JP6544213B2 - 窓汚れ判別装置、窓汚れ判別方法、窓汚れ判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、レーザレーダ装置の窓部の汚れを検出する窓汚れ判別装置、窓汚れ判別方法、窓汚れ判別プログラムに関する。

レーザレーダ装置は、所定の走査角度ごとにレーザ光の照射と物体で反射した反射光の受光とを行っており、反射光を受光するまでの時間に基づいて、各走査角度における物体の検出および距離の測定を行っている。このようなレーザレーダ装置には、レーザ光を透過するための窓部が設けられている。このとき、窓部に雪が付着すると、つまり、窓部に着雪すると、窓部での反射が大きくなる一方、測定エリア内に照射されるレーザ光の強度が低下したり、レーザ光や反射光が窓部に付着した雪によって遮られたりすることにより、物体の検出や距離の測定の精度が低下する。そのため、例えば特許文献１では、専用のセンサ等を設けることにより、窓部の汚れを検出している。

特開２００２−６０３９号公報

しかしながら、上記した特許文献１も含めた従来のレーザレーダ装置では、窓部の位置に物体が付着していること自体は検出できるものの、その物体が自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができなかった。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、レーザレーダ装置の窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる窓汚れ判別装置、窓汚れ判別方法、窓汚れ判別プログラムを提供することにある。

レーザレーダ装置の窓部の汚れは、それが自然に付いたものであれば、何らかの自然現象により付いたものであると考えられる。そのため、汚れが付く可能性がある自然現象の発生を特定できれば、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができると考えられる。
そこで、請求項１に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部と、を備える。

レーザレーダ装置の窓部に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。その一方で、自然に汚れがつきにくい天候や風向きにおいて窓部の位置に物体が検出された場合、その物体は、自然に付いたものではないと考えることができる。

そこで、窓汚れ判別装置は、風向きに基づいて物体が窓部にぶつかる可能性があるか否かを判定することで、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れなのか、意図的に付けられた汚れなのかを判定する。これにより、レーザレーダ装置の窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる。

そして、自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができれば、例えばレーザレーダ装置を監視対象となるセキュリティーゾーンの侵入検知として使用する際に、意図的に付けられた光学窓汚れであれば侵入者によってなされた可能性が高く、緊急度の高い侵入検知通知を行うことができる。一方、自然に付いた光学窓汚れであれば、侵入検知性能低下の可能性があるが、セキュリティーゾーンへの侵入が発生したわけではなく、侵入検知通知とはレベルを分けて清掃が必要な旨を通知するに留めることができる。このように、窓部の汚れの種類を判別することにより、管理者は、柔軟にその後の対応を選択することができるようになるという効果も得ることができる。

請求項２に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置の設置場所の降雨、降雪および霧の発生を特定可能な天候情報を取得する処理を行う天候情報取得処理部を備えている。そして、窓汚れ判別装置は、風向きが窓部への方向である場合には自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが窓部への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定する。

風向きが窓部への方向でない場合には、物体が窓部にぶつかる可能性は相対的に低いと考えられるが、例えばレーザレーダ装置の回りに壁や柵等が存在すると、レーザレーダ装置の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であることが想定される。つまり、風情報により特定される風向きが、必ずしもレーザレーダ装置の周辺の風向きと一致しない可能性が考えられる。
そのため、無風状態を含めて風向きが窓部への方向でない場合には、天候情報に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その判定結果に基づいて自然の汚れであるか否かを判定することで、判定の確度を高めることができる。

請求項３に係る発明では、窓汚れ判別装置は、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Ａとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Ｂとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Ｃとすると、期間Ｂは期間Ａよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Ｃは期間Ｂよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価する。

期間Ａでは、風に飛ばされたごみ、落ち葉などが付着する可能性が考えられる。また、期間Ｂでは、雨や雪が収まった直後であり、窓部が濡れていることが想定されるため、風に飛ばされたごみ、落ち葉、水滴、砂埃、泥などが付着する可能性があり、また、窓部に着雪した雪が溶けていない可能性や水たまりから泥汚れが飛び散る等の可能性が考えられる。また、期間Ｃでは、雨、雪、霧が発生しているため、落ち葉、水滴、雪、砂埃、泥などが付着する可能性が考えられる。

また、上記したレーザレーダ装置の周辺のピンポイントな風向きを考慮すると、風が吹いていない場合よりは、風が吹いている場合のほうが、相対的に風に飛ばされた物体が付着する可能性は高いと想定される。
そこで、天候情報を加味することにより、自然に汚れがつきにくい天候であるかを判定でき、そのような状況において検出された物体は、自然に付着した汚れではないこと、つまりは、意図的に付けられたものである確度を高めることができる。すなわち、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別する際の精度を高めることができる。

請求項４に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて天候情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置に対しても適用することができる。
請求項５に係る発明では、窓汚れ判別装置は、レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて風情報を取得する。これにより、センサ等を設けることなく、風情報を取得することができる。また、既設のレーザレーダ装置に対しても、本発明を適用することができる。

請求項６に係る発明では、窓汚れ判別装置は、判定処理による判定結果を報知する処理を行う報知処理部を備える。これにより、窓部の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかの判定結果を得ることができ、例えば侵入者によって付けられたような比較的緊急度が高い状況なのか、単に自然に汚れが付いただけであり、清掃すれば済むような比較的緊急度が低い状況なのかを把握することができる。そして、管理者は、比較的緊急度が高い場合には警備員を派遣し、緊急度が低い場合には清掃員を派遣するといった柔軟な対応を取ることができる。
また、例えば、同時に箇所から報知があった場合に各々の通知レベルで処置優先度を決定したり、レーザレーダ装置の窓部の汚れを清掃するまでの間はレーザレーダ装置が十分な検知性能を発揮できない可能性があるとして、監視カメラをオートパトロール状態に設定したりする等の対応を取ることもできる。

請求項７に係る発明では、窓汚れ判別方法は、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を含む。このような窓汚れ判別方法によっても、上記した窓汚れ判別装置と同様の効果を得ることができる。

請求項８に係る発明では、窓汚れ判別プログラムは、窓汚れ判別装置に、レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を実行させる。このような窓汚れ判別プログラムによっても、上記した窓汚れ判別装置と同様の効果を得ることができる。

一実施形態における窓汚れ判別装置を適用した監視装置の構成を模式的に示す図 窓汚れ判別処理の流れを模式的に示す図 風向きによる基準物の揺れ方の違いを平面視にて模式的に示す図 天候による反射光の強度の違いを模式的に示す図 自然に汚れが付着する可能性の評価値の一例を模式的に示す図

以下、本発明の一実施形態について図１から図５を参照しながら説明する。
図１に示すように、窓汚れ判別装置としても機能する監視装置１は、レーザレーダ装置２と、レーザレーダ装置２を制御する制御装置３とにより構成されている。なお、本実施形態では窓汚れ判別装置をレーザレーダ装置２と制御装置３とにより構成した例を示しているが、後述する窓汚れ判定処理をレーザレーダ装置２側で行うことにより、レーザレーダ装置２単体で窓汚れ判別装置を構成することもできる。

レーザレーダ装置２は、制御部２０、照射部２１、回転ミラー２２、受光部２３、および記憶部２４等を備えている。これら各部は、筐体２５内に収容されている。レーザレーダ装置２の制御部２０は、図示しないＣＰＵやＲＯＭおよびＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータにより構成されており、記憶部２４などに記憶されているコンピュータプログラムを実行することによりレーザレーダ装置２の全体を制御する。

レーザレーダ装置２は、回転ミラー２２を回転させることにより、照射部２１から照射されたレーザ光を、所定の走査角度ごとに対象エリアに向けて照射する。そして、レーザレーダ装置２は、レーザ光を照射してから符号４で示す物体で反射した反射光が受光部２３で受光されるまでの経過時間に基づいて、走査角度ごとに物体までの距離を測定する。このため、レーザレーダ装置２の筐体２５には、窓部２６が設けられている。本実施形態の場合、レーザレーダ装置２は、窓部２６が設けられている正面側を概ね１８０°の範囲を走査している。そのため、窓部２６は、筐体２５の正面側を、１８０°強の円弧状に覆っている。

このレーザレーダ装置２により物体が検出された場合には、検出された物体の走査角度および距離等に基づいて、周知のように侵入検知処理が行われる。なお、侵入検知処理では、例えば音声あるいは信号等により侵入物を検出した旨が報知される。
制御装置３は、制御部３０およびユーザに侵入等を報知する報知部３１等を備えている。この制御装置３は、いわゆるパソコンで構成されており、図示は省略するが、レーザレーダ装置２による監視状況やカメラ５で撮像した画像等を表示する表示部、およびマウスやキーボード等のユーザの操作を入力する入力部も備えている。このカメラ５は、パン・チルト・ズーム機能を備えたいわゆるＰＴＺカメラを想定している。

本実施形態の監視装置１の場合、レーザレーダ装置２側では基本的に物体を検出する処理を行っており、制御装置３側において侵入物の有無の判定や、詳細は後述するが、窓汚れ判別プログラムを実行することにより風情報取得処理、判定処理、天候情報取得処理あるいは報知処理等を行っている。つまり、本実施形態では、制御部３０が、風情報取得処理部、判定処理部、および天候情報取得処理部を構成している。
また、制御装置３は、レーザレーダ装置２の測定エリアを撮像するカメラ５が接続されている。また、制御装置３は、外部のネットワーク６に接続されており、ネットワーク６から後述する風情報や天候情報を取得することもできる。

次に、上記した構成の作用について説明する。
レーザレーダ装置２の窓部２６に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部２６に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部２６にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。

そこで、監視装置１は、窓部２６の位置に物体が検出されると、図２に示す窓汚れ判別処理を実行する。この窓汚れ判別処理は、制御装置３の制御部３０に窓汚れ判別プログラムを実行させることにより実現されている。なお、前提として、監視装置１は、従来と同様にレーザレーダ装置２による物体の検出結果に基づいて、測定エリアへの侵入物を検出する処理を行っており、その際に、窓部２６の位置に物体が検出されたか否かの判定も行っている。また、物体が検出された検出結果は、検出履歴として記憶されており、監視装置１は、ある時刻よりも前の期間にどのような検出結果が得られていたかを、検出履歴から得ることができる。

監視装置１は、窓汚れ判別処理において、風向きを特定可能な風情報を取得する（Ｓ１）。このとき、監視装置１は、レーザレーダ装置２単体で取得可能なデータに基づいて、以下のような手法にて風向きを取得している。また、監視装置１は、風の強弱も、併せて取得している。このため、本実施形態においては、風向きと、風の強弱つまりは風速の目安とが、風情報として取得される。このステップＳ１の処理が、風情報取得処理に相当する。

図３（ａ）に示すように、レーザレーダ装置２からの距離がＬ１０となる位置には、風情報を取得する際の基準となる基準物７が予め設置されている。この基準物７は、風によってその位置が変わるものであれば、例えば樹木のような自然物であってもよいし、吹き流しや風見鶏のような人工物であってもよい。本実施形態では、樹木を想定している。そして、レーザレーダ装置２と基準物７とを最短距離で通る直線を仮想線Ｓ１とし、基準物７のレーザレーダ装置２側の面において仮想線Ｓ１に直交する直線を仮想線Ｓ２とする。以下、レーザレーダ装置２の窓部２６が設けられている側つまりはレーザレーダ装置２からみて基準物７が設置されている側を、レーザレーダ装置２の正面と称し、その反対側を、レーザレーダ装置２の背面と称して説明する。

まず、相対的に弱い風が、矢印Ｈ１にて示すようにレーザレーダ装置２側からみて左斜め前方から吹いているとする。なお、相対的に弱いとは、後述する図３（ｂ）の状態に比べて相対的に弱いことを意味している。このとき、風に煽られた基準物７は、破線にて示す無風状態における基準位置から、実線にて示す斜め方向にずれた位置にＤ１の揺れ幅で揺れたとする。

このような状況においてレーザレーダ装置２によって基準物７までの距離を測定すると、風向きを簡易的に取得することができる。すなわち、例えば基準物７までの距離がＬ１１と測定された場合には、Ｌ１１＜Ｌ１０であれば、基準物７が風によってレーザレーダ装置２側に煽られていることを示している。この場合、風向きは、レーザレーダ装置２の窓部２６へ向かう向き、つまりは、風に乗った物体が窓部２６にぶつかって付着する可能性が相対的に高い向きであると特定できる。

一方、図２（ｂ）に示すように、相対的に強い風が、矢印Ｈ２にて示すようにレーザレーダ装置２側からみて左斜め後方から吹いているとする。このとき、基準物７までの距離がＬ１２と測定された場合には、Ｌ１２＞Ｌ１０であれば、基準物７が風によってレーザレーダ装置２とが逆方向に煽られていることを示している。この場合、風向きは、レーザレーダ装置２の窓部２６へ向かう向きとは逆向き、つまりは、風に乗った物体が窓部２６にぶつかって付着する可能性が相対的に低い向きであると特定できる。

ただし、レーザレーダ装置２の窓部２６は、上記したように概ね１８０°強の円弧状に形成されている。そのため、例えば仮想線Ｓ２に沿った方向、つまり、レーザレーダ装置２に対して真横から風が吹いている場合にも、風に乗った物体が窓部２６にぶつかって付着する可能性がある。また、その場合には、基準物７が仮想線Ｓ２に沿って揺れることで、基準物７までの距離がＬ１０より若干長くなると考えられる。さらには、実際の設置場所では、必ずしも基準物７をレーザレーダ装置２の真正面に設置できない可能性もある。

そのため、本実施形態では、より正確を期すために、基準物７までの距離を時系列で測定することにより基準物７の揺れ幅が最大となる揺れ方向を特定し、その特定した揺れ方向を風向きとして特定している。この場合、時系列的にみて基準物７が基準位置から動いていなければ、風が無い状態、つまり、無風状態であることを特定することができる。

すなわち、監視装置１は、本実施形態であれば樹木のような風向きや風速によってその位置が変化する基準物７までの距離、および、無風状態における基準物７の位置から風によって煽られた基準物７が揺れる向きとその揺れ量といった基準物７の検出態様・測距態様に基づいて、風向きを特定つまりは風情報を取得する。
なお、図２にα１、α２として示す基準物７の仮想線Ｓ１からのずれ角と、測定した基準物７の距離のＬ１０からの乖離分とから、Ｄ１、Ｄ２として示す基準物７の揺れ幅を推定することもできる。そして、基準物７の揺れ幅が大きければ相対的に風が強いことを特定でき、基準物７の揺れ幅が小さければ相対的に風が弱いことを特定できる。

このように、監視装置１は、レーザレーダ装置２が測定したデータに基づいて風向きを特定する。すなわち、本実施形態では、レーザレーダ装置２が測定したデータが、風向きを特定可能な風情報に相当する。
さて、監視装置１は、風情報を取得すると、天候情報を取得する（Ｓ２）。このとき、監視装置１は、風情報と同様に、レーザレーダ装置２単体で取得可能なデータに基づいて、以下のような手法にて天候情報を取得している。このステップＳ２の処理が、天候情報取得処理に相当する。

図４（ａ）〜（ｄ）に示すように、レーザレーダ装置２の測定エリアに、例えば壁面８等のような、風によって位置が変わることが無い固定物があるとする。なお、壁面８等を利用するのでは無く、基準となる固定物を新たに設置してもよい。これら図４（ａ）〜（ｄ）は、天候の違いを示しており、図４（ａ）は天候が晴れまたは曇りの状態、図４（ｂ）は天候が雨の状態、図４（ｃ）は天候が霧の状態、図４（ｄ）は天候が雪の状態をそれぞれ模式的に示している。

さて、天候が晴れまたは曇りの場合、基本的にはレーザ光を妨げるものがないと考えられるため、図４（ａ）に示すように、壁面８におけるレーザ光の反射を示す壁面反射の強度がＸであったとする。この壁面反射の強度が、天候を判別する際の基準となる。すなわち、監視装置１は、本実施形態であれば壁面８のような風向きや天候によってその位置が変化することがない基準物で反射した反射光を受光した際の強度、およびその反射光が受光される距離および範囲といった受光態様に基づいて、天候を判別つまりは天候情報を取得する。

天候が雨の場合、雨は、同一の水分量の霧に比べると各粒同士の隙間が大きいと考えられる。そのため、レーザ光が雨粒に直接的に当たる可能性は比較的低いと考えられる。また、雨は、その粒子の粒径が霧に比べると、０．５〜３ｍｍ程度と比較的大きいため、粒径およびレーザ光の波長（例えば９０５ｎｍ程度）から求められる粒径パラメータが大きくなる。そして、粒径パラメータが大きいと、散乱強度が小さくなることからほぼ前方散乱となり、レーザ光は、ほぼ前方へと散乱し、あたかも雨粒を透過したような状態となる。そのため、図４（ｂ）に示すように、壁面反射の強度は、晴れまたは曇りに比べると低下するものの、壁面８との間に雨粒が検出される可能性は少ないと考えられる。

天候が霧の場合、霧は、同一の水分量の雨に比べると、各粒同士の隙間が小さいと考えられる、レーザ光が霧に当たる可能性は、雨にくべると比較的高いと考えられる。また、霧は、その粒径が雨粒と比較して、例えば１０μｍ程度と比較的小さいことから、粒径パラメータが小さくなる。そして、粒径パラメータが小さいと、散乱強度が大きくなり、前方散乱および後方散乱が同程度になると考えられる。つまり、霧の場合、レーザ光が当たると、そのレーザ光は前方および後方へと同程度に散乱すると考えられる。そのため、図４（ｃ）に示すように、壁面反射との間に霧による反射が幅広く確認されるとともに、壁面反射の強度が、晴れまたは曇りに比べると大きく低下すると考えられる。また、天候が霧の場合には、壁面８までの距離によるものの、霧がほぼ一様な密度であると考えると、概ね壁面８までの間で幅広く検出されると考えられる。

天候が雪の場合、雪は、透明度が低いことから、レーザ光が当たれば反射すると考えられる。ただし、雪は、同一の水分量の霧に比べると、各粒同士の隙間がかなり大きいことから、レーザ光が雪に直接的に当たる可能性は、霧に比べると低いと考えられる。そのため、雪は、測定エリア内においてノイズのようにちらちらした状態で検出されると考えられる。また、雪は、レーザレーダ装置２から離れるほど、レーザ光の照射範囲に対する占有面積が小さくなり、検出できるほどの反射をしなくなると考えられる。そのため、雪は壁面８までの距離によるものの、レーザレーダ装置２からある程度離れた領域では検出されなくなると考えられる。

また、壁面反射は、雪をかいくぐったレーザ光の場合には晴れのときとほぼ同様の強度になると考えられる一方、雪にあたった場合にはその強度が大きく低下するといったように、壁面反射もノイズのように大きくなったり小さくなったりする現象が観察されるものと考えられる。
このように、レーザレーダ装置２が測定するデータは、天候の違いにより、壁面反射の強度や、壁面反射までの間で検出される物体の有無、さらには、物体が検出される際の状況が異なると考えられる。このため、レーザレーダ装置２が測定したデータに基づいて、天候を特定することができると考えられる。すなわち、本実施形態では、レーザレーダ装置２が測定したデータが、天候を特定可能な天候情報に相当する。

天候情報を取得すると監視装置１は、風情報に基づいて、窓部２６の方向への風が吹いているか否かを判定する（Ｓ３）。つまり、監視装置１は、物体が自然に窓部２６にぶつかって付着する可能性があるか否かを判定する。このとき、監視装置１は、物体が自然に窓部２６にぶつかって付着する可能性があるか否かを、予め設定されている判定条件に基づいて判定する。

具体的には、監視装置１には、図５に示すような風情報と天候情報とをそれぞれ３段階に区分けした合計９つの評価値が設定されている。この評価値では、風が有る場合つまりは風が吹いている場合であって、且つ、その風向きが窓部２６の方向であるとき、物体が自然に窓部２６にぶつかって付着する可能性が最も高いと評価されている。なお、風向きが窓部２６の方向であるとは、風が、上記したように１８０°強の範囲で窓部２６に向かって吹いている状態を意味している。
ここで、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Ａとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Ｂとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Ｃとする。

この期間Ａでは、風に飛ばされたごみ、落ち葉などが付着する可能性が考えられる。また、期間Ｂでは、雨や雪が収まった直後であり、窓部２６が濡れていることが想定されるため、風に飛ばされたごみ、落ち葉、水滴、砂埃、泥などが付着する可能性があり、また、窓部２６に着雪した雪が溶けていない可能性や、水たまりから泥汚れが飛び散る等の可能性が考えられる。また、期間Ｃでは、雨、雪、霧が発生しているため、落ち葉、水滴、雪、砂埃、泥などが付着する可能性が考えられる。

つまり、風向きが窓部２６の方向である場合には、天候によらず、風に飛ばされた物体が窓部２６にぶつかるって汚れが付着する可能性があると考えられる。そのため、風向きが窓部２６の方向である場合には、汚れが付着する可能性が最も高いと評価付けられている。
一方、風向きが窓部２６の方向ではない場合、および、風は吹いていない場合には、原則として、風に飛ばされた物体が付着する可能性は低いと評価付けられている。ただし、例えばレーザレーダ装置２の近傍に壁があったりすると、レーザレーダ装置２の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であったり、レーザレーダ装置２で測定したデータに基づいて特定した風向きがレーザレーダ装置２の設置位置では異なっている可能性も考えられる。

そこで、本実施形態では、風向きがレーザレーダ装置２の窓部２６への向きではない場合についても、自然な汚れが付着する可能性を評価している。具体的には、風が吹いていない場合よりは、風が吹いている場合のほうが、相対的に風に飛ばされた物体が付着する可能性は高いと想定される。また、期間Ｂでは、雨等により濡れた窓部２６が乾いていないこと等が想定されるため、相対的に言えば、期間Ａよりも物体が付着する可能性が高いと想定される。そして、期間Ｃでは、窓部２６が現在進行形で濡れていることが想定されるため、相対的に言えば、期間Ｂよりも物体が付着する可能性がさらに高いと想定される。

このため、物体が付着する可能性は、風がある場合に相対的に高く評価付けされているとともに、期間Ａよりは期間Ｂ、また、期間Ｂよりは期間Ｃのほうが相対的に高く評価付けされている。
このような判定条件に基づいて、監視装置１は、物体が自然に窓部２６にぶつかって付着する可能性を判定している。
そして、監視装置１は、窓部２６の方向への風が有ると判定した場合には（Ｓ３：ＹＥＳ）、窓部２６の位置に検出された物体が自然な汚れであると判定する（Ｓ４）。

一方、監視装置１は、無風状態も含めて窓部２６の方向への風が無いと判定した場合には（Ｓ３：ＮＯ）、風無し、且つ期間Ａであるかを判定し（Ｓ６）、風無し、且つ期間Ａであると判定した場合には（Ｓ６：ＹＥＳ）、自然な汚れではなく、意図的に付けられた汚れであると判定する（Ｓ７）。
また、監視装置１は、風無し、且つ期間Ａではないと判定した場合には（Ｓ６：ＮＯ）、天候情報が上記した判定条件の何れであるかに応じて、自然に汚れが付着する可能性の高低を評価し（Ｓ８）、自然に汚れた可能性が高いという評価結果が得られた場合には（Ｓ８：ＹＥＳ）、自然な汚れであると判定する（Ｓ９）。一方、監視装置１は、自然に汚れた可能性が低いという評価結果が得られた場合（Ｓ８：ＮＯ）、意図的な汚れと判定する（Ｓ７）。これらステップＳ３、Ｓ４、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ８，Ｓ９の処理が、判定処理に相当する。

そして、監視装置１は、いずれかの判定結果を得ると（Ｓ４、Ｓ７、またはＳ９）、その判定結果を報知する（Ｓ５）。これにより、窓部２６の位置に検出された物体が、自然に付いた汚れなのか意図的に付けられた汚れなのかがユーザに報知される。
このように、監視装置１は、風情報により特定される風向きに基づいて、また、無風状態を含めて風向きが窓部２６の向きではない場合には天候情報により特定される天候に基づいて、自然に付いた汚れなのか意図的に付けられた汚れなのかを判別している。

以上説明した実施形態によれば、次のような効果を得ることができる。
窓汚れ判別装置としての監視装置１は、レーザレーダ装置２の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部（実施形態では制御部３０）と、レーザレーダ装置２の窓部２６の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部２６の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部（実施形態では制御部３０）と、を備える。

レーザレーダ装置２の窓部２６に自然に汚れが付着する場合、その汚れは、物体が窓部２６に向かって飛んできたもの、あるいは、物体が窓部２６にぶつかった結果として生じたものであると考えられる。そして、それが自然現象である場合には、風によって飛ばされてきたと考えるのが妥当である。
そこで、物体が窓部２６にぶつかる可能性があるか否かを風向きに基づいて判定することで、窓部２６の位置に検出された物体が自然に付着した汚れなのか、意図的に付けられた汚れなのかを判定することができる。すなわち、レーザレーダ装置２の窓部２６の汚れが自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができる。

そして、自然に付いたものなのか意図的に付けられたものなのかを判別することができれば、レーザレーダ装置２を監視対象となるセキュリティーゾーンの侵入検知として使用する際に、意図的に付けられた光学窓汚れであれば侵入者によってなされた可能性が高く、緊急度の高い侵入検知通知を行うことができる。一方、自然に付いた光学窓汚れであれば、侵入検知性能低下の可能性があるが、セキュリティーゾーンへの侵入が発生したわけではなく、侵入検知通知とはレベルを分けて清掃が必要な旨を通知するに留めることができる。つまり、窓部２６の汚れの種類を判別することで、通知レベルによって管理者は柔軟にその後の対応を選択することができる。

監視装置１は、天候情報を取得し、風向きが窓部２６への方向である場合には自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが窓部２６への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定する。
風向きが窓部２６への方向でない場合には、物体が窓部２６にぶつかる可能性は相対的に低いと考えられるが、レーザレーダ装置２の周辺のピンポイントな風向きを正確にとらえることが困難であったり、レーザレーダ装置２で測定したデータに基づいて特定した風向きがレーザレーダ装置２の設置位置では異なっていたりする可能性も考えられる。

そのため、無風状態を含めて風向きが窓部２６への方向でない場合には、天候情報に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その判定結果に基づいて自然の汚れであるか否かを判定することで、判定の確度を高めることができる。
より具体的には、予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Ａとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Ｂとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Ｃとすると、期間Ｂは期間Ａよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Ｃは期間Ｂよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価することで、判定の確度を高めることができる。

監視装置１は、レーザレーダ装置２が測定したデータに基づいて風情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置２に対しても適用することができる。
監視装置１は、レーザレーダ装置２が測定したデータに基づいて天候情報を取得する。これにより、センサ等を設ける必要が無くなり、コストの低減を図ることができる。また、既設のレーザレーダ装置２に対しても適用することができる。

監視装置１は、自然な汚れであるか否かの判定結果を報知する処理を行う報知処理部を備える。これにより、上記したような柔軟な選択することができることに加えて、例えば、同時に２箇所から報知があった場合に各々の通知レベルで処置優先度を決定したり、レーザレーダ装置２の窓部２６の汚れを清掃するまでの間はレーザレーダ装置２が十分な検知性能を発揮できない可能性があるとして、カメラ５をオートパトロール状態に設定したりすることができる。

また、レーザレーダ装置２の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置２の窓部２６の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部２６の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を含む窓汚れ判別方法によっても、上記した窓汚れ判別装置としての監視装置１と同様の効果を得ることができる。

また、窓汚れ判別装置としての例えば監視装置１に、レーザレーダ装置２の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、レーザレーダ装置２の窓部２６の位置に物体が検出された際、風情報により特定される風向きに基づいて、窓部２６の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、を実行させる窓汚れ判別プログラムによっても、上記した窓汚れ判別装置としての監視装置１と同様の効果を得ることができる。

本発明は、上記し且つ図面に記載した態様に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変形や拡張をすることができる。
各実施形態で示した数値等は例示であり、それに限定されるものではない。
実施形態では制御装置３の制御部３０で風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部を構成する例を示したが、レーザレーダ装置２の制御部２０で窓汚れ判別プログラムを実行することにより風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部および報知部等を構成してもよい。

実施形態ではレーザレーダ装置２で測定したデータに基づいて風情報および天候情報を取得したが、風向きや天候を測定できるセンサを設ける構成としてもよい。また、ネットワーク６を介して風向きや天候を取得する構成としてもよい。
実施形態では測定エリアを平面的に走査するレーザレーダ装置２を例示したが、回転ミラー２２を傾動可能とすることで高さ方向への走査も可能なレーザレーダ装置であっても、本発明を適用することができる。

図面中、１は監視装置（窓汚れ判別装置）、２はレーザレーダ装置（窓汚れ判別装置）、３は制御装置（窓汚れ判別装置）、５はカメラ（風情報取得処理部、天候情報取得処理部）、７は基準物（物体）、８は壁面（物体）、２０は制御部（風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部）、２６は窓部、３０は制御部（風情報取得処理部、判定処理部、天候情報取得処理部）を示す。

Claims (8)

1. 所定の走査角度ごとに物体までの距離を測定するレーザレーダ装置の窓部の汚れを判別する窓汚れ判別装置であって、
   前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理部と、
   前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理部と、
   を備えることを特徴とする窓汚れ判別装置。
2. 前記レーザレーダ装置の設置場所の降雨、降雪および霧の発生を特定可能な天候情報を取得する処理を行う天候情報取得処理部を備え、
   前記判定処理部は、特定した風向きが前記窓部への方向である場合には、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであると判定する一方、風向きが前記窓部への方向ではない場合および風が吹いていない場合には、前記天候情報により特定された天候に基づいて自然に汚れが付着する可能性を評価し、その評価結果に基づいて自然に付着した汚れであるか否かを判定することを特徴とする請求項１記載の窓汚れ判別装置。
3. 予め定められている判定時間以上、降雨、降雪または霧の発生が特定されていない期間を期間Ａとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されなくなってから前記判定時間が経過するまでの期間を期間Ｂとし、降雨、降雪または霧の発生が特定されている期間を期間Ｃとすると、
   前記判定処理部は、期間Ｂは期間Ａよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価し、期間Ｃは期間Ｂよりも自然に汚れが付着する可能性が高いと評価することを特徴とする請求項２記載の窓汚れ判別装置。
4. 前記天候情報取得処理部は、前記レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて、天候情報をすることを特徴とする請求項２または３記載の窓汚れ判別装置。
5. 前記風情報取得処理部は、前記レーザレーダ装置が測定したデータに基づいて、風向きを示す風情報を取得することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項記載の窓汚れ判別装置。
6. 前記判定処理による判定結果を報知する処理を行う報知処理部を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項記載の窓汚れ判別装置。
7. 所定の走査角度ごとに物体までの距離を測定するレーザレーダ装置の窓部の汚れを判別する窓汚れ判別方法であって、
   前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、
   前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、
   を含むことを特徴とする窓汚れ判別方法。
8. 所定の走査角度ごとに物体までの距離を測定するレーザレーダ装置の窓部の汚れを判別する窓汚れ判別装置に、
   前記レーザレーダ装置の設置場所における風向きを特定可能な風情報を取得する処理を行う風情報取得処理と、
   前記レーザレーダ装置の窓部の位置に物体が検出された際、前記風情報により特定される風向きに基づいて、前記窓部の位置に検出された物体が自然に付着した汚れであるか否かを判定する処理を行う判定処理と、
   を実行させることを特徴とする窓汚れ判別プログラム。

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