被災家屋内の人の検出と救助の為
の3次元環境地図作成に関する考察
神戸大学 工学研究科
井上淳一、滝口哲也、有木康雄
社会状況と背景


阪神淡路大震災以降
 防災対策の不十分
 研究開発の必要
文科省


先端技術を災害軽減への積極的利活用
大都市大災害軽減化特別プロジェクト
 人体検索・情報収集・配信等を支援する
ロボット・センサ等の開発と実用化
防災分野への情報技術応用の期待
従来研究 瓦礫内探索

電磁波探索装置




探索ロボット


新潟中越地震、トルコ西部地震で既に使用
心臓の鼓動、肺の動きをとらえ、生存者のみを発見
人が見て判定する必要、高コスト
移動機構のため誤差蓄積、探索時間の長期化
ばら撒き型センサ (新井:”探索ボール”)
移動機構無し
 ロボットが入り込めない
瓦礫内の狭い空間も探索可能
 認識能力が無い
※U.C.Berkley:“SmartDust”
体積約100平方mm中に通信装置、センサなどを搭載

提案
①人体検出ボール


安価
大量散布
人が生存しているかどうか判定
②地図作成ボール


高価
少量散布
被災者までの救助経路地図の作成
迅速で広域な救助を目指す
①人体検出ボール
1.熱画像センサ
2.マイクロフォンアレイ
 救助者の意識が無い場合、生死判定可能

CO2センサは遠距離では使用不可
安価で解像度の粗い64点熱画像センサを
用いて人体の検出が可能かどうか検証
実験環境
64点二次元放射温度計
温度範囲-50℃~1000℃
分解能 0.1℃
研究室内実験室
撮影範囲 0.5m~∞
20時
ズーム機能 なし
室温27.0度
撮影熱画像
人体
背景
距離:1m、2m
ランダム撮影
露出:頭、腕、足、全身
検出手法


人体、背景それぞれ半分の枚数から人体と
背景の温度の平均、分散算出
人体、背景それぞれの正規分布を求め、人
体温度の閾値を決定、人体検出
背景
閾値
人体
℃
結果 部位別
各部位画像のみで学習し、他の部位画像を人
体、背景を背景と区別できるか
100
95
90
92
85
80
76
75
79
82
77
70
65
60
頭
腕
足
全身 すべて
適合率
正解率
部位別 平均温度
33
32
32.41
30.84
30.47
31
30
31.05
30.03
29
平均温度
28
27.54
27
26
25
頭
腕
足
全身
すべて
背景
結果 距離別
各距離の画像のみで学習し、他の距離の画
像を人体、背景を背景と区別できるか
100
95
90
85
80
81
74
75
77
70
65
60
1m
2m
すべて
適合率
正解率
距離別 平均温度
33
32
31
31.24
30.73
31.05
30
29
平均温度
28
27.54
27
26
25
1m
2m
すべて
背景
考察 人体検出



64点の解像度の粗い熱画像センサでも、人体
の検出は十分可能
さらに温度が高い部位のみを学習すれば、適合
率をあげる事が可能
今後、マイクロフォンアレイの併用で、精度向上
を目指す
②地図作成ボール
1.ステレオオムニカメラ
 水平360度の情報を一度に取得可能
 複数のボールを散布する事で瓦礫で隠れた
箇所も補間可能
オムニカメラが小型化された際に適用可能
な3次元測定のアルゴリズム
ステレオカメラ
焦点距離
視差
基線長
対応点探索
キャリブレーション
従来研究

山澤


上下に2台のオムニカメラ
対応点探索にSSD
of Squared Difference)
(Sum
瓦礫内の問題
①基線長が短い場合、適用不可
②輝度変化の少ない部分、局所的に類似した
部分で誤対応
対応点探索 領域ベース
SAD
+等角直線
フィッティング
SSD
+パラボラ
フィッティング
POC
×
△
○
計算コスト ○
○
△
ロバスト性 ×
×
○
精度
①位相情報を用いる事によるロバスト性
②相関ピーク形状の理論モデルに基づいた
高精度フィッティング
位相限定相関法(POC)
ハニング窓
DFT
合成位相スペクトル
IDFT
ピクセル単位の移動量が
ピークの位置として求まる
サブピクセルマッチング
複数点で式を離散
データとフィッティ
ングし、サブピクセ
ル精度の移動量δ
を推定する
実験環境
オムニカメラを
上下に2台設置
研究室内実験室
全方位画像をパノラマ展開し、
垂直方向に対応点探索
結果 視差画像
実際に距離の計測を行い、評価する必要
今後の方向
マイクロフォンアレイ併用による人体検
出の精度向上
 距離計測の測定評価
 複数台を仮定して瓦礫内の3次元環境
地図作成

ダウンロード

人体の検出は十分可能