びイベントカメラ１００の撮影範囲に基づいて、画素領域を決定する。なお、情報処理装置３０３の画素領域決定部３３４が、ステップ３０８の処理を実行する。
【0082】
次に、情報処理装置３０３は、目標対象のイベントを検知する（ステップＳＴ３０９）。より具体的には、情報処理装置３０３は、取得したイベントデータの中から該当する目標対象のイベントをピックアップして検知する。なお、情報処理装置３０３のイベント検知部３３５が、ステップＳＴ３０９の処理を実行する。
【0083】
このように、実施形態３に係る検知システム３０は、センシング装置３０１によって取得したセンシング情報から目標対象を特定し、目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。また、検知システム３０は、イベントカメラ３０２によって取得したイベントデータの中から該当する目標対象のイベントを画素領域に基づいて検知する。そのため、実施形態３に係る検知システム３０は、特定の対象に対するイベントを検知することができる。
【0084】
図１２では、情報処理装置３０３がイベントを検知する例を示したが、実施形態２において説明したように、イベントカメラ３０２がその画素領域のみを監視してイベントを検知してもよい。この場合、情報処理装置３０３の目標対象特定部３３３が目標対象を特定して、画素領域決定部３３４がイベントを検知する画素領域を特定している。そして、イベントカメラ３０２がその画素領域のみを監視してイベントを検知する。すなわち、イベントカメラ３０２は、イベントの検知範囲を目標対象だけにフォーカスしてイベントを検知してもよい。イベントカメラ３０２は、検知した目標対象のイベント情報をイベント検知部３３５に対して送信する。イベント検知部３３５は、イベントカメラ３０２からの画素領域における目標対象のイベント検知結果を受信することによってイベントを検知してもよい。
【0085】
また、検知システム３０は、目標対象のイベントを検知するのにイベントカメラ３０２を用いているため、ハードウェアコストを削減する事ができる。
【0086】
＜イベント発生源の判定＞
ここで、判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８について説明する。判定部３３６は、画素領域において検知したイベントが目標対象のイベントか否かをセンシング情報に基づいて判定する。より具体的には、判定部３３６の判定処理は、図１２に示したステップＳＴ３０９の後に実行される。
ここで、判定部３３６、信号生成部３３７、表示部３３８について説明する。判定部３３６は、画素領域において検知したイベントが目標対象のイベントか否かをセンシング情報に基づいて判定する。より具体的には、判定部３３６の判定処理は、図１２に示したステップＳＴ３０９の後に実行される。
【0087】
判定部３３６が判定に用いるセンシング情報は、図１２に示したステップＳＴ３０６において取得したセンシング情報である。しかし、これに限定されることはなく、以下のような構成によって取得したセンシング情報でもよい。情報処理装置３０３は、ステップＳＴ３０９の後に、再び対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報を取得する。そして、判定部３３６は、新たに取得したセンシング情報に基づいて判定してもよい。例えば、ステップＳＴ３０６においてセンシング情報を取得してからステップＳＴ３０９において目標対象のイベントを検知するまでが長時間であった場合に効果的である。より具体的には、情報処理装置３０３は、新たにセンシング情報を取得することによって、より正確に画素領域において検知したイベントが目標対象のイベントか否かを判定できる。
【0088】
信号生成部３３７は、イベント検知部３３５により検知した目標対象のイベント及び判定部３３６による判定結果を表示部３３８に表示するための信号を生成する。これにより、ユーザは、検知したイベントが目標対象のイベントか否かを確認することができる。
【0089】
図１０に示した例では、情報処理装置３０３は、表示部３３８を備えている。しかし、これに限定されることはなく、表示部３３８は、センシング装置３０１、イベントカメラ３０２、及び情報処理装置３０３と有線又は無線接続されており、通信可能な端末（不図示）に備えられていてもよい。
【0090】
また、表示部３３８の代わりに、回転灯（不図示）やスピーカー（不図示）であってもよい。回転灯（不図示）やスピーカー（不図示）は、例えば、対象を含む空間の周囲に設置される。この場合、信号生成部３３７は、イベント検知部３３５により検知した目標対象のイベント及び判定部３３６による判定結果を回転灯（不図示）やスピーカー（不図示）が報知するための信号を生成する。そして、回転灯（不図示）やスピーカー（不図示）は、ユーザに対して報知する。例えば、工場における機械設備が故障により火花が発生している場合、スピーカーから「機械設備から火花が発生しているため、設備の点検を行ってください」などといったメッセージが発せられる。
【0091】
【0092】
図１３に示すように、空間ＳＰ１は、対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０、センシング装置３０１、及びイベントカメラ３０２を含む。図１３に示した例では、対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０のうち、目標対象はＴＳ１０であるとする。
【0093】
図１３に示すように、センシング装置３０１は、対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０を含む空間ＳＰ２をセンシングして、センシング情報を取得する。ここでは、センシング情報は、対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０を含む空間ＳＰ２の点群データであるとする。センシング装置３０１は、取得したセンシング情報を情報処理装置（不図示）に対して送信する。
【0094】
図１３に示すように、イベントカメラ３０２は、空間ＳＰ２に含まれる対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する。イベントカメラ３０２は、取得したイベントデータを情報処理装置（不図示）に対して送信する。なお、図１３には、目標対象ＴＳ１０に対するイベントカメラ３０２の撮影範囲４４０が示されている。
【0095】
情報処理装置（不図示）は、受信したセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象ＴＳ１０を特定する。次に、情報処理装置（不図示）は、特定した目標対象の位置に基づいて、目標対象ＴＳ１０のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する。そして、情報処理装置３０３は、目標対象ＴＳ１０のイベントを検知する。
【0096】
ここで、イベントカメラ３０２の撮影範囲４４０には、目標対象ＴＳ１０と対象Ｓ１２が含まれている。そのため、情報処理装置３０３が画素領域において検知したイベントは、目標対象ＴＳ１０のイベントもしくは対象Ｓ１２のイベントの可能性がある。
【0097】
この場合、判定部３３６は、画素領域において検知したイベントが目標対象のイベントか否かをセンシング情報に基づいて判定する。図１４を参照しながら、より具体的に説明する。図１４は、実施形態３に係る検知システムにおける判定部の判定フローを例示したフローチャートである。
【0098】
まず、判定部３３６は、イベントの発生源が目標対象ＴＳ１であるか否かを判定する（ステップＳＴ３１０）。判定部３３６がイベントの発生源が目標対象ＴＳ１であると判定する場合（ステップＳＴ３１０ＹＥＳ）、信号生成部３３７（図１０に図示）は、以下のようにする。信号生成部３３７（図１０に図示）は、目標対象ＴＳ１のイベントの検知結果を示す信号を生成して、その信号を表示部３３８に対して送信する（ステップＳＴ３１６）。
【0099】
一方で、判定部３３６がイベントの発生源が目標対象ＴＳ１ではないと判定する場合（ステップＳＴ３１０ＮＯ）、判定部３３６は、イベントの発生源が障害物（対象Ｓ１２）であるか否かを判定する（ステップＳＴ３１２）。
【0100】
判定部３３６がイベントの発生源が障害物（対象Ｓ１２）であると判定する場合（ステップＳＴ３１２ＹＥＳ）、信号生成部３３７（図１０に図示）は、以下のようにする。信号生成部３３７（図１０に図示）は、イベントの発生が障害物（対象Ｓ１２）により生じている旨の信号を生成して、その信号を表示部３３８に対して送信する（ステップＳＴ３１３）。
【0101】
判定部３３６がイベントの発生源が障害物（対象Ｓ１２）ではないと判定する場合（ステップＳＴ３１２ＮＯ）、信号生成部３３７（図１０に図示）は、以下のようにする。信号生成部３３７（図１０に図示）は、イベントの発生が誤検知である旨の信号を生成して、その信号を表示部３３８に対して送信する（ステップＳＴ３１４）。
【0102】
このように、検知システム３０は判定部３３６を備えることによって、イベントの発生源を特定することができるため、誤検知を抑制することができる。なお、図１３に示した例では、センシング装置３０１が空間ＳＰ１をセンシングしたときから、イベントカメラ３０２の撮影範囲４４０に対象Ｓ１２が含まれている。そのため、判定部３３６は、センシング装置３０１が空間ＳＰ１をセンシングしたセンシング情報を用いて、イベントの発生源の誤検知を抑制することができる。
【0103】
ここで、センシング装置３０１が空間ＳＰ２をセンシングしたときから、イベントカメラ３０２の撮影範囲４４０に対象Ｓ１２が含まれている場合に限定されることはなく、以下のような場合でも、判定部３３６はイベントの発生源の誤検知を抑制することができる。例えば、センシング装置３０１が空間ＳＰ１をセンシングしたときには、撮影範囲４４０に対象Ｓ１２は含まれていなかったが、後に撮影範囲４４０に対象Ｓ１２が侵入してきた場合でも、イベントの発生源の誤検知を抑制することができる。この場合、判定部３３６は、再び対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報を用いて、イベントの発生源を特定する。すなわち、検知システム３０は、図１３に示した対象Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２、ＴＳ１０が動的に稼働している状態であっても、イベントの発生源の誤検知を抑制することができる。
【0104】
＜イベントの異常検知＞
ここで、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントを検知してもよい。より具体的には、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるか否かを判定する。そして、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントを検知する。
ここで、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントを検知してもよい。より具体的には、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるか否かを判定する。そして、イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントを検知する。
【0105】
目標対象に対して予測されるイベントは、目標対象が定期的に、静的な状態から動的な状態に変化することである。例えば、間欠運転している給水ポンプは、水を吐出する場合に起動して、静的な状態から動的な状態に変化する。この変化が目標対象に対して予測されるイベントである。
【0106】
また、目標対象に対して予測されるイベントは、目標対象が常に動的な状態である場合、その目標対象の常時動作である。例えば、飛行機の飛行中のタービンブレードでは、タービンブレードは常時回転しており、このタービンブレードの常時回転している動作が目標対象に対して予測されるイベントである。
【0107】
イベント検知部３３５は、目標対象に対して予測されるイベントと異なるか否かを、目標対象の状態を示す情報である、例えば、目標対象の速度、振動、温度に基づいて判定する。
【0108】
【0109】
図１５に示した例では、風力発電機Ｗ１、Ｗ２の２台が目標対象であるとする。また、風力発電機Ｗ１は、プロペラＰ１に対して風があたることによって、プロペラＰ１が回転して発電する。同様にして、風力発電機Ｗ２は、プロペラＰ２に対して風があたることによって、プロペラＰ２が回転して発電する。
【0110】
また、図１５に示した例では、ドローンＤ１は、３Ｄセンサ（不図示）及びイベントカメラ（不図示）を備えている。ドローンＤ１は、３Ｄセンサを用いて、風力発電機Ｗ１及び風力発電機Ｗ２を含む空間をセンシングしてセンシング情報を取得する。また、ドローンＤ１は、イベントカメラを用いて、風力発電機Ｗ１、及び風力発電機Ｗ２のイベントデータを取得する。ドローンＤ１は、取得したセンシング情報とイベントデータとを情報処理装置（不図示）に対して送信する。
【0111】
ここで、風力発電機Ｗ１、Ｗ２に対して予測されるイベントは、風力発電機Ｗ１、Ｗ２のプロペラＰ１、Ｐ２が一定の回転数を維持して回転している動作のことである。風力発電機Ｗ１、Ｗ２に対して予測されるイベントと異なるイベントは、風力発電機Ｗ１、Ｗ２のプロペラＰ１、Ｐ２が通常時の回転数よりも高い回転数又は低い回転数を維持して回転していることである。
【0112】
表１は、風力発電機Ｗ１のプロペラＰ１の回転数、風力発電機Ｗ２のプロペラＰ２の回転数、及び風力発電機Ｗ１、Ｗ２の通常時のプロペラの回転数の一例を示したものである。表２に示すように、風力発電機Ｗ１、Ｗ２の通常時のプロペラの回転数は、毎分１５００回転である。表２に示すように、風力発電機Ｗ１のプロペラＰ１の回転数は、毎分１５００回転であるため、通常時と同じである。一方で、風力発電機Ｗ２のプロペラＰ２の回転数は、毎分１８００回転であるため、通常時よりも高い回転数である。よって、風力発電機Ｗ１のプロペラＰ１の回転は、風力発電機Ｗ１、Ｗ２に対して予測されるイベントであるのに対して、風力発電機Ｗ２のプロペラＰ２の回転は、風力発電機Ｗ１、Ｗ２に対して予測されるイベントと異なるイベントである。
【0113】
【表1】
【0114】
この場合、情報処理装置３０３（図１１に図示）のイベント検知部３３５（図１１に図示）は、風力発電機Ｗ２が正常でない動作をしていると判定し、風力発電機Ｗ２のイベントを検知する。このように、イベント検知部３３５（図１１に図示）は、正常な動作状態を示すイベントは検知せず、異常な動作状態を示すイベントを検知することもできる。
【0115】
表１に示した例では、イベント検知部３３５（図１１に図示）は、風力発電機のプロペラの回転数が通常時の回転数と一致するか否かによって、予測されるイベントと異なるイベントと判定した。イベント検知部３３５は、風力発電機の通常時のプロペラの回転数に対して閾値を設けて、その閾値外である場合に、予測されるイベントと異なるイベントであると判定してもよい。
【0116】
また、上述した実施形態１～３に係る検知システムにおける処理の一部又は全部は、コンピュータプログラムとして実現可能である。このようなプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある検知媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気検知媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気検知媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0117】
以上、本開示を上記実施形態に即して説明したが、本開示は上記実施形態の構成にのみ限定されるものではなく、本願特許請求の範囲の請求項の範囲内で当業者であればなし得る各種変形、修正、組み合わせを含むことは勿論である。
【0118】
上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する目標対象特定部と、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、
を備えた、
検知システム。
（付記２）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する取得部と、
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部と、を備え、
前記イベント検知部は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
付記１に記載の検知システム。
（付記３）
前記画素領域決定部は、前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記２に記載の検知システム。
（付記４）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記画素領域決定部は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記２又は３に記載の検知システム。
（付記５）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する判定部を備えた、
付記１又は２に記載の検知システム。
（付記６）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記１又は２に記載の検知システム。
（付記７）
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部を備え、
前記イベント検知部は、前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記１に記載の検知システム。
（付記８）
センシング装置と、情報処理装置と、を備えた検知システムであって、
前記センシング装置は、対象を含む空間をセンシングすることによって取得したセンシング情報を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、
受信した前記センシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
検知システム。
（付記９）
前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得するイベントカメラをさらに備え、
前記イベントカメラは、取得した前記イベントデータを前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、受信した前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
付記８に記載の検知システム。
（付記１０）
前記情報処理装置は、前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記９に記載の検知システム。
（付記１１）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記情報処理装置は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記９又は１０に記載の検知システム。
（付記１２）
前記情報処理装置は、前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記８又は９に記載の検知システム。
（付記１３）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記８又は９に記載の検知システム。
（付記１４）
画素領域における前記目標対象のイベントを検知するイベントカメラを備え、
前記イベントカメラは、前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、前記イベント検知結果を受信することによってイベントを検知する、
付記８に記載の検知システム。
（付記１５）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する、
検知方法。
（付記１６）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得し、
前記目標対象のイベントを検知する処理は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する処理である、
付記１５に記載の検知方法。
（付記１７）
前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記１６に記載の検知方法。
（付記１８）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記１６又は１７に記載の検知方法。
（付記１９）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記１５又は１６に記載の検知方法。
（付記２０）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記１５又は１６に記載の検知方法。
（付記２１）
前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記１５に記載の検知方法。
（付記２２）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる、
検知プログラム。
（付記２３）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得し、
前記目標対象のイベントを検知する処理は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する処理である、
付記２２に記載の検知プログラム。
（付記２４）
前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記２３に記載の検知プログラム。
（付記２５）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記２３又は２４に記載の検知プログラム。
（付記２６）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記２２又は２３に記載の検知プログラム。
（付記２７）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記２２又は２３に記載の検知プログラム。
（付記２８）
前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記２２に記載の検知プログラム。
（付記１）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定する目標対象特定部と、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する画素領域決定部と、
を備えた、
検知システム。
（付記２）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得する取得部と、
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部と、を備え、
前記イベント検知部は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
付記１に記載の検知システム。
（付記３）
前記画素領域決定部は、前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記２に記載の検知システム。
（付記４）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記画素領域決定部は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記２又は３に記載の検知システム。
（付記５）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する判定部を備えた、
付記１又は２に記載の検知システム。
（付記６）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記１又は２に記載の検知システム。
（付記７）
前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するイベント検知部を備え、
前記イベント検知部は、前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記１に記載の検知システム。
（付記８）
センシング装置と、情報処理装置と、を備えた検知システムであって、
前記センシング装置は、対象を含む空間をセンシングすることによって取得したセンシング情報を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、
受信した前記センシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
検知システム。
（付記９）
前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得するイベントカメラをさらに備え、
前記イベントカメラは、取得した前記イベントデータを前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、受信した前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する、
付記８に記載の検知システム。
（付記１０）
前記情報処理装置は、前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記９に記載の検知システム。
（付記１１）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記情報処理装置は、前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記９又は１０に記載の検知システム。
（付記１２）
前記情報処理装置は、前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記８又は９に記載の検知システム。
（付記１３）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記８又は９に記載の検知システム。
（付記１４）
画素領域における前記目標対象のイベントを検知するイベントカメラを備え、
前記イベントカメラは、前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果を前記情報処理装置に対して送信し、
前記情報処理装置は、前記イベント検知結果を受信することによってイベントを検知する、
付記８に記載の検知システム。
（付記１５）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータが実行する、
検知方法。
（付記１６）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得し、
前記目標対象のイベントを検知する処理は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する処理である、
付記１５に記載の検知方法。
（付記１７）
前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記１６に記載の検知方法。
（付記１８）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記１６又は１７に記載の検知方法。
（付記１９）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記１５又は１６に記載の検知方法。
（付記２０）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記１５又は１６に記載の検知方法。
（付記２１）
前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記１５に記載の検知方法。
（付記２２）
対象を含む空間をセンシングしたセンシング情報からイベントを検知する対象である目標対象を特定し、
特定した前記目標対象の位置に基づいて、前記目標対象のイベントを検知する処理を実行するための画素領域を決定する、
処理をコンピュータに実行させる、
検知プログラム。
（付記２３）
イベントカメラから前記対象におけるイベントを検知するためのイベントデータを取得し、
前記目標対象のイベントを検知する処理は、前記イベントデータから前記画素領域における前記目標対象のイベントを抽出して検知する処理である、
付記２２に記載の検知プログラム。
（付記２４）
前記目標対象と前記イベントカメラとの距離及び前記イベントカメラの撮影範囲に基づいて、前記画素領域を決定する、
付記２３に記載の検知プログラム。
（付記２５）
前記センシング情報は、対象を含む空間の点群データであり、
前記イベントカメラの撮影範囲には、前記目標対象が含まれ、
前記空間の点群データから前記イベントカメラの前記撮影範囲に含まれる点群データを抽出する、
付記２３又は２４に記載の検知プログラム。
（付記２６）
前記画素領域において検知した前記イベントが前記目標対象のイベントであるか否かを前記センシング情報に基づいて判定する、
付記２２又は２３に記載の検知プログラム。
（付記２７）
前記イベントは、前記目標対象に対して予測されるイベントと異なるイベントである、
付記２２又は２３に記載の検知プログラム。
（付記２８）
前記画素領域における前記目標対象のイベント検知結果をイベントカメラから受信することによってイベントを検知する、
付記２２に記載の検知プログラム。
【符号の説明】
【0119】
１０、２０、２９、３０ 検知システム
１１、２１、３３３ 目標対象特定部
１２、２２、３３４ 画素領域決定部
２４ 取得部
３０１ センシング装置
２３、１００、３０２ イベントカメラ
３０３ 情報処理装置
３１１、３２１ 取得部
３１２、３２２ 送信部
３３１ センシング情報受信部
３３２ イベントデータ受信部
２５、２７、３３５ イベント検知部
３３６ 判定部
３３７ 信号生成部
３３８ 表示部
４００、４１０、４４０ 撮影範囲
４０１ 点群データ
４０２ バウンディングボックス
４１１ 最小点
４１２ 最大点
Ｄ１ ドローン
Ｌ１ 長さ
Ｌ３ 縦幅
Ｌ４ 横幅
Ｐ１、Ｐ２ プロペラ
Ｒ１ 画素領域
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２ 対象
ＳＰ１、ＳＰ２ 空間
ＴＳ１、ＴＳ１０ 目標対象
Ｗ１、Ｗ２ 風力発電機
θ１、θ２ 画角
θ３ 角度
１１、２１、３３３ 目標対象特定部
１２、２２、３３４ 画素領域決定部
２４ 取得部
３０１ センシング装置
２３、１００、３０２ イベントカメラ
３０３ 情報処理装置
３１１、３２１ 取得部
３１２、３２２ 送信部
３３１ センシング情報受信部
３３２ イベントデータ受信部
２５、２７、３３５ イベント検知部
３３６ 判定部
３３７ 信号生成部
３３８ 表示部
４００、４１０、４４０ 撮影範囲
４０１ 点群データ
４０２ バウンディングボックス
４１１ 最小点
４１２ 最大点
Ｄ１ ドローン
Ｌ１ 長さ
Ｌ３ 縦幅
Ｌ４ 横幅
Ｐ１、Ｐ２ プロペラ
Ｒ１ 画素領域
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ１０、Ｓ１１、Ｓ１２ 対象
ＳＰ１、ＳＰ２ 空間
ＴＳ１、ＴＳ１０ 目標対象
Ｗ１、Ｗ２ 風力発電機
θ１、θ２ 画角
θ３ 角度
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】