JPWO2004012142A1 - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
監視すべき対象領域内の画像を撮像する画像撮像手段と、画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、画像撮像手段からの距離を計測する距離計測手段と、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、距離計測手段で計測された距離を用いて距離計測エリア内における画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、距離計測手段で計測された顔領域の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とを比較して、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段とを備える。
Description
この発明は、エレベータなどの乗客の状態、具体的には乗客の中に車椅子に乗車している乗客がいるか否かを自動的に認識することができる画像処理装置に関するものである。
エレベータの運行において、かご内に乗車する乗客が車椅子に乗車している障害者であるかまたは健常者であるかを判別することは重要である。なぜならば、健常者がエレベータを利用するときには通常運行モードに、車椅子の乗客が利用する場合には車椅子の乗客に配慮した特別な車椅子運行モードにと、エレベータの運行の形態を変更することによって、車椅子の乗客に対して安全で快適なエレベータの利用を提供することが可能になるからである。
この車椅子運行モードとしては、例えば、かごの昇降速度を通常運行モードに比して低くし、また階床停止時にかごとホール床面との着床精度を通常運行モードに比して精密に合わせるなどの運行形態がある。また、健常者が乗車している場合には、かごの昇降速度を低くせず、また着床精度を特に高めないことによって、エレベータの移動時間を低減し、ひいてはエレベータの運行効率を向上させることができる。
従来では、このような車椅子の乗客の乗降によるエレベータシステムに対する運行モードの切り替えは、車椅子の乗客がかごを呼ぶ際に車椅子乗客専用の押しボタンを自分で操作するか、またはかご内に乗車してから同様に車椅子乗客専用の押しボタンを操作することによって、行われていた。
しかし、このような車椅子の乗客に対するエレベータシステムの運行モードの切り替えは、車椅子の乗客の利便性を考慮して車椅子の乗客を自動的に検知して行うことが望ましい。また、年齢の低い子供達がエレベータに乗る際に、間違えてまたは気がつかないで車椅子乗客専用のボタンを押してしまうこともあり、この場合にはエレベータの運行効率を損ねる結果になってしまうので、この点からも車椅子の乗客を自動的に検知してエレベータの運行モードを自動的に切り替えることが望ましい。
このように、乗客の種類によってエレベータの運行モードを自動的に変更するためには、車椅子の乗客がエレベータに乗車しようとしているか否かを自動的に認識するための画像処理装置が必要となる。車椅子の乗客を認識する画像処理装置ではないが、エレベータにおける乗客の画像認識に関する従来技術として、例えば、特開平６−９２５６３号公報にエレベータの人数計測装置が開示されている。
第１４図は、この従来のエレベータの人数計測装置の構成を示すブロック図である。このエレベータの人数計測装置は、撮像手段９０１、画像処理手段９０２、ニューラルネットワーク９０３および人数判定手段９０４を有している。ここで、撮像手段９０１は、エレベータのかご内やエレベータホールで、乗客の頭上に位置する天井部に設置され、鉛直下方を撮像するように設置されている。
まず、最初に撮像手段９０１によってエレベータのかご内またはエレベータホールの状態が撮像され、画像処理手段９０２に入力される。第１５図は、撮像手段９０１によって撮像された画像であり、３人の人間９０６〜９０８が写っている様子を示している。画像処理手段９０２は、撮像された画像と、予め人間の存在しない状態でエレベータのかご内またはエレベータホールを撮像した背景画像における各画素値の差の絶対値を基準に二値化する差分処理を行うことによって、差分画像を生成し、人間領域を明確化する。また、画像処理手段９０２は、二値化された差分画像を面積の異なる複数のブロックに分割して、各ブロックについて人間領域の占める割合を算出し、算出した結果を入力データとしてニューラルネットワーク９０３に入力する。
つぎに、予め学習させておいたニューラルネットワーク９０３によって、入力データが処理され、その出力信号が人数判定手段９０４に入力される。人数判定手段９０４では、ニューラルネットワーク９０３からの出力信号から人数が判定され、目的に応じてこの結果が他の制御装置などに伝送、出力される。
しかしながら、この従来のエレベータの人数計測装置を上述したエレベータにおける車椅子の乗客を認識する画像処理装置に適用した場合を想定すると、上方から人間を撮像した場合には、横からまたは斜め上方から撮像した場合に比して極端に小さく撮像されるので、撮像された人間が通常の立位の歩行者か、または車椅子に乗車している人間であるかを安定的に判別することができないという問題点があった。
また、複数の人間が隣接して存在する場合に、隣接する個々の乗客を分離することができないので、得られた画像が通常の立位の歩行者であるのか、または車椅子に乗車している人間であるかを判別することができないという問題点があった。
従って、この発明は、複数の人間が隣接して存在する場合に、個々の人間を分離することができ、また、撮像された画像から立位の歩行者かまたは車椅子に乗車している人間であるかを判別することが可能な画像処理装置を提供することを目的としている。
この車椅子運行モードとしては、例えば、かごの昇降速度を通常運行モードに比して低くし、また階床停止時にかごとホール床面との着床精度を通常運行モードに比して精密に合わせるなどの運行形態がある。また、健常者が乗車している場合には、かごの昇降速度を低くせず、また着床精度を特に高めないことによって、エレベータの移動時間を低減し、ひいてはエレベータの運行効率を向上させることができる。
従来では、このような車椅子の乗客の乗降によるエレベータシステムに対する運行モードの切り替えは、車椅子の乗客がかごを呼ぶ際に車椅子乗客専用の押しボタンを自分で操作するか、またはかご内に乗車してから同様に車椅子乗客専用の押しボタンを操作することによって、行われていた。
しかし、このような車椅子の乗客に対するエレベータシステムの運行モードの切り替えは、車椅子の乗客の利便性を考慮して車椅子の乗客を自動的に検知して行うことが望ましい。また、年齢の低い子供達がエレベータに乗る際に、間違えてまたは気がつかないで車椅子乗客専用のボタンを押してしまうこともあり、この場合にはエレベータの運行効率を損ねる結果になってしまうので、この点からも車椅子の乗客を自動的に検知してエレベータの運行モードを自動的に切り替えることが望ましい。
このように、乗客の種類によってエレベータの運行モードを自動的に変更するためには、車椅子の乗客がエレベータに乗車しようとしているか否かを自動的に認識するための画像処理装置が必要となる。車椅子の乗客を認識する画像処理装置ではないが、エレベータにおける乗客の画像認識に関する従来技術として、例えば、特開平６−９２５６３号公報にエレベータの人数計測装置が開示されている。
第１４図は、この従来のエレベータの人数計測装置の構成を示すブロック図である。このエレベータの人数計測装置は、撮像手段９０１、画像処理手段９０２、ニューラルネットワーク９０３および人数判定手段９０４を有している。ここで、撮像手段９０１は、エレベータのかご内やエレベータホールで、乗客の頭上に位置する天井部に設置され、鉛直下方を撮像するように設置されている。
まず、最初に撮像手段９０１によってエレベータのかご内またはエレベータホールの状態が撮像され、画像処理手段９０２に入力される。第１５図は、撮像手段９０１によって撮像された画像であり、３人の人間９０６〜９０８が写っている様子を示している。画像処理手段９０２は、撮像された画像と、予め人間の存在しない状態でエレベータのかご内またはエレベータホールを撮像した背景画像における各画素値の差の絶対値を基準に二値化する差分処理を行うことによって、差分画像を生成し、人間領域を明確化する。また、画像処理手段９０２は、二値化された差分画像を面積の異なる複数のブロックに分割して、各ブロックについて人間領域の占める割合を算出し、算出した結果を入力データとしてニューラルネットワーク９０３に入力する。
つぎに、予め学習させておいたニューラルネットワーク９０３によって、入力データが処理され、その出力信号が人数判定手段９０４に入力される。人数判定手段９０４では、ニューラルネットワーク９０３からの出力信号から人数が判定され、目的に応じてこの結果が他の制御装置などに伝送、出力される。
しかしながら、この従来のエレベータの人数計測装置を上述したエレベータにおける車椅子の乗客を認識する画像処理装置に適用した場合を想定すると、上方から人間を撮像した場合には、横からまたは斜め上方から撮像した場合に比して極端に小さく撮像されるので、撮像された人間が通常の立位の歩行者か、または車椅子に乗車している人間であるかを安定的に判別することができないという問題点があった。
また、複数の人間が隣接して存在する場合に、隣接する個々の乗客を分離することができないので、得られた画像が通常の立位の歩行者であるのか、または車椅子に乗車している人間であるかを判別することができないという問題点があった。
従って、この発明は、複数の人間が隣接して存在する場合に、個々の人間を分離することができ、また、撮像された画像から立位の歩行者かまたは車椅子に乗車している人間であるかを判別することが可能な画像処理装置を提供することを目的としている。
この発明にかかる画像処理装置は、監視すべき対象領域内の画像を撮像する画像撮像手段と、前記画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、前記画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記画像撮像手段からの距離を計測する距離計測手段と、前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記距離計測手段によって計測された距離を用いて前記距離計測エリア内における前記画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、前記距離計測手段によって計測された前記顔領域の前記画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、顔領域抽出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出される。また、距離計測手段によって、画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、距離計測手段で計測された距離を用いて距離計測エリア内における画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、距離計測手段で計測された顔領域の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。そして、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記距離計測手段は、走査型レーザレンジファインダであることを特徴とする。
この発明によれば、距離計測手段として、走査型レーザレンジファインダを用いるようにしている。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。そして、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、水平方向に距離をおいて配置された、前記対象領域の画像を撮像する第２および第３の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、前記第２および第３の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、第１の画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、顔領域抽出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出される。また、水平方向に距離をおいて配置された第２および第３の画像撮像手段によって、対象領域の画像が撮像され、ステレオ演算手段によって、第２および第３の画像撮像手段で撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって第１の画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、第１の画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、ステレオ演算手段で計測された距離を用いて距離計測エリア内における第１の画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、ステレオ演算手段で計測された顔領域の第１の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。また、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置され、前記対象領域の画像を撮像する第２の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、前記第１および第２の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて、前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、第１の画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置された第２の画像撮像手段によって、対象領域の画像が撮像される。また、顔領域抽出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出され、ステレオ演算手段によって、第１および第２の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって第１の画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、第１の画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、ステレオ演算手段で計測された距離を用いて、距離計測エリア内における第１の画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、ステレオ演算手段で計測された顔領域の第１の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。また、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
この発明によれば、画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、顔領域抽出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出される。また、距離計測手段によって、画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、距離計測手段で計測された距離を用いて距離計測エリア内における画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、距離計測手段で計測された顔領域の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。そして、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記距離計測手段は、走査型レーザレンジファインダであることを特徴とする。
この発明によれば、距離計測手段として、走査型レーザレンジファインダを用いるようにしている。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。そして、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、水平方向に距離をおいて配置された、前記対象領域の画像を撮像する第２および第３の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、前記第２および第３の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、第１の画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、顔領域抽出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出される。また、水平方向に距離をおいて配置された第２および第３の画像撮像手段によって、対象領域の画像が撮像され、ステレオ演算手段によって、第２および第３の画像撮像手段で撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって第１の画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、第１の画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、ステレオ演算手段で計測された距離を用いて距離計測エリア内における第１の画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、ステレオ演算手段で計測された顔領域の第１の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。また、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置され、前記対象領域の画像を撮像する第２の画像撮像手段と、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、前記第１および第２の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて、前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、第１の画像撮像手段によって、監視すべき対象領域内の画像が撮像され、第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置された第２の画像撮像手段によって、対象領域の画像が撮像される。また、顔領域抽出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像から人間の顔領域が抽出され、ステレオ演算手段によって、第１および第２の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって第１の画像撮像手段で撮像された画像の各位置について、第１の画像撮像手段からの距離が計測される。さらに、距離分布計算手段によって、抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアが設定され、ステレオ演算手段で計測された距離を用いて、距離計測エリア内における第１の画像撮像手段からの距離分布が計算される。そして、車椅子存在判定手段によって、ステレオ演算手段で計測された顔領域の第１の画像撮像手段からの距離と距離計測エリア内の距離分布とが比較され、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かが判定される。
つぎの発明にかかる画像処理装置は、上記の発明において、前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする。
この発明によれば、変化領域検出手段によって、第１の画像撮像手段で撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像が生成され、生成された差分画像に基づいて変化のあった領域が抽出される。また、顔領域抽出手段によって、変化領域検出手段で抽出された変化のあった領域でのみ顔領域が抽出される。
第１図は、この発明の画像処理装置の実施の形態１を示すブロック図であり、第２図は、対象領域内の人間の高さを概略的に求める方法を示す図であり、第３図は、対象領域内の人間が車椅子に乗車しているかの判定を行う方法を説明するための図であり、第３図（ａ）は、乗客が立位にある状態を模式的に示しており、第３図（ｂ）は、（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図であり、第４図は、対象領域内の人間が車椅子に乗車しているかの判定を行う方法を説明するための図であり、第４図（ａ）は、乗客が車椅子に乗車している状態を模式的に示しており、第４図（ｂ）は、（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図であり、第５図は、距離計測エリア内における距離計測の方法を説明するための模式図であり、第６図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が立位の状態にある場合の区画の分布図であり、第６図（ｂ）は、（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図であり、第７図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が車椅子に乗車している状態にある場合の区画の分布図であり、第７図（ｂ）は、（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図であり、第８図は、第１図に示した画像処理装置の処理手順を示すフローチャートであり、第９図は、この発明の画像処理装置の実施の形態２を示すブロック図であり、第１０図は、２眼ステレオ法の原理を説明するための図であり、第１１図は、第９図に示した画像処理装置の処理手順を示すフローチャートであり、第１２図は、この発明の画像処理装置の実施の形態３を示すブロック図であり、第１３図は、第１２図に示した画像処理装置の処理手順を示すフローチャートであり、第１４図は、画像処理装置の従来例のブロック図を示すものであり、第１５図は、第１４図に示される画像処理装置の撮像手段によって撮像された画像を示す図である。
以下、添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。
実施の形態１．
第１図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態１の構成を示すブロック図である。この第１図において、画像処理装置は、監視領域内を撮像する画像撮像部１、視野内の各位置で距離を計測する距離計測部２、画像撮像部１によって撮像された画像から顔領域を抽出する顔領域抽出部３、画像から距離を求めるための距離計測エリアを設定する距離計測エリア計算部４、距離計測エリア内での距離分布を計算する距離分布計算部５、および距離分布から人間が車椅子に乗車しているかを判定する車椅子存在判定部６を有する。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
画像撮像部１は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、エレベータのかご内やエレベータホールの天井付近に撮像対象である人間の顔を撮像できるように設置され、監視すべき対象領域を撮像する。すなわち、この発明では、画像撮像部１は、対象領域の鉛直下方を撮像するのではなく、対象領域を斜め上方または横から撮像するように設置される。画像撮像部１は、顔領域抽出部３と接続され、撮像データを顔領域抽出部３に出力する。
距離計測部２は、対象領域内にパルスレーザを走査しながら照射し、対象領域内に存在する物体によるレーザ光の反射によって、その物体までの距離を計測する走査型レーザレンジファインダなどによって実現される装置から構成され、レーザ光発生部２１、レーザ光走査部２２、レーザ光検出部２３、画像記憶部２４、距離算出部２５および距離データ格納部２６を有する。
レーザ光発生部２１は、パルスレーザを出射する半導体レーザなどによって実現される装置から構成され、画像撮像部１とほぼ同じ位置に取り付けられる。そして、レーザ光の点滅の仕方を変えて、出射するレーザ光とレーザ光検出部２３によって撮像される反射レーザ光の点とを対応付けるための発光パターンを有しており、この発光パターンにしたがって、パルスレーザのオン／オフを切り替えて制御を行う。レーザ光走査部２２は、レーザ光検出部２３による画像取り込みタイミングと同期してレーザ光発生部２１から発光パターンにしたがって出射されるパルスレーザを走査するように、パルスレーザの走査速度および走査範囲を制御する。
レーザ光検出部２３は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、レーザ光発生部２１から照射されたパルスレーザが対象物によって反射される状態をレーザ光反射画像として、レーザ光走査部２２の走査と同期して撮像するものであり、画像記憶部２４は、このレーザ光検出部２３で撮像されたレーザ光反射画像を時刻情報とともに記憶する。
距離算出部２５は、画像記憶部２４に蓄積されたレーザ光反射画像を読み出し、画像処理によってレーザ光発生部２１からレーザ光反射位置までの距離を算出する。算出にあたって、画像が撮像された時刻とそのときのレーザ光発生部２１の走査角度（および発光パターン）とは対応付けされているので、この走査角度と、レーザ光発生部２１とレーザ光検出部２３の間の距離とから、三角測量の原理に基づいて、そのパルスレーザが照射された対象物上の３次元位置、すなわち、レーザ光発生部２１（画像撮像部１）からの距離が計測される。距離データ格納部２６は、この計測された距離データを格納する。
顔領域抽出部３は、画像撮像部１からの入力画像から、人間の顔領域抽出アルゴリズムによって人間の顔領域を抽出し、この抽出した顔領域の位置、例えば顔領域の重心位置を算出する。そして、顔領域は、顔領域の位置とともに記憶される。人間の顔領域抽出アルゴリズムとしては、例えばカラー画像における肌色部分の抽出に基づいて顔領域を抽出する手法、特定の人間の顔画像をテンプレートとして用意し、撮像された画像がこのテンプレートに最もよく重なる部分を顔領域として抽出する手法（テンプレートマッチング）、撮像された画像から目や鼻、口、耳などの顔部品を検出することによって顔領域を抽出する手法などの公知の手法が用いられる。なお、画像中に複数の人間が存在する場合には、複数の顔領域が抽出され、それぞれについて算出された顔領域の位置とともに記憶される。
距離計測エリア計算部４は、抽出された顔領域の位置に基づいて、距離計測エリアを設定する。距離計測エリアとは、エレベータの乗客が立位の乗客であるのか、車椅子の乗客であるのかの判別を行うために設定される対象領域中の一部の領域であり、この発明においては、人間の顔の位置を基準とし、これに対して車椅子に乗車している乗客の膝近辺の領域（膝以下の領域）として距離計測エリアが設定される。
第２図は、距離計測エリア計算部４による距離計測エリアの設定の方法を示す図である。基本的には、車椅子に乗車している乗客の車椅子の位置（車椅子に乗車したときの膝の位置）は乗車している乗客１００の顔を中心にして所定の距離だけ下方に存在するという統計的データから、距離計測エリアが設定される。具体的には、まず、この距離計測エリアを算出するにあたって、距離計測エリア計算部４は、人間の一般的な顔の横幅に関する基準データを保持しており、顔領域抽出部３で抽出された顔領域１１１の横幅を基準データと比較することによって、画像撮像部１から顔領域１１１を有する人間までの距離Ｌが算出される。また、画像撮像部１の設置俯角、すなわち画像撮像部１のレンズの光軸が水平線となす角度θと、画像撮像部１の床面からの設置高さＨは、画像撮像部１の設置時に計測することができるので、これらの距離Ｌ、設置俯角θ、設置高さＨを用いて、概略的な乗客１００の床面からの高さｈが、
ｈ＝Ｈ−１・ｓｉｎθ
として算出される。そして、画像中の車椅子の位置（車椅子に乗車したときの膝の位置）として、対象となっている乗客１００の顔の中心から所定の距離ｓだけ下方に位置する部分に距離計測エリア１１２が設定される。この距離計測エリア１１２は、乗客１００の大きさが異なっても目標とする膝以下の部分が抽出されるように所定の範囲を有するものである。
距離分布計算部５は、距離計測部２によって計測された距離データの中から、距離計測エリア計算部４で設定された距離計測エリア内の距離データのみを抽出し、距離計測エリア内における距離分布を計算する。そして、この距離分布の結果を車椅子存在判定部６に出力する。なお、この距離分布計算部５では、設定された距離計測エリア内の距離データのみについて距離分布を計算するようにしているので、その他の領域の距離分布の計算時間を節約することができる。
車椅子存在判定部６は、顔領域の重心位置における画像撮像部１からの距離と、距離分布計算部５から入力された距離分布に基づいて、対象となる人間が車椅子に乗っているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力する。
ここで、第３図〜第７図を参照し、対象となる人間（乗客）が立位状態にあるのか、または車椅子に乗車しているのかを判定する方法について説明する。第３図（ａ）は乗客が立位にある状態を模式的に示しており、第３図（ｂ）は（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図である。第４図（ａ）は乗客が車椅子に乗車している状態を模式的に示しており、第４図（ｂ）は（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図である。第５図は距離計測エリア内における距離計測の方法を説明するための模式図である。第６図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が立位の状態にある場合の区画の分布図であり、第６図（ｂ）は（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図である。また、第７図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が車椅子に乗車している状態にある場合の区画の分布図であり、第７図（ｂ）は（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図である。
これらの図において、Ｐ１は顔領域の代表点、例えば重心位置（正面から見た場合の顔領域の２次元的な重心位置）を示し、Ｐ２は顔領域の代表点Ｐ１から所定の距離だけ下方の位置に設定された距離計測エリア１１２内の位置を示し、Ｔ１，Ｔ２は画像撮像部１のレンズの中心から位置Ｐ１，Ｐ２に引いた距離計側線の水平線からの角度をそれぞれ示し、Ｌ１，Ｌ２は画像撮像部のレンズの中心から位置Ｐ１，Ｐ２までの距離をそれぞれ示している。
また、以下では、説明を簡略化するために、第３図（ｂ）および第４図（ｂ）に設定された距離計測エリア１１２内には、対象の乗客１００以外には他の動きのある物体は存在せず、背景は乗客の画像撮像部からの水平距離に比して十分遠方に存在するものとする。
第３図（ａ）または第４図（ａ）のように画像撮像部１の対象領域内に乗客１００が存在する場合には、距離分布計算部５によって、第３図（ｂ）または第４図（ｂ）のように設定された距離計測エリア１１２内の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）が計算される。
この距離分布計算部５で距離計測エリア１１２内の各位置Ｐ２についての距離を算出するにあたって、第５図に示されるような距離計測エリア１１２が使用される。ここでは、距離計測エリア１１２の右上端を原点とし、この原点から水平右向きにｘ軸をとり、原点を通りｘ軸に垂直下向きにｙ軸をとる。ｘ軸方向にｍ等分（ｍは自然数）して得られたそれぞれの列を、原点に近い方から順に、ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍとし、ｙ軸方向にｎ等分（ｎは自然数）して得られたそれぞれの行を、原点に近い方から順に、ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍとすると、距離計測エリア１１２内には、ｍ×ｎ個の区画ができる。列ｘｉと行ｙｊとが交わる部分に作成される区画を、区画１１２ｉｊとする（ｉ，ｊはともに自然数で、ｉ≦ｍ、ｊ≦ｎ）。
距離分布計算部５では、まず、行ｙ１に存在する区画１１２１，１〜１１２１，ｍについて得られた画像撮像部１からの距離Ｌ２と第３図（ａ）に示す関係から、画像撮像部１から行ｙ１の各区画１１２１，１〜１１２１，ｍまでの水平距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）を計算する。これにより、行ｙ１の距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離との組み合わせが得られる。同様にして、行ｙ２〜行ｙｎのそれぞれに存在する各区画ついて、距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離との組合せを得る。
そして、第６図（ａ）および第７図（ａ）に示されるように、距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離とをパラメータとして、距離計測エリア１１２内のすべての区画の分布図を作成する。これらの第６図（ａ）および第７図（ｂ）において、ｘ軸は「距離計測エリアのｘ軸上の位置」であり、第５図に示される距離計測エリア１１２のｘ軸と同じ軸となる。また、ｙ軸は「画像撮像部からの水平距離」であり、各区画について求められた画像撮像部１からの水平距離である。そして、ｚ軸は「同一位置での区画数」であり、上記の（距離計測エリアのｘ軸上の位置，画像撮像部からの水平距離）の組合せで示されるｘｙ平面上の位置に、いくつの区画が重なっているかを示すものである。
乗客１００が立位の状態にある場合では第６図（ａ）に示されるような分布図が得られるが、画像撮像部１からの水平距離がＲ１の部分に描かれている分布グラフは、第３図（ｂ）の距離計測エリア１１２内に存在する乗客１００の足（膝）近辺の部分を表している。また、画像撮像部１からの水平距離がＲ３の部分に描かれている分布グラフは、第３図（ｂ）の距離計測エリア１１２内の乗客１００の足の存在しない背景部分である。
第３図（ａ）に示されるように、乗客１００が立位の状態である場合には、顔領域の位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離Ｌ１・ｃｏｓ（Ｔ１）と、距離計測エリア内における足の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）とは等しく、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離は、第６図（ｂ）に示されるように、Ｒ１と等しくなる。すなわち、顔領域の重心位置Ｐ１と距離計測エリア１１２内の足の位置とは鉛直方向に直線的に位置している。
一方、乗客１００が車椅子に乗車している状態にある場合では第７図（ａ）に示されるような分布図が得られるが、画像撮像部１からの水平距離がＲ１の部分に描かれている分布グラフは、第４図（ｂ）の距離計測エリア１１２内に存在する乗客１００の足（膝）近辺の部分を表し、画像撮像部１からの水平距離がＲ２の部分に描かれている分布グラフは、距離計測エリア１１２内の上部に含まれている腹部付近の部分を表している。また、画像撮像部１からの水平距離がＲ３の部分に描かれている分布グラフは、距離計測エリア１１２内における乗客１００の足の存在しない背景部分である。
第４図（ａ）に示されるように、乗客１００が車椅子に乗車している状態にある場合には、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ１・ｃｏｓ（Ｔ１）は、距離計測エリア１１２内における足の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）よりも長い。そして、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離を第７図（ａ）にプロットすると、第７図（ｂ）に示されるように、その位置は、画像撮像部１からの水平距離Ｒ２と等しくなる。すなわち、顔領域の重心位置Ｐ１（画像撮像部からの水平距離＝Ｒ２）と距離計測エリア１１２内における足（膝）の部分の分布位置（画像撮像部からの水平距離＝Ｒ１）とは鉛直線上には位置しない。
したがって、車椅子存在判定部６は、距離計測部２によって計測された顔領域の重心位置Ｐ１と距離分布計算部５によって計算された距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較し、両者が鉛直方向に直線的に位置している場合にはその対象となっている乗客１００は立位の状態にあると判断し、両者が鉛直方向の直線的な位置関係にない場合には対象となっている乗客１００は車椅子に乗車していると判定する。そして、この結果が、エレベータの制御装置などの外部装置に出力される。
なお、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客１００が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかについて、顔領域の重心位置Ｐ１と距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置Ｐ１でなく顔領域全体の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較することも可能である。例えば、この場合には、顔領域全体を複数の区画に分割し、分割したすべての区画に対して、各区画の顔領域内での水平方向の位置と、各区画の画像撮像部１からの水平距離をパラメータとして区画の分布図を作成し、第６図（ａ）と第７図（ａ）に当てはめて比較することによって、乗客１００が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかについて判断することができる。
つぎに、第８図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作手順を説明する。まず、画像撮像部１によって、エレベータのかご内またはエレベータホールなどの対象領域が撮像され、撮像された画像が顔領域抽出部３に入力される（ステップＳ１）。顔領域抽出部３は、入力された画像から対象となる人間の顔領域を抽出し、その重心位置を算出する（ステップＳ２）。距離計測エリア計算部４は、抽出された顔領域からその対象となっている人間の画像撮像部１からの距離を求め、顔領域の重心位置から所定距離だけ下方に距離計測エリアを設定する（ステップＳ３）。
一方、画像撮像部１による撮像が行われると、レーザ光発生部２１とレーザ光走査部２２が対象領域内についてパルスレーザを照射しながら走査し、レーザ光走査部２２に同期してレーザ光検出部２３が対象領域内で対象物によって反射されるレーザ光の画像を撮像し、撮像したレーザ光反射画像が画像記憶部２４に蓄積される。そして、距離算出部２５は、蓄積されたレーザ光反射画像とレーザ光走査部２２の走査角度からレーザ光発生部２１（画像撮像部１）から対象物までの距離を算出し、算出された距離データが距離データ格納部２６に格納される（ステップＳ４）。
距離分布計算部５は、距離計測エリア内における距離データを距離データ格納部２６から抽出し、その距離分布を計算する（ステップＳ５）。その後、車椅子存在判定部６は、距離データ格納部２６に格納された顔領域の重心位置と、計算された距離計測エリア内における距離データの距離分布とを比較し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの分布位置とが鉛直線上に位置するものと判断される場合には対象となっている人間は立位の状態にあると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの分布位置とが鉛直線上に位置しないものと判断される場合には、対象となっている人間は車椅子に乗車している状態にあると判定する（ステップＳ６）。そして、外部に判定結果を出力して（ステップＳ７）、処理を終了する。
車椅子存在判定部６によって出力された結果は、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用される。すなわち、車椅子存在判定部６によって、対象領域に車椅子に乗車している乗客が存在すると判定された場谷には、例えばかごの昇降速度を通常より低く、また階床停止時にかごとホール床面との着床精度を通常より精密に合わせるなどの車椅子運行モードをエレベータ制御部に設定する。一方、車椅子存在判定部６によって、対象領域に立位の乗客しか存在しないと判定された場合には、かごの昇降速度を低くせず、また着床精度を特に高めないなどの通常運行モードをエレベータ制御部に設定する。
なお、上述した実施の形態１では、画像撮像部１と距離計測部２のレーザ光検出部２３とはそれぞれ別々の位置に設置しているが、画像撮像部１とレーザ光検出部２３とをほぼ同じ位置に設置するようにしてもよい。この場合には、レーザ光発生部２１は画像撮像部１とは異なる位置に取り付ける必要がある。
また、レーザ光発生部２１としてシリンドリカルレンズによってスリット状に変形された鉛直（縦）方向に長いパルスレーザを用いることも可能である。この場合には、レーザ光検出部２３による１枚の撮像によって、縦方向の１ライン分の距離分布を計測することができ、そのため、走査方向も水平方向のみでいいという長所がある。
この実施の形態１によれば、画像撮像部１によって撮像された画像から人間の顔領域の重心位置と顔領域から所定の距離だけ下方の領域、具体的には膝以下の領域における距離分布とを比較して、撮像された人間が車椅子に乗車しているか否かを判定するようにしたので、車椅子の乗客の存在を高い確率で認識することができるという効果を有する。
実施の形態２．
つぎに、この発明の実施の形態２について説明する。第９図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態２の構成を示すブロック図である。この実施の形態２における画像処理装置は、実施の形態１に示した第１図の画像処理装置の距離計測部２に代えて、異なる位置から対象領域の画像を撮像するための第２の画像撮像部３１、第３の画像撮像部３２、および第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって撮像された画像から２眼ステレオ法を用いて対象物の距離を算出するステレオ演算部３３を有する。その他の構成は、実施の形態１と同一であり、同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。なお、実施の形態２の第１の画像撮像部１は、第１図の画像撮像部１に対応している。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、互いに水平方向に距離をおいて配置される。また第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２の撮像領域は、第１の画像撮像部１が撮像する対象領域を撮像することができるように、また第１の画像撮像部１から対象領域に存在する対象物までの距離を算出することができるように、第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２は、第１の画像撮像部１の位置とほぼ同じ位置に配置される。
ステレオ演算部３３は、予め幾何学的位置関係が既知の第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２から入力された２枚の画像の各画素間の対応関係を求めて視差を検出し、視差を距離に変換することによって対象物までの距離を計測するものであり、距離算出部３４、距離データ格納部３５を有する。
ここで、第１０図を参照しながら、２眼ステレオ法を用いたステレオ画像処理の原理を説明する。光軸２０１Ａ，２０１Ｂが互いに平行で、焦点距離ｆが等しいレンズを有するＣＣＤカメラなどによって実現される２台の画像撮像部３１，３２が、水平方向に所定間隔Ｄをおいて配置される。ここで、２台の画像撮像部３１，３２が配置される水平軸をＸ軸とし、このＸ軸と直交し高さ方向に伸びる軸をＹ軸とし、これらのＸ軸およびＹ軸の両者に直交する軸をＺ軸とする。また、（第２の）画像撮像部３１で撮像した画像を画像Ａとし、（第３の）画像撮像部３２で撮像した画像を画像Ｂとし、これらの２つの画像Ａ，Ｂでの対応点を求め、これらの画像Ａ，Ｂ上での対応点の座標をそれぞれＰＡ（ｘＡ，ｙ），ＰＢ（ｘＢ，ｙ）とする。これらより、画像撮像部１から対象物Ｐまでの距離ｚは、
ｚ＝ｆ・Ｄ／（ｘＡ−ｘＢ）＝ｆ・Ｄ／Ｓ
として求められる。ただし、ｘＡ−ｘＢ＝Ｓは視差であり、この視差Ｓは、光軸２０１Ａ，２０１Ｂが平行で所定の間隔Ｄを隔てて設置された２つの画像撮像部３１，３２で一つの物体を撮像した場合に、それぞれの画像撮像部３１，３２に撮像された画像の位置の差を示している。このようにして、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって撮像された２枚の画像Ａ，Ｂから画像上の対象物までの距離を求めることができる。
ステレオ演算部３３の距離算出部３４は、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって入力された２枚の画像Ａ，Ｂから、上述したステレオ画像処理によって、第１の画像撮像部１から対象物までの距離を算出する。また、距離データ格納部３５は、距離算出部３４によって算出された距離データを格納する。
つぎに、第１１図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作処理手順を説明する。まず、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ１〜Ｓ３と同じ処理を行って、画像上の距離計測エリアを設定する（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。すなわち、第１の画像撮像部１によって撮像された対象領域の画像から人間の顔領域の重心位置と、その対象となっている人間の第１の画像撮像部１からの距離が算出され、顔領域の重心位置から所定距離だけ下方に距離計測エリアが設定される。
一方、ステップＳ１１〜Ｓ１３の工程とは別に、第１の画像撮像部１によって対象領域の画像が撮像されると、第２の画像撮像部３１が対象領域の画像を撮像し、撮像された画像がステレオ演算部３３に記憶される（ステップＳ１４）。つづいて、第３の画像撮像部３２が対象領域の画像を撮像し、撮像された画像がステレオ演算部３３に記憶される（ステップＳ１５）。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１５において、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２による対象領域の撮像は、同時に行ってもよいし、所定時間ずらして行ってもよい。
そして、ステレオ演算部３３の距離算出部３４は、記憶された２枚の画像からステレオ画像処理によって、画像中の各位置について第１の画像撮像部１からの距離を算出し、算出した距離データを距離データ格納部３５に格納する（ステップＳ１６）。
その後、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ５〜Ｓ７と同じ処理を行って、抽出された顔領域を有する人間が車椅子に乗車している乗客か否かを判定する（ステップＳ１７〜Ｓ１９）。すなわち、第１の画像撮像部１によって撮像された画像中の顔領域の重心位置から所定の距離だけ下方の距離計測エリア内の距離データの距離分布を計算し、顔領域の重心位置と計算した距離計測エリア内の距離データの距離分布とを比較する。比較の結果、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在する場合にはその顔領域を有する人間は立位の乗客であると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在しない場合にはその顔領域を有する人間は車椅子に乗車している乗客であると判定し、その判定結果を外部に出力して、処理を終了する。
車椅子存在判定部６による判定結果は、実施の形態１と同様に、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用することができる。
なお、上述した実施の形態２では、顔領域を抽出するための第１の画像撮像部１と、ステレオ画像処理を行うための第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２の３台の画像撮像部を設置する場合について説明を行ったが、第１の画像撮像部１と第２の画像撮像部３２を共用させて、２台の画像撮像部で上述した処理を行うことも可能である。すなわち、第１の画像撮像部１で対象領域を撮像して、顔領域を抽出するための画像を得るとともに、ステレオ画像処理を行うための画像を得て、第３の画像撮像部３２でステレオ画像処理を行うためのもう１枚の画像を得るように構成してもよい。これは、この実施の形態２では、ステレオ画像処理を行うために要する２枚の画像を、第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２で必ずしも同時に撮像しなくてもよいことによる。
また、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかの判定を行うについて、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置でなく顔領域全体の第１の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア内の距離分布とを比較するようにしてもよい。
この実施の形態２によれば、第１の画像撮像部１から対象物までの距離を計測する方法としてステレオ画像処理を用いたので、距離を計測するための装置構成を一層コンパクトにすることができるという効果を有する。
実施の形態３．
つぎに、この発明の実施の形態３について説明する。第１２図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態３の構成を示すブロック図である。この実施の形態３における画像処理装置は、実施の形態１に示した画像処理装置に、画像撮像部１によって撮像された画像から変化領域のみを抽出する変化領域検出部４１を設けている。その他の構成は、実施の形態１と同一であり、同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
変化領域検出部４１は、画像撮像部１が撮像する対象領域において、人間などの対象物が存在しない状態で撮像した背景画像を有しており、画像撮像部１で撮像された画像が入力されると、この撮像された画像と背景画像の２枚の画像における各画素値の差の絶対値を所定の閾値を基準に二値化する差分演算処理を行い、差分画像を生成する。この差分画像には、背景画像には存在しない変化のあった部分が、対象物の候補として記録される。そして、この差分画像において、変化のあった部分の位置情報が顔領域抽出部３に出力される。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
顔領域抽出部３は、変化領域検出部４１から変化のあった部分の位置情報を受けると、この位置情報を利用して画像撮像部１から入力された画像の中から、人間の顔領域抽出アルゴリズムにしたがって人間の顔領域を抽出し、この顔領域の位置、例えば重心位置を算出する。そして、顔領域は、顔領域の位置とともに記憶される。
つぎに、第１３図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作処理手順を説明する。まず、画像撮像部１によって、エレベータのかご内またはエレベータホールが撮像され、撮像された画像が顔領域抽出部３と変化領域検出部４１に入力される（ステップＳ２１）。変化領域検出部４１は、入力された画像と背景画像とから差分画像を生成し、得られた差分画像から変化した領域を検出し、その位置情報を顔領域抽出部３に出力する（ステップＳ２２）。顔領域抽出部３は、変化領域検出部４１から入力された変化領域の位置情報に基づいて、画像撮像部１から入力された画像中の変化領域の中から対象となる人間の顔領域を抽出し、その重心位置を計算する（ステップＳ２３）。
その後の処理は、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ３〜Ｓ７と同じ処理を行って、対象領域中に車椅子に乗車した乗客が存在するか否かを判定し、その判定結果を外部に出力する（ステップＳ２４〜Ｓ２８）。すなわち、画像が撮像されると、画像内の各位置での対象物までの距離が計測される。また、抽出された顔領域を有する人間の画像に対して距離計測エリアを設定し、この距離計測エリア内において計測された各位置の距離データに基づいて、距離分布が計算される。そして、顔領域の重心位置と計算した距離計測エリア内の距離データの距離分布とを比較する。比較の結果、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在する場合にはその顔領域を有する人間は立位の乗客であると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在しない場合にはその顔領域を有する人間は車椅子に乗車している乗客であると判定し、その判定結果を外部に出力して、処理を終了する。
車椅子存在判定部６による判定結果は、実施の形態１と同様に、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用することができる。
上述した実施の形態３では、距離計測部２として実施の形態１と同じ走査型レーザレンジファインダなどによって実現される装置から構成される場合を例示したが、距離計測部２として実施の形態２で説明した２眼ステレオ法によるステレオ画像処理を用いるようにしてもよい。すなわち、第１２図の距離計測部２に代えて、第２の画像撮像部３１、第３の画像撮像部３２およびステレオ演算部３３、または第２の画像撮像部３１およびステレオ演算部３３を有するように構成してもよい。
また、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかの判定を行うについて、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置でなく顔領域全体の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア内の距離分布とを比較するようにしてもよい。
この実施の形態３によれば、変化領域検出部４１が撮像された対象領域の画像と予め用意された背景画像とから差分画像を生成することによって、変化のある領域が抽出され、この抽出された変化のある領域で顔領域抽出部３による顔領域の抽出が行われるので、顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
以上説明したように、この発明によれば、対象領域を撮像した画像から顔領域を抽出し、この顔領域から所定の距離だけ下方に設定された距離計測エリア内の画像撮像手段からの距離分布と、画像撮像手段からの顔領域の距離とを比較して、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているかを判定するように構成したので、車椅子の乗客の存在を高い確率で認識することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、距離計測手段として走査型レーザレンジファインダを用いるようにしたので、画像撮像手段から対象領域に存在する対象物までの距離を正確に測定することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第２のおよび第３の画像撮像手段によって撮像された対象領域内の２枚の画像から、ステレオ演算手段によって第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置における第１の画像撮像手段からその位置に存在する対象物までの距離を計測するようにしたので、簡易な装置構成によって、第１の画像撮像手段から対象物までの距離を計測することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された対象領域の画像と、この第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置された第２の画像撮像手段によって撮像された対象領域の画像とから、ステレオ演算手段によって第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置における第１の画像撮像手段からその位置に存在する対象物までの距離を計測するようにしたので、簡易な装置構成によって、第１の画像撮像手段から対象物までの距離を計測することができるという効果を有する。また、第１の画像撮像手段は、対象領域内の顔領域を抽出するための画像と、ステレオ法によって第１の画像撮像手段と対象領域内の対象物との距離を計測するための画像とを撮像する役割を担うように構成したので、必要な撮像手段の数を最小限にした画像処理装置を作成することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
実施の形態１．
第１図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態１の構成を示すブロック図である。この第１図において、画像処理装置は、監視領域内を撮像する画像撮像部１、視野内の各位置で距離を計測する距離計測部２、画像撮像部１によって撮像された画像から顔領域を抽出する顔領域抽出部３、画像から距離を求めるための距離計測エリアを設定する距離計測エリア計算部４、距離計測エリア内での距離分布を計算する距離分布計算部５、および距離分布から人間が車椅子に乗車しているかを判定する車椅子存在判定部６を有する。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
画像撮像部１は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、エレベータのかご内やエレベータホールの天井付近に撮像対象である人間の顔を撮像できるように設置され、監視すべき対象領域を撮像する。すなわち、この発明では、画像撮像部１は、対象領域の鉛直下方を撮像するのではなく、対象領域を斜め上方または横から撮像するように設置される。画像撮像部１は、顔領域抽出部３と接続され、撮像データを顔領域抽出部３に出力する。
距離計測部２は、対象領域内にパルスレーザを走査しながら照射し、対象領域内に存在する物体によるレーザ光の反射によって、その物体までの距離を計測する走査型レーザレンジファインダなどによって実現される装置から構成され、レーザ光発生部２１、レーザ光走査部２２、レーザ光検出部２３、画像記憶部２４、距離算出部２５および距離データ格納部２６を有する。
レーザ光発生部２１は、パルスレーザを出射する半導体レーザなどによって実現される装置から構成され、画像撮像部１とほぼ同じ位置に取り付けられる。そして、レーザ光の点滅の仕方を変えて、出射するレーザ光とレーザ光検出部２３によって撮像される反射レーザ光の点とを対応付けるための発光パターンを有しており、この発光パターンにしたがって、パルスレーザのオン／オフを切り替えて制御を行う。レーザ光走査部２２は、レーザ光検出部２３による画像取り込みタイミングと同期してレーザ光発生部２１から発光パターンにしたがって出射されるパルスレーザを走査するように、パルスレーザの走査速度および走査範囲を制御する。
レーザ光検出部２３は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、レーザ光発生部２１から照射されたパルスレーザが対象物によって反射される状態をレーザ光反射画像として、レーザ光走査部２２の走査と同期して撮像するものであり、画像記憶部２４は、このレーザ光検出部２３で撮像されたレーザ光反射画像を時刻情報とともに記憶する。
距離算出部２５は、画像記憶部２４に蓄積されたレーザ光反射画像を読み出し、画像処理によってレーザ光発生部２１からレーザ光反射位置までの距離を算出する。算出にあたって、画像が撮像された時刻とそのときのレーザ光発生部２１の走査角度（および発光パターン）とは対応付けされているので、この走査角度と、レーザ光発生部２１とレーザ光検出部２３の間の距離とから、三角測量の原理に基づいて、そのパルスレーザが照射された対象物上の３次元位置、すなわち、レーザ光発生部２１（画像撮像部１）からの距離が計測される。距離データ格納部２６は、この計測された距離データを格納する。
顔領域抽出部３は、画像撮像部１からの入力画像から、人間の顔領域抽出アルゴリズムによって人間の顔領域を抽出し、この抽出した顔領域の位置、例えば顔領域の重心位置を算出する。そして、顔領域は、顔領域の位置とともに記憶される。人間の顔領域抽出アルゴリズムとしては、例えばカラー画像における肌色部分の抽出に基づいて顔領域を抽出する手法、特定の人間の顔画像をテンプレートとして用意し、撮像された画像がこのテンプレートに最もよく重なる部分を顔領域として抽出する手法（テンプレートマッチング）、撮像された画像から目や鼻、口、耳などの顔部品を検出することによって顔領域を抽出する手法などの公知の手法が用いられる。なお、画像中に複数の人間が存在する場合には、複数の顔領域が抽出され、それぞれについて算出された顔領域の位置とともに記憶される。
距離計測エリア計算部４は、抽出された顔領域の位置に基づいて、距離計測エリアを設定する。距離計測エリアとは、エレベータの乗客が立位の乗客であるのか、車椅子の乗客であるのかの判別を行うために設定される対象領域中の一部の領域であり、この発明においては、人間の顔の位置を基準とし、これに対して車椅子に乗車している乗客の膝近辺の領域（膝以下の領域）として距離計測エリアが設定される。
第２図は、距離計測エリア計算部４による距離計測エリアの設定の方法を示す図である。基本的には、車椅子に乗車している乗客の車椅子の位置（車椅子に乗車したときの膝の位置）は乗車している乗客１００の顔を中心にして所定の距離だけ下方に存在するという統計的データから、距離計測エリアが設定される。具体的には、まず、この距離計測エリアを算出するにあたって、距離計測エリア計算部４は、人間の一般的な顔の横幅に関する基準データを保持しており、顔領域抽出部３で抽出された顔領域１１１の横幅を基準データと比較することによって、画像撮像部１から顔領域１１１を有する人間までの距離Ｌが算出される。また、画像撮像部１の設置俯角、すなわち画像撮像部１のレンズの光軸が水平線となす角度θと、画像撮像部１の床面からの設置高さＨは、画像撮像部１の設置時に計測することができるので、これらの距離Ｌ、設置俯角θ、設置高さＨを用いて、概略的な乗客１００の床面からの高さｈが、
ｈ＝Ｈ−１・ｓｉｎθ
として算出される。そして、画像中の車椅子の位置（車椅子に乗車したときの膝の位置）として、対象となっている乗客１００の顔の中心から所定の距離ｓだけ下方に位置する部分に距離計測エリア１１２が設定される。この距離計測エリア１１２は、乗客１００の大きさが異なっても目標とする膝以下の部分が抽出されるように所定の範囲を有するものである。
距離分布計算部５は、距離計測部２によって計測された距離データの中から、距離計測エリア計算部４で設定された距離計測エリア内の距離データのみを抽出し、距離計測エリア内における距離分布を計算する。そして、この距離分布の結果を車椅子存在判定部６に出力する。なお、この距離分布計算部５では、設定された距離計測エリア内の距離データのみについて距離分布を計算するようにしているので、その他の領域の距離分布の計算時間を節約することができる。
車椅子存在判定部６は、顔領域の重心位置における画像撮像部１からの距離と、距離分布計算部５から入力された距離分布に基づいて、対象となる人間が車椅子に乗っているか否かを判定し、その判定結果を外部に出力する。
ここで、第３図〜第７図を参照し、対象となる人間（乗客）が立位状態にあるのか、または車椅子に乗車しているのかを判定する方法について説明する。第３図（ａ）は乗客が立位にある状態を模式的に示しており、第３図（ｂ）は（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図である。第４図（ａ）は乗客が車椅子に乗車している状態を模式的に示しており、第４図（ｂ）は（ａ）の乗客に対して設定された距離計測エリアを示すための正面図である。第５図は距離計測エリア内における距離計測の方法を説明するための模式図である。第６図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が立位の状態にある場合の区画の分布図であり、第６図（ｂ）は（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図である。また、第７図（ａ）は、距離計測エリアを構成するすべての区画に対して、各区画の距離計測エリア内での水平方向の位置と各区画の画像撮像部からの水平距離とをパラメータとして作成した、乗客が車椅子に乗車している状態にある場合の区画の分布図であり、第７図（ｂ）は（ａ）の分布図に乗客の顔領域の代表点の画像撮像部からの水平距離をプロットした図である。
これらの図において、Ｐ１は顔領域の代表点、例えば重心位置（正面から見た場合の顔領域の２次元的な重心位置）を示し、Ｐ２は顔領域の代表点Ｐ１から所定の距離だけ下方の位置に設定された距離計測エリア１１２内の位置を示し、Ｔ１，Ｔ２は画像撮像部１のレンズの中心から位置Ｐ１，Ｐ２に引いた距離計側線の水平線からの角度をそれぞれ示し、Ｌ１，Ｌ２は画像撮像部のレンズの中心から位置Ｐ１，Ｐ２までの距離をそれぞれ示している。
また、以下では、説明を簡略化するために、第３図（ｂ）および第４図（ｂ）に設定された距離計測エリア１１２内には、対象の乗客１００以外には他の動きのある物体は存在せず、背景は乗客の画像撮像部からの水平距離に比して十分遠方に存在するものとする。
第３図（ａ）または第４図（ａ）のように画像撮像部１の対象領域内に乗客１００が存在する場合には、距離分布計算部５によって、第３図（ｂ）または第４図（ｂ）のように設定された距離計測エリア１１２内の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）が計算される。
この距離分布計算部５で距離計測エリア１１２内の各位置Ｐ２についての距離を算出するにあたって、第５図に示されるような距離計測エリア１１２が使用される。ここでは、距離計測エリア１１２の右上端を原点とし、この原点から水平右向きにｘ軸をとり、原点を通りｘ軸に垂直下向きにｙ軸をとる。ｘ軸方向にｍ等分（ｍは自然数）して得られたそれぞれの列を、原点に近い方から順に、ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｍとし、ｙ軸方向にｎ等分（ｎは自然数）して得られたそれぞれの行を、原点に近い方から順に、ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｍとすると、距離計測エリア１１２内には、ｍ×ｎ個の区画ができる。列ｘｉと行ｙｊとが交わる部分に作成される区画を、区画１１２ｉｊとする（ｉ，ｊはともに自然数で、ｉ≦ｍ、ｊ≦ｎ）。
距離分布計算部５では、まず、行ｙ１に存在する区画１１２１，１〜１１２１，ｍについて得られた画像撮像部１からの距離Ｌ２と第３図（ａ）に示す関係から、画像撮像部１から行ｙ１の各区画１１２１，１〜１１２１，ｍまでの水平距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）を計算する。これにより、行ｙ１の距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離との組み合わせが得られる。同様にして、行ｙ２〜行ｙｎのそれぞれに存在する各区画ついて、距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離との組合せを得る。
そして、第６図（ａ）および第７図（ａ）に示されるように、距離計測エリア１１２のｘ軸上の位置と画像撮像部１からの水平距離とをパラメータとして、距離計測エリア１１２内のすべての区画の分布図を作成する。これらの第６図（ａ）および第７図（ｂ）において、ｘ軸は「距離計測エリアのｘ軸上の位置」であり、第５図に示される距離計測エリア１１２のｘ軸と同じ軸となる。また、ｙ軸は「画像撮像部からの水平距離」であり、各区画について求められた画像撮像部１からの水平距離である。そして、ｚ軸は「同一位置での区画数」であり、上記の（距離計測エリアのｘ軸上の位置，画像撮像部からの水平距離）の組合せで示されるｘｙ平面上の位置に、いくつの区画が重なっているかを示すものである。
乗客１００が立位の状態にある場合では第６図（ａ）に示されるような分布図が得られるが、画像撮像部１からの水平距離がＲ１の部分に描かれている分布グラフは、第３図（ｂ）の距離計測エリア１１２内に存在する乗客１００の足（膝）近辺の部分を表している。また、画像撮像部１からの水平距離がＲ３の部分に描かれている分布グラフは、第３図（ｂ）の距離計測エリア１１２内の乗客１００の足の存在しない背景部分である。
第３図（ａ）に示されるように、乗客１００が立位の状態である場合には、顔領域の位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離Ｌ１・ｃｏｓ（Ｔ１）と、距離計測エリア内における足の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）とは等しく、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離は、第６図（ｂ）に示されるように、Ｒ１と等しくなる。すなわち、顔領域の重心位置Ｐ１と距離計測エリア１１２内の足の位置とは鉛直方向に直線的に位置している。
一方、乗客１００が車椅子に乗車している状態にある場合では第７図（ａ）に示されるような分布図が得られるが、画像撮像部１からの水平距離がＲ１の部分に描かれている分布グラフは、第４図（ｂ）の距離計測エリア１１２内に存在する乗客１００の足（膝）近辺の部分を表し、画像撮像部１からの水平距離がＲ２の部分に描かれている分布グラフは、距離計測エリア１１２内の上部に含まれている腹部付近の部分を表している。また、画像撮像部１からの水平距離がＲ３の部分に描かれている分布グラフは、距離計測エリア１１２内における乗客１００の足の存在しない背景部分である。
第４図（ａ）に示されるように、乗客１００が車椅子に乗車している状態にある場合には、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ１・ｃｏｓ（Ｔ１）は、距離計測エリア１１２内における足の位置Ｐ２の画像撮像部１からの水平方向の距離Ｌ２・ｃｏｓ（Ｔ２）よりも長い。そして、顔領域の重心位置Ｐ１の画像撮像部１からの水平距離を第７図（ａ）にプロットすると、第７図（ｂ）に示されるように、その位置は、画像撮像部１からの水平距離Ｒ２と等しくなる。すなわち、顔領域の重心位置Ｐ１（画像撮像部からの水平距離＝Ｒ２）と距離計測エリア１１２内における足（膝）の部分の分布位置（画像撮像部からの水平距離＝Ｒ１）とは鉛直線上には位置しない。
したがって、車椅子存在判定部６は、距離計測部２によって計測された顔領域の重心位置Ｐ１と距離分布計算部５によって計算された距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較し、両者が鉛直方向に直線的に位置している場合にはその対象となっている乗客１００は立位の状態にあると判断し、両者が鉛直方向の直線的な位置関係にない場合には対象となっている乗客１００は車椅子に乗車していると判定する。そして、この結果が、エレベータの制御装置などの外部装置に出力される。
なお、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客１００が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかについて、顔領域の重心位置Ｐ１と距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置Ｐ１でなく顔領域全体の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア１１２内の距離分布とを比較することも可能である。例えば、この場合には、顔領域全体を複数の区画に分割し、分割したすべての区画に対して、各区画の顔領域内での水平方向の位置と、各区画の画像撮像部１からの水平距離をパラメータとして区画の分布図を作成し、第６図（ａ）と第７図（ａ）に当てはめて比較することによって、乗客１００が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかについて判断することができる。
つぎに、第８図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作手順を説明する。まず、画像撮像部１によって、エレベータのかご内またはエレベータホールなどの対象領域が撮像され、撮像された画像が顔領域抽出部３に入力される（ステップＳ１）。顔領域抽出部３は、入力された画像から対象となる人間の顔領域を抽出し、その重心位置を算出する（ステップＳ２）。距離計測エリア計算部４は、抽出された顔領域からその対象となっている人間の画像撮像部１からの距離を求め、顔領域の重心位置から所定距離だけ下方に距離計測エリアを設定する（ステップＳ３）。
一方、画像撮像部１による撮像が行われると、レーザ光発生部２１とレーザ光走査部２２が対象領域内についてパルスレーザを照射しながら走査し、レーザ光走査部２２に同期してレーザ光検出部２３が対象領域内で対象物によって反射されるレーザ光の画像を撮像し、撮像したレーザ光反射画像が画像記憶部２４に蓄積される。そして、距離算出部２５は、蓄積されたレーザ光反射画像とレーザ光走査部２２の走査角度からレーザ光発生部２１（画像撮像部１）から対象物までの距離を算出し、算出された距離データが距離データ格納部２６に格納される（ステップＳ４）。
距離分布計算部５は、距離計測エリア内における距離データを距離データ格納部２６から抽出し、その距離分布を計算する（ステップＳ５）。その後、車椅子存在判定部６は、距離データ格納部２６に格納された顔領域の重心位置と、計算された距離計測エリア内における距離データの距離分布とを比較し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの分布位置とが鉛直線上に位置するものと判断される場合には対象となっている人間は立位の状態にあると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの分布位置とが鉛直線上に位置しないものと判断される場合には、対象となっている人間は車椅子に乗車している状態にあると判定する（ステップＳ６）。そして、外部に判定結果を出力して（ステップＳ７）、処理を終了する。
車椅子存在判定部６によって出力された結果は、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用される。すなわち、車椅子存在判定部６によって、対象領域に車椅子に乗車している乗客が存在すると判定された場谷には、例えばかごの昇降速度を通常より低く、また階床停止時にかごとホール床面との着床精度を通常より精密に合わせるなどの車椅子運行モードをエレベータ制御部に設定する。一方、車椅子存在判定部６によって、対象領域に立位の乗客しか存在しないと判定された場合には、かごの昇降速度を低くせず、また着床精度を特に高めないなどの通常運行モードをエレベータ制御部に設定する。
なお、上述した実施の形態１では、画像撮像部１と距離計測部２のレーザ光検出部２３とはそれぞれ別々の位置に設置しているが、画像撮像部１とレーザ光検出部２３とをほぼ同じ位置に設置するようにしてもよい。この場合には、レーザ光発生部２１は画像撮像部１とは異なる位置に取り付ける必要がある。
また、レーザ光発生部２１としてシリンドリカルレンズによってスリット状に変形された鉛直（縦）方向に長いパルスレーザを用いることも可能である。この場合には、レーザ光検出部２３による１枚の撮像によって、縦方向の１ライン分の距離分布を計測することができ、そのため、走査方向も水平方向のみでいいという長所がある。
この実施の形態１によれば、画像撮像部１によって撮像された画像から人間の顔領域の重心位置と顔領域から所定の距離だけ下方の領域、具体的には膝以下の領域における距離分布とを比較して、撮像された人間が車椅子に乗車しているか否かを判定するようにしたので、車椅子の乗客の存在を高い確率で認識することができるという効果を有する。
実施の形態２．
つぎに、この発明の実施の形態２について説明する。第９図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態２の構成を示すブロック図である。この実施の形態２における画像処理装置は、実施の形態１に示した第１図の画像処理装置の距離計測部２に代えて、異なる位置から対象領域の画像を撮像するための第２の画像撮像部３１、第３の画像撮像部３２、および第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって撮像された画像から２眼ステレオ法を用いて対象物の距離を算出するステレオ演算部３３を有する。その他の構成は、実施の形態１と同一であり、同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。なお、実施の形態２の第１の画像撮像部１は、第１図の画像撮像部１に対応している。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２は、ＣＣＤカメラなどによって実現される装置から構成され、互いに水平方向に距離をおいて配置される。また第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２の撮像領域は、第１の画像撮像部１が撮像する対象領域を撮像することができるように、また第１の画像撮像部１から対象領域に存在する対象物までの距離を算出することができるように、第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２は、第１の画像撮像部１の位置とほぼ同じ位置に配置される。
ステレオ演算部３３は、予め幾何学的位置関係が既知の第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２から入力された２枚の画像の各画素間の対応関係を求めて視差を検出し、視差を距離に変換することによって対象物までの距離を計測するものであり、距離算出部３４、距離データ格納部３５を有する。
ここで、第１０図を参照しながら、２眼ステレオ法を用いたステレオ画像処理の原理を説明する。光軸２０１Ａ，２０１Ｂが互いに平行で、焦点距離ｆが等しいレンズを有するＣＣＤカメラなどによって実現される２台の画像撮像部３１，３２が、水平方向に所定間隔Ｄをおいて配置される。ここで、２台の画像撮像部３１，３２が配置される水平軸をＸ軸とし、このＸ軸と直交し高さ方向に伸びる軸をＹ軸とし、これらのＸ軸およびＹ軸の両者に直交する軸をＺ軸とする。また、（第２の）画像撮像部３１で撮像した画像を画像Ａとし、（第３の）画像撮像部３２で撮像した画像を画像Ｂとし、これらの２つの画像Ａ，Ｂでの対応点を求め、これらの画像Ａ，Ｂ上での対応点の座標をそれぞれＰＡ（ｘＡ，ｙ），ＰＢ（ｘＢ，ｙ）とする。これらより、画像撮像部１から対象物Ｐまでの距離ｚは、
ｚ＝ｆ・Ｄ／（ｘＡ−ｘＢ）＝ｆ・Ｄ／Ｓ
として求められる。ただし、ｘＡ−ｘＢ＝Ｓは視差であり、この視差Ｓは、光軸２０１Ａ，２０１Ｂが平行で所定の間隔Ｄを隔てて設置された２つの画像撮像部３１，３２で一つの物体を撮像した場合に、それぞれの画像撮像部３１，３２に撮像された画像の位置の差を示している。このようにして、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって撮像された２枚の画像Ａ，Ｂから画像上の対象物までの距離を求めることができる。
ステレオ演算部３３の距離算出部３４は、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２によって入力された２枚の画像Ａ，Ｂから、上述したステレオ画像処理によって、第１の画像撮像部１から対象物までの距離を算出する。また、距離データ格納部３５は、距離算出部３４によって算出された距離データを格納する。
つぎに、第１１図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作処理手順を説明する。まず、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ１〜Ｓ３と同じ処理を行って、画像上の距離計測エリアを設定する（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。すなわち、第１の画像撮像部１によって撮像された対象領域の画像から人間の顔領域の重心位置と、その対象となっている人間の第１の画像撮像部１からの距離が算出され、顔領域の重心位置から所定距離だけ下方に距離計測エリアが設定される。
一方、ステップＳ１１〜Ｓ１３の工程とは別に、第１の画像撮像部１によって対象領域の画像が撮像されると、第２の画像撮像部３１が対象領域の画像を撮像し、撮像された画像がステレオ演算部３３に記憶される（ステップＳ１４）。つづいて、第３の画像撮像部３２が対象領域の画像を撮像し、撮像された画像がステレオ演算部３３に記憶される（ステップＳ１５）。なお、ステップＳ１４〜Ｓ１５において、第２の画像撮像部３１と第３の画像撮像部３２による対象領域の撮像は、同時に行ってもよいし、所定時間ずらして行ってもよい。
そして、ステレオ演算部３３の距離算出部３４は、記憶された２枚の画像からステレオ画像処理によって、画像中の各位置について第１の画像撮像部１からの距離を算出し、算出した距離データを距離データ格納部３５に格納する（ステップＳ１６）。
その後、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ５〜Ｓ７と同じ処理を行って、抽出された顔領域を有する人間が車椅子に乗車している乗客か否かを判定する（ステップＳ１７〜Ｓ１９）。すなわち、第１の画像撮像部１によって撮像された画像中の顔領域の重心位置から所定の距離だけ下方の距離計測エリア内の距離データの距離分布を計算し、顔領域の重心位置と計算した距離計測エリア内の距離データの距離分布とを比較する。比較の結果、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在する場合にはその顔領域を有する人間は立位の乗客であると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在しない場合にはその顔領域を有する人間は車椅子に乗車している乗客であると判定し、その判定結果を外部に出力して、処理を終了する。
車椅子存在判定部６による判定結果は、実施の形態１と同様に、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用することができる。
なお、上述した実施の形態２では、顔領域を抽出するための第１の画像撮像部１と、ステレオ画像処理を行うための第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２の３台の画像撮像部を設置する場合について説明を行ったが、第１の画像撮像部１と第２の画像撮像部３２を共用させて、２台の画像撮像部で上述した処理を行うことも可能である。すなわち、第１の画像撮像部１で対象領域を撮像して、顔領域を抽出するための画像を得るとともに、ステレオ画像処理を行うための画像を得て、第３の画像撮像部３２でステレオ画像処理を行うためのもう１枚の画像を得るように構成してもよい。これは、この実施の形態２では、ステレオ画像処理を行うために要する２枚の画像を、第２の画像撮像部３１および第３の画像撮像部３２で必ずしも同時に撮像しなくてもよいことによる。
また、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかの判定を行うについて、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置でなく顔領域全体の第１の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア内の距離分布とを比較するようにしてもよい。
この実施の形態２によれば、第１の画像撮像部１から対象物までの距離を計測する方法としてステレオ画像処理を用いたので、距離を計測するための装置構成を一層コンパクトにすることができるという効果を有する。
実施の形態３．
つぎに、この発明の実施の形態３について説明する。第１２図は、この発明にかかる画像処理装置の実施の形態３の構成を示すブロック図である。この実施の形態３における画像処理装置は、実施の形態１に示した画像処理装置に、画像撮像部１によって撮像された画像から変化領域のみを抽出する変化領域検出部４１を設けている。その他の構成は、実施の形態１と同一であり、同一の構成要素には同一の符号を付してその説明を省略している。
変化領域検出部４１は、画像撮像部１が撮像する対象領域において、人間などの対象物が存在しない状態で撮像した背景画像を有しており、画像撮像部１で撮像された画像が入力されると、この撮像された画像と背景画像の２枚の画像における各画素値の差の絶対値を所定の閾値を基準に二値化する差分演算処理を行い、差分画像を生成する。この差分画像には、背景画像には存在しない変化のあった部分が、対象物の候補として記録される。そして、この差分画像において、変化のあった部分の位置情報が顔領域抽出部３に出力される。なお、請求の範囲における距離分布計算手段は、距離計測エリア計算部４と距離分布計算部５に対応している。
顔領域抽出部３は、変化領域検出部４１から変化のあった部分の位置情報を受けると、この位置情報を利用して画像撮像部１から入力された画像の中から、人間の顔領域抽出アルゴリズムにしたがって人間の顔領域を抽出し、この顔領域の位置、例えば重心位置を算出する。そして、顔領域は、顔領域の位置とともに記憶される。
つぎに、第１３図に示すフローチャートを参照して、画像処理装置の動作処理手順を説明する。まず、画像撮像部１によって、エレベータのかご内またはエレベータホールが撮像され、撮像された画像が顔領域抽出部３と変化領域検出部４１に入力される（ステップＳ２１）。変化領域検出部４１は、入力された画像と背景画像とから差分画像を生成し、得られた差分画像から変化した領域を検出し、その位置情報を顔領域抽出部３に出力する（ステップＳ２２）。顔領域抽出部３は、変化領域検出部４１から入力された変化領域の位置情報に基づいて、画像撮像部１から入力された画像中の変化領域の中から対象となる人間の顔領域を抽出し、その重心位置を計算する（ステップＳ２３）。
その後の処理は、実施の形態１の第８図で説明したステップＳ３〜Ｓ７と同じ処理を行って、対象領域中に車椅子に乗車した乗客が存在するか否かを判定し、その判定結果を外部に出力する（ステップＳ２４〜Ｓ２８）。すなわち、画像が撮像されると、画像内の各位置での対象物までの距離が計測される。また、抽出された顔領域を有する人間の画像に対して距離計測エリアを設定し、この距離計測エリア内において計測された各位置の距離データに基づいて、距離分布が計算される。そして、顔領域の重心位置と計算した距離計測エリア内の距離データの距離分布とを比較する。比較の結果、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在する場合にはその顔領域を有する人間は立位の乗客であると判定し、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離データの距離分布とが鉛直線上に存在しない場合にはその顔領域を有する人間は車椅子に乗車している乗客であると判定し、その判定結果を外部に出力して、処理を終了する。
車椅子存在判定部６による判定結果は、実施の形態１と同様に、例えば、エレベータの制御部によるエレベータの運行モードを変更するために使用することができる。
上述した実施の形態３では、距離計測部２として実施の形態１と同じ走査型レーザレンジファインダなどによって実現される装置から構成される場合を例示したが、距離計測部２として実施の形態２で説明した２眼ステレオ法によるステレオ画像処理を用いるようにしてもよい。すなわち、第１２図の距離計測部２に代えて、第２の画像撮像部３１、第３の画像撮像部３２およびステレオ演算部３３、または第２の画像撮像部３１およびステレオ演算部３３を有するように構成してもよい。
また、上述した説明では、車椅子存在判定部６で乗客が立位の状態にあるか車椅子に乗車している状態にあるかの判定を行うについて、顔領域の重心位置と距離計測エリア内の距離分布とを比較して判断する場合を例に挙げて説明したが、顔領域の代表点として重心位置でなく顔領域全体の画像撮像部１からの水平距離と距離計測エリア内の距離分布とを比較するようにしてもよい。
この実施の形態３によれば、変化領域検出部４１が撮像された対象領域の画像と予め用意された背景画像とから差分画像を生成することによって、変化のある領域が抽出され、この抽出された変化のある領域で顔領域抽出部３による顔領域の抽出が行われるので、顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
以上説明したように、この発明によれば、対象領域を撮像した画像から顔領域を抽出し、この顔領域から所定の距離だけ下方に設定された距離計測エリア内の画像撮像手段からの距離分布と、画像撮像手段からの顔領域の距離とを比較して、顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているかを判定するように構成したので、車椅子の乗客の存在を高い確率で認識することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、距離計測手段として走査型レーザレンジファインダを用いるようにしたので、画像撮像手段から対象領域に存在する対象物までの距離を正確に測定することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第２のおよび第３の画像撮像手段によって撮像された対象領域内の２枚の画像から、ステレオ演算手段によって第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置における第１の画像撮像手段からその位置に存在する対象物までの距離を計測するようにしたので、簡易な装置構成によって、第１の画像撮像手段から対象物までの距離を計測することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された対象領域の画像と、この第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置された第２の画像撮像手段によって撮像された対象領域の画像とから、ステレオ演算手段によって第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置における第１の画像撮像手段からその位置に存在する対象物までの距離を計測するようにしたので、簡易な装置構成によって、第１の画像撮像手段から対象物までの距離を計測することができるという効果を有する。また、第１の画像撮像手段は、対象領域内の顔領域を抽出するための画像と、ステレオ法によって第１の画像撮像手段と対象領域内の対象物との距離を計測するための画像とを撮像する役割を担うように構成したので、必要な撮像手段の数を最小限にした画像処理装置を作成することができるという効果を有する。
つぎの発明によれば、第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備えるように構成したので、顔領域抽出手段による顔領域の抽出を行う時間を短縮することができるという効果を有する。また、対象領域内に存在する人間の顔に似た画像パターンを人間の顔であると判定してしまう誤判定を抑制することができ、一層正確な顔領域の抽出を行うことができるという効果を有する。
以上のように、本発明にかかる画像処理装置は、エレベータのかご内やエレベータホールなどにおいて、車椅子に乗車している乗客が存在する場合にエレベータの運行モードを自動的に切り替えるために使用されるエレベータの乗客検知システムなどに適している。
Claims (8)
- 監視すべき対象領域内の画像を撮像する画像撮像手段と、
前記画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、
前記画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記画像撮像手段からの距離を計測する距離計測手段と、
前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記距離計測手段によって計測された距離を用いて前記距離計測エリア内における前記画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、
前記距離計測手段によって計測された前記顔領域の前記画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、
前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。 - 前記距離計測手段は、走査型レーザレンジファインダであることを特徴とする請求の範囲第１項に記載の画像処理装置。
- 前記画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、
前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第３項に記載の画像処理装置。 - 監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、
水平方向に距離をおいて配置された、前記対象領域の画像を撮像する第２および第３の画像撮像手段と、
前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、
前記第２および第３の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、
前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、
前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、
前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第５項に記載の画像処理装置。 - 監視すべき対象領域内の画像を撮像する第１の画像撮像手段と、
前記第１の画像撮像手段と水平方向に距離をおいて配置され、前記対象領域の画像を撮像する第２の画像撮像手段と、
前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像から人間の顔領域を抽出する顔領域抽出手段と、
前記第１および第２の画像撮像手段によって撮像された２枚の画像を用いて、ステレオ法によって前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像の各位置について、前記第１の画像撮像手段からの距離を計測するステレオ演算手段と、
前記抽出された人間の顔領域から所定の距離だけ下方に距離計測エリアを設定し、前記ステレオ演算手段によって計測された距離を用いて、前記距離計測エリア内における前記第１の画像撮像手段からの距離分布を計算する距離分布計算手段と、
前記ステレオ演算手段によって計測された前記顔領域の前記第１の画像撮像手段からの距離と前記距離計測エリア内の距離分布とを比較して、前記顔領域を有する人間が車椅子に乗車しているか否かを判定する車椅子存在判定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記第１の画像撮像手段によって撮像された画像と、前記対象領域内の物体が存在しない背景画像とから差分画像を生成して、生成した差分画像に基づいて変化のあった領域を抽出する変化領域検出手段をさらに備え、
前記顔領域抽出手段は、前記変化領域検出手段によって抽出された変化のあった領域でのみ顔領域を抽出することを特徴とする請求の範囲第７項に記載の画像処理装置。
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