[發明專利]物體檢測裝置、物體檢測方法以及物體檢測用計算機程序

在審

• 申請號: 200680023564.0
• 申請日: 2006-12-18
• 公開（公告）號: CN101213476A
• 公開（公告）日: 2008-07-02
• 發明（設計）人: 近藤堅司;成岡知宣
• 申請（專利權）人: 松下電器產業株式會社
• 主分類號: G01V11/00
• 分類號: G01V11/00;G01S13/78;G01S13/86;G01V3/00;G01V8/10;G01V15/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司
• 代理人: 汪惠民

技術領域

本發明涉及檢測出位于住宅或辦公室內等的物體的ID信息以及位置的技術，尤其涉及通過RFID標簽(tag)以及照相機等的攝像裝置的協作，檢測出物體的ID信息以及位置的物體檢測裝置、物體檢測方法以及物體檢測用計算機程序。

背景技術

近年來，隨著用于在非接觸的狀態下管理物品的RFID標簽技術的進步，以物流等的業務領域為中心，物品管理的自動化正在不斷發展。

作為利用RFID標簽的物品管理的以往技術，提出了專利文獻1。在專利文獻1中，將RFID標簽(以下稱作標簽)付與物品，在環境中密集地設置上述標簽的讀取裝置(以下稱作標簽讀取器)。由進行物品檢索的終端指定檢索對象的物品時，各標簽讀取器與被付與到物品的標簽進行通信。將接收到了來自標簽的回應的標簽讀取器的場所，作為正搜索的物品的場所。

此外，作為利用RFID標簽的其他以往技術，提出了專利文獻2。在專利文獻2中，將標簽付與物品，在環境中設置標簽讀取器。在專利文獻2中，為了能夠稀疏地設置標簽讀取器，而使用標簽和標簽讀取器的通信距離長、電池內置型的有源(active)標簽，利用由多個標簽讀寫器所接收的來自標簽的電波的強度，來決定空間內的物品的位置。

另一方面，作為利用圖像(幀間差分)而檢測出人移動、放置的物體的技術，提出了非專利文獻1。

在非專利文獻1中，假定為從人移動物體開始到移動結束為止，身體的運動連續地進行，在動態圖像中幀間差處于閾值以上的幀持續進行。即人移動物體的事件的開始、結束時，捕獲到幀間差分區域的增大和減少。之后，計算作為背景圖像保存的移動事件的開始前的圖像和移動事件的結束后的圖像之間的差分，對被移動的物體進行確定。

此外，在專利文獻3中，提出了具備檢測出人等的存在之有無的RFID和圖像識別用的照相機，并且使RFID的檢測范圍和照相機的攝像范圍互相具有關系，基于來自RFID和照相機的信息對人等的通行量等進行分析，對所分析的信息進行配送的方案。

專利文獻1：特開平07-146362號公報

專利文獻2：特開2000-357251號公報

專利文獻3：特開2000-011057號公報

非專利文獻1：渡崇他、“人が移動、放置すゐ物體の検出”、2005午3月7日発行、電子情報通信學會2005耠合大會の大會論文集D-12-37、pp.187

在專利文獻1中，希望詳細地決定物品所設置的場所時，需要將標簽讀取器在空間上密集地設置。因此，在某程度的設置成本容許的物流等的業務用途中容易導入，但在家庭用途中難以導入。

在專利文獻2中，為了抑制在標簽中內置的電池的消耗，將來自標簽的發送按照例如1天1次的方式設定。因此，從系統得到的物品的位置成為標簽最后進行發送的位置。在物品從最后發送的位置進行了移動的情況下，不能正確地得到當前的物品的位置。

在非專利文獻1中，為了確定人的移動事件，需要按每幀計算幀間差分，存在花費運算成本的問題。除此之外，不一定都是在幀間差分區域處于閾值以上的區間內，人移動物體，因此存在需要可靠地檢測出物體的移動的問題。

在專利文獻3中，使用RFID和照相機，但僅使RFID和照相機的檢測范圍具有關系，不能檢測出在檢測范圍內移動的人的更準確的位置。

發明內容

因此，本發明的目的在于提供一種解決上述問題，不需要將標簽讀取器在空間上密集地設置，并且也不需要按每幀計算幀間差分，即使在無線標簽讀取器的探測范圍外，也能夠更正確且可靠地檢測出物體的ID信息以及當前的位置的物體檢測裝置、物體檢測方法以及物體檢測用計算機程序。

為了實現上述目的，本發明如下那樣構成。

通過本發明的第1技術方案，提供一種物體檢測裝置，其特征在于，具備：一個以上的無線標簽讀取器，其在搜索物體的空間中，探測與被附加有無線標簽的物體的物體ID信息相關的數據；

一個以上的人位置傳感器，其測量在上述空間中處理上述物體的人的位置；

一個以上的攝像裝置，其對上述空間的一部分或者全體進行攝影；

存儲機構，其將上述無線標簽讀取器所探測的與物體ID信息相關的數據、上述人位置傳感器所測量的人位置數據以及上述攝像裝置所攝影的圖像數據與上述數據的各個的取得時刻關聯蓄積起來；和

物體檢測機構，其基于蓄積在上述存儲機構中的與上述物體ID信息相關的數據、上述人位置數據以及上述圖像數據，檢測出上述物體的ID信息以及位置，