2020-010522

特願２０１８－２１０８５６「人検知システム」拒絶査定不服審判事件〔平成３１年 ４月 ４日出願公開、特開２０１９－ ５３７５３、請求項の数（５）〕について、次のとおり審決する。

結 論 原査定を取り消す。 本願の発明は、特許すべきものとする。

理 由 第１ 手続の経緯 本願は、２０１５年（平成２７年）５月２７日（優先権主張 平成２６年６月３日）を国際出願日とする出願である特願２０１６－５２５１２５号の一部を平成３０年１１月８日に新たな出願としたものであって、令和１年１０月４日付けで拒絶の理由が通知され、令和１年１２月１６日付けで手続補正がされ、令和２年４月２０日付けで拒絶査定がされたものである。これに対し、令和２年７月２８日に本件審判の請求がされ、同時に手続補正がされた。 第２ 拒絶査定の概要 令和２年４月２０日付け拒絶査定の概要は次のとおりである。 この出願の下記の請求項に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。 記 請求項１－６に対して引用文献１、２ 請求項７に対して引用文献１－３ 請求項８－１７に対して引用文献１－４ 引用文献１ 特開２０１２－２２１４３７号公報 引用文献２ 特開平１１－３２８３６４号公報 引用文献３ 国際公開第２０１４／０７３５７１号（周知技術を示す文献） 引用文献４ 特開２００３－９１４０号公報（周知技術を示す文献） 第３ 審判請求時の補正について 審判請求時の補正は、特許法第１７条の２第３項から第６項までの要件に違反しているものとはいえない。 審判請求時の補正により、補正前の請求項１－１７は、補正後に請求項１－５に補正された。 請求項１－３に係る補正は、補正前の請求項１－３の「前記対象画像は、前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面に対して傾斜している平面領域によって、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、」を、補正後に「前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、」とするものであり、この補正は、当初明細書又は図面の段落【０００４】、【００２２】、【図４】の記載に基づいて請求項の記載を明りようにするとともに限定するものである。 また、請求項４、５は、それぞれ、請求項１乃至３、請求項１乃至４を引用し、さらに発明特定事項を付加する請求項であり、補正前後で請求項４、５の発明特定事項に変わりはない。 さらに、請求項６－１７は、補正により削除された。 したがって、審判請求時の補正は、特許請求の範囲の減縮を目的とするものであり、新規事項を追加するものではなく、シフト補正をするものでもない。 そして、後述の「第４ 本願発明」から「第６ 対比・判断」までに示すように、補正後の請求項１－５に係る発明は、独立特許要件を満たすものである。 第４ 本願発明 本願の請求項１－５に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」－「本願発明５」という。）は、令和２年７月２８日付けの手続補正により補正された特許請求の範囲の請求項１－５に記載された事項により特定される以下のとおりの発明である。なお、請求項１の記号Ａ～Ｅは、当審により付与したものである。 「 【請求項１】 Ａ 対象に取り付けられる撮像装置の撮像画像を用いて該対象の周辺に存在する人を検知する人検知システムであって、 Ｂ 前記撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部と、 Ｃ 前記対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部と、を有し、 Ｄ 前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、 Ｅ 前記平面領域は、予め設定された領域である、 Ａ 人検知システム。 【請求項２】 対象に取り付けられる撮像装置の撮像画像を用いて該対象の周辺に存在する人を検知する人検知システムであって、 前記撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部と、 前記対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部と、を有し、 前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、 複数の前記平面領域のそれぞれは、前記撮像装置に正対するように配置されている、 人検知システム。 【請求項３】 対象に取り付けられる撮像装置の撮像画像を用いて該対象の周辺に存在する人を検知する人検知システムであって、 前記撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部と、 前記対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部と、を有し、 前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、 複数の前記平面領域のそれぞれは、実空間における所定サイズの仮想直方体の４つの頂点を含む切断面で形成される矩形領域である、 人検知システム。 【請求項４】 前記対象画像に含まれる人の画像は、抽出のための前記平面領域と前記撮像装置との間の位置関係が変化することにより、サイズ又は傾きが変化する、 請求項１乃至３の何れかに記載の人検知システム。 【請求項５】 前記対象画像は、前記撮像装置と前記平面領域との間の位置関係が変化することにより、サイズ又は傾きが変化する、 請求項１乃至４の何れかに記載の人検知システム。」 第５ 引用文献、引用発明等 １．引用文献１について 拒絶査定の拒絶の理由に引用された引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。 「【００１７】 図１は、本発明の第１の実施形態に係る物体認識装置１（１ａ）の構成例を示す機能ブロック図である。 図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る物体認識装置１（１ａ）は、制御部１０と、記憶部２０と、メモリ部３０と、入力部４０と、出力部５０とを含んで構成される。 【００１８】 入力部４０は、入力インタフェースからなり、不図示のカメラ装置等の撮像デバイスから、撮影された画像情報１００を取り込む。 また、出力部５０は、出力インタフェースからなり、不図示のモニタ等の表示装置に、制御部１０の処理結果を表示させる。 【００１９】 記憶部２０は、ハードディスクやフラッシュメモリ等の記憶手段からなり、カメラや物体自身に関する情報や、カメラと物体との位置関係等を示す監視空間情報２００が記憶される。そして、この監視空間情報２００は、監視物体情報２１０およびカメラ情報２２０を含んで構成される。 【００２０】 監視物体情報２１０は、認識対象となる人物や物体等に関する情報であり、例えば、認識対象が人物の場合は、人物の幅、身長、足元座標（監視空間内での位置座標）等の情報である。また、認識対象が物体の場合は、その物体（例えば、自動車等や人以外の動物等）の大きさ（縦、横、高さ）等の情報である。なお、この人物や物体の監視物体情報２１０は、その認識対象を含んだ検知領域（矩形領域）１１００を変形検知領域作成部１３０が作成するために利用される（詳細は後記する）。 【００２１】 カメラ情報２２０は、入力部４０が取り込む画像情報１００を送信する不図示のカメラ装置の内部パラメータおよび外部パラメータの情報である。ここで、内部パラメータとは、カメラの焦点距離（ｆ）、画像座標の中心（ｘｃ、ｙｃ）、レンズ歪み係数（ｋ）、画像座標の縦横比（Ｓ）等である。また、外部パラメータとは、世界座標系の原点を基準とした平行移動ベクトル（Ｔ）、３行３列の回転ベクトル（Ｒ）である。これらの外部パラメータの設定は、例えば、「R.Y.Tsai, “A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV camera and lenses” IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol.RA-3, No.4, pp. 323-344, 1987」等の既存の技術を用いて設定することができる。 【００２２】 メモリ部３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶手段からなり、制御部１０が行う物体認識処理の過程で必要な情報等を一時的に記憶する。 【００２３】 制御部１０は、物体認識装置１（１ａ）の物体認識処理の制御全般を司り、画像取得部１１０と、監視空間情報取得部１２０と、変形検知領域作成部１３０と、物体認識部１４０（１４０ａ）と、出力処理部１５０とを含んで構成される。なお、この制御部１０の機能は、例えば物体認識装置１（１ａ）の記憶部２０に記憶されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）がメモリ部３０に展開し実行することで実現される。 【００２４】 画像取得部１１０は、入力部４０を介して、カメラ装置等から画像情報１００を取得する。 【００２５】 監視空間情報取得部１２０は、記憶部２０内の監視空間情報２００から、監視物体情報２１０およびカメラ情報２２０を取得する。 【００２６】 変形検知領域作成部１３０は、監視空間情報取得部１２０を介して、監視物体情報２１０を取得し、認識対象となる人物や物体に関する情報から監視空間１０００上の検知領域（矩形領域）１１００（後記する図３参照）を作成し、その検知領域１１００をカメラ情報２２０に基づき、監視画像２０００上の変形検知領域２１００（後記する図３参照）に変換する。なお、変形検知領域作成部１３０の詳細については、図２～図４を参照し、後記において説明する。 【００２７】 物体認識部１４０（１４０ａ）は、変形検知領域作成部１３０が作成した変形検知領域２１００と、画像取得部１１０が取得した画像情報１００とを受け取り、その変形検知領域２１００内の画像情報１００から特徴量の抽出を行う。そして、物体認識部１４０（１４０ａ）は、抽出した特徴量を用いて、認識対象である人物や物体であるか否かを判定する。また、物体認識部１４０（１４０ａ）は、その認識結果を出力処理部１５０に出力する。なお、物体認識部１４０（１４０ａ）の詳細については、図５を参照し、後記において説明する。 【００２８】 出力処理部１５０は、制御部１０の物体認識部１４０が処理した認識結果を、出力部５０を介して、表示装置に表示させる。出力処理部１５０は、例えば、表示装置の監視画像２０００上の変形検知領域２１００を赤枠等で囲って表示させたり、監視画面上に認識対象となる人物や物体が認識された旨を示すポップアップメッセージを表示させる。また、携帯端末に認識対象となる人物や物体が認識されたことを示す情報（メール等）を送信するようにしてもよい。 【００２９】 （変形検知領域作成部１３０） 次に、本発明の第１の実施形態に係る物体認識装置１（１ａ）の変形検知領域作成部１３０の構成について詳細に説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る変形検知領域作成部１３０の構成を示す機能ブロック図である。 【００３０】 図２に示すように、変形検知領域作成部１３０は、監視空間検知領域作成部１３１と画像検知領域変換部１３２とを含んで構成される。 【００３１】 監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０を監視空間情報取得部１２０から受け取り、監視空間１０００での検知領域１１００を作成する。この検知領域１１００は、監視空間１０００上でその空間位置に認識対象となる人物や物体が存在するか否かを物体認識装置１が検知する領域を示す。そして、この検知領域の形状は、認識対象となる人物や物体によって、例えば、矩形、丸形、菱形、五角形等の様々な形状を用いることができるが、以降、本実施形態では、矩形として説明する。 【００３２】 監視空間検知領域作成部１３１は、例えば、人物であれば、監視物体情報２１０を用いて、認識対象とする人物の幅、身長、足元座標を世界座標で定め、検知領域（矩形領域）１１００を作成する。なお、監視空間検知領域作成部１３１は、認識しようとする特定の人物が入力部４０を介して、物体認識装置１（１ａ）に入力されている場合には、その人物に対応した情報を監視物体情報２１０から取得する。一方、特定の人物を認識するのではなく、例えば、すべての人物を認識したい場合には、監視空間検知領域作成部１３１は、人物の幅や身長の異なる、様々な検知領域（矩形領域）１１００を作成し、物体認識処理を繰り返すことにより、不特定の人物を認識するようにしてもよい。 【００３３】 画像検知領域変換部１３２は、カメラ情報２２０を監視空間情報取得部１２０から受け取り、監視空間検知領域作成部１３１が作成した検知領域１１００を監視画像２０００上に変換し、変形検知領域２１００を作成する。 【００３４】 図３は、監視空間検知領域作成部１３１が作成した監視空間１０００上の検知領域（矩形領域）１１００を、画像検知領域変換部１３２が、監視画像２０００上の変形検知領域２１００に変換する例を説明するための図である。 【００３５】 図３に示すように、監視空間１０００は世界座標系で表現されており、世界座標系の原点６１は、例えば床面上の任意の点に設定される。また、カメラ装置６２は、空間位置６３（X,Y,Z）に設置され、カメラ装置６２により撮影された監視画像２０００は、画像座標系で表現される。そして、監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０から取得した、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に検知領域（矩形領域）１１００を作成する。 【００３６】 そして、画像検知領域変換部１３２は、カメラ情報２２０から取得した内部パラメータおよび外部パラメータを用いて、検知領域（矩形領域）１１００の頂点（矩形の４つの頂点）の世界座標を、監視画像２０００上の点に変換して、変形検知領域２１００を作成する。 【００３７】 この変形検知領域２１００は、カメラ装置６２の空間位置６３や俯角６４等に応じて、監視画像２０００上での歪みや、縮小、拡大等の度合いが変化する。また、この変形検知領域２１００は、監視空間１０００上での位置（監視領域）に応じても、監視画像２０００上での歪みや、縮小、拡大等の度合いが変化する。」 「【００５３】 （物体認識部１４０） 次に、本発明の第１の実施形態に係る物体認識装置１（１ａ）の物体認識部１４０（１４０ａ）の構成について詳細に説明する。図５は、本発明の第１の実施形態に係る物体認識部１４０（１４０ａ）の構成を示す機能ブロック図である。 【００５４】 図５に示すように、物体認識部１４０（１４０ａ）は、検知領域画像抽出部１４１と、特徴量抽出部１４２と、認識処理部１４３とを含んで構成される。 【００５５】 検知領域画像抽出部１４１は、画像取得部１１０（図１参照）から、画像情報１００を受け取り、その受け取った画像情報１００から、変形検知領域作成部１３０で作成した変形検知領域２１００の画像情報１００を抽出する。 【００５６】 特徴量抽出部１４２は、検知領域画像抽出部１４１で抽出した画像情報１００を用いて、認識アルゴリズムに応じた所定の特徴量を抽出する。この特徴量は、例えば、「N. Dalal and B. Triggs, “Histograms of Oriented Gradients for Human Detection”, IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 886-893, 2005」に記載されるＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）を利用する。このＨＯＧは、局所領域における輝度勾配をヒストグラム化したものであり、物体の輪郭を得ることができる。また、他の特徴量として、隣接する矩形領域の明度差を用いるHaar-Like特徴や、各画素の輝度値や色等の情報を特徴量として利用することもできる。 【００５７】 認識処理部１４３は、特徴量抽出部１４２が抽出した特徴量を用いて、人物や物体の認識処理を行う。この認識処理部１４３が用いる認識アルゴリズムは、例えば、学習サンプルにより生成した識別器を用いる認識方法や、色や模様の類似度を計算する方法のアルゴリズムを用いることができる。類似度を計算する方法では、輝度の残差絶対和（SAD：Sum of Absolute Difference）や輝度の残差二乗和（SSD:Sum of Squared Difference)、正規化相互相関（NCC:Normalized Cross Correlation）がよく使われる。」 以上の記載事項（特に、下線部）によれば、引用文献１には、次の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されていると認められる。なお、記号ａ～ｆは当審により付与した。 ［引用発明］ ａ 制御部１０と、記憶部２０と、メモリ部３０と、入力部４０と、出力部５０とを含んで構成される物体認識装置１であって、 ｂ 記憶部２０は、カメラや物体自身に関する情報や、カメラと物体との位置関係等を示す監視空間情報２００が記憶され、そして、この監視空間情報２００は、監視物体情報２１０およびカメラ情報２２０を含んで構成され、 ｃ 制御部１０は、画像取得部１１０と、監視空間情報取得部１２０と、変形検知領域作成部１３０と、物体認識部１４０（１４０ａ）と、出力処理部１５０とを含んで構成され、 ｃ１ 画像取得部１１０は、入力部４０を介して、カメラ装置等から画像情報１００を取得し、 ｃ２ 監視空間情報取得部１２０は、記憶部２０内の監視空間情報２００から、監視物体情報２１０およびカメラ情報２２０を取得し、 ｃ３ 変形検知領域作成部１３０は、監視空間情報取得部１２０を介して、監視物体情報２１０を取得し、認識対象となる人物に関する情報から監視空間１０００上の検知領域（矩形領域）１１００を作成し、その検知領域１１００をカメラ情報２２０に基づき、監視画像２０００上の変形検知領域２１００に変換し、 ｃ４ 物体認識部１４０（１４０ａ）は、変形検知領域作成部１３０が作成した変形検知領域２１００と、画像取得部１１０が取得した画像情報１００とを受け取り、その変形検知領域２１００内の画像情報１００から特徴量の抽出を行い、抽出した特徴量を用いて、認識対象である人物であるか否かを判定し、その認識結果を出力処理部１５０に出力し、 ｃ５ 変形検知領域作成部１３０は、監視空間検知領域作成部１３１と画像検知領域変換部１３２とを含んで構成され、 ｃ５１ 監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０を監視空間情報取得部１２０から受け取り、監視空間１０００での検知領域１１００を作成し、この検知領域１１００は、監視空間１０００上でその空間位置に認識対象となる人物が存在するか否かを物体認識装置１が検知する領域を示し、 ｃ５２ 監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０を用いて、認識対象とする人物の幅、身長、足元座標を世界座標で定め、検知領域（矩形領域）１１００を作成し、 ｃ５３ 画像検知領域変換部１３２は、カメラ情報２２０を監視空間情報取得部１２０から受け取り、監視空間検知領域作成部１３１が作成した検知領域１１００を監視画像２０００上に変換し、変形検知領域２１００を作成し、 ｄ 監視空間１０００は世界座標系で表現されており、世界座標系の原点６１は、例えば床面上の任意の点に設定され、また、カメラ装置６２は、空間位置６３（X,Y,Z）に設置され、カメラ装置６２により撮影された監視画像２０００は、画像座標系で表現され、そして、監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０から取得した、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に検知領域（矩形領域）１１００を作成し、 ｄ１ そして、画像検知領域変換部１３２は、カメラ情報２２０から取得した内部パラメータおよび外部パラメータを用いて、検知領域（矩形領域）１１００の頂点（矩形の４つの頂点）の世界座標を、監視画像２０００上の点に変換して、変形検知領域２１００を作成し、 ｄ２ この変形検知領域２１００は、カメラ装置６２の空間位置６３や俯角６４等に応じて、監視画像２０００上での歪みや、縮小、拡大等の度合いが変化し、また、この変形検知領域２１００は、監視空間１０００上での位置（監視領域）に応じても、監視画像２０００上での歪みや、縮小、拡大等の度合いが変化し、 ｅ 物体認識部１４０（１４０ａ）は、検知領域画像抽出部１４１と、特徴量抽出部１４２と、認識処理部１４３とを含んで構成され、 ｅ１ 検知領域画像抽出部１４１は、画像取得部１１０から、画像情報１００を受け取り、その受け取った画像情報１００から、変形検知領域作成部１３０で作成した変形検知領域２１００の画像情報１００を抽出し、 ｅ２ 特徴量抽出部１４２は、検知領域画像抽出部１４１で抽出した画像情報１００を用いて、認識アルゴリズムに応じた所定の特徴量を抽出し、 ｅ３ 認識処理部１４３は、特徴量抽出部１４２が抽出した特徴量を用いて、人物の認識処理を行う、 ａ 物体認識装置１。 ２．引用文献２について 拒絶査定の拒絶の理由に引用された引用文献２には、図面とともに次の技術事項が記載されている。 「【０００１】 【発明の属する技術分野】 本発明は、赤外線カメラのような赤外線撮影手段が撮影する赤外線画像から検出対象者の身体領域を判別する領域推定装置、及び当該領域推定装置が決定した検出対象者の身体領域をその他の領域と区分して共に表示する表示処理装置に関する。」 「【０００６】 【発明が解決しようとする課題】 しかしながら、このような従来の技術では、次のような点が未解決であった。 すなわち、検出対象者の身体は通常、着衣で覆われているために赤外線が身体全体から一様に発散されることがない。このため、身体全体に対応する領域の特定にずれが生じることがあり、特に、空調機の風向制御に反映させようとすれば、赤外線が多く発散される身体の頭部の位置に向けて風向制御されるようになり、身体全体を暖めるように風向を調節することができない場合がある。 【０００７】 また運転者の視界補助に適用しようする場合、運転者は歩行者らしい検出候補を視認し、その形状や動きから注意すべき対象か否かを判断する必要があるので、表示装置に表示された検出候補の位置は画像内においてより強調して一瞥して視認できるような表示であることが望ましく、併せて、検出しやすい頭部以外の着衣部分も強調表示の対象とするのが望ましい。ところが着衣部分の赤外線の発散が低く抑えられているので、従来の赤外線カメラの撮影した赤外線画像では、特に遠方の歩行者の映像では、皮膚が露出している頭部のみが強調されることになり、街灯などとの判別が困難となる場合がある。 【０００８】本発明はこのような従来の技術的課題を解決するためになされたもので、赤外線画像を利用して検出対象者の身体全体を包含する領域を検出することができる領域推定装置を提供することを目的とする。」 「【００２５】 そのためにまず、頭部検出処理部３１が赤外線画像フレームメモリ２から１フレーム分の赤外線画像データを取りこみ、画素ごとに走査し、歩行者の頭部に相当する領域を検出する（ステップＳ１，Ｓ２）。これには、例えば特開平９－１２８５４８号公報に記載されている技術を利用するが、赤外線画像内から重心位置、縦横比、充足率、実面積などの条件を満たす部位の存在を調べ、相当する領域を歩行者の頭部に相当する領域と決定するのである。 【００２６】 続いて、身体領域決定処理部３２により、その歩行者の身体に相当する領域を決定する（ステップＳ３）。この身体相当領域の決定は、次のようにして行う。図４を参照して、画像の水平画角中心から歩行者の頭部までの実距離feと、画面上での歩行者の身長ebは、カメラの設置高Ｈcamと俯角θ、歩行者の身長Ｈped、カメラからの水平距離Ｌとの間で、それぞれ次の数１～数３の式で示す関係が存在する。」 「【００２７】 （中略） ここで、歩行者の身長Ｈpedとして成人の平均身長を代表値として当てはめると、上記のfeとebとの関係式を得ることができる。一方、図５を参照して、頭部検出処理部３１が検出した歩行者の頭部の検出位置により、画面上にてfeに該当する値を得ることができる。これにより、Ｌに応じたebの値を求めることができる。 【００２８】 こうして求めた歩行者の頭部に該当する位置（＝ｅ）と、領域の高さ方向の大きさ（＝eb）をもとにして画面上で歩行者を包含する図形を当てはめ、歩行者の身体に相当する領域とするのである。」 「 ［図：0001380391000001.jpg］ 」 「 ［図：0001380391000002.jpg］ 」 ３．その他の文献について 拒絶査定の拒絶の理由に引用された引用文献３、引用文献４には、図面とともに次の技術事項が記載されている。 （１）引用文献３ 「[0055] 図１１（ａ）は、エッジ線分データに基づいて、要警戒範囲３１が設定される状態を示している。確定されたエッジ線分データは交点Ｃ１乃至Ｃ４の情報であり、交点Ｃ１乃至Ｃ４を連結することにより前方構造物１０が特定される。従って、同図（ａ）の中で交点Ｃ１乃至Ｃ４により囲まれた領域が前方構造物１０となる。前方構造物１０と要警戒範囲３１との相対位置関係に基づいて、画像データＰの中で要警戒範囲３１が設定される。 [0056] 一方、画像データＰの中で要警戒範囲３１以外の領域は警戒が不要な警戒不要範囲３２となる。従って、画像データＰの中から障害物を検出するときに、要警戒範囲３１のみを対象として障害物の検出を行い、警戒不要範囲３２については障害物の検出は行わない。障害物の検出の手法は任意の手法を採用することができる。そして、障害物の検出を行うときに、警戒不要範囲３２はマスク領域として、当該範囲をマスクすることで、要警戒範囲３１に絞って障害物の検出を行うことができる。」 （２）引用文献４ 「【００３１】ついで、制御部５は、予め撮像画面の領域内の距離に応じて設定してある歩行者の大きさや形を示す歩行者テンプレート、例えば図３（ｂ）に示す画面領域の距離に応じた各種大きさ、ここでは大・中・小の歩行者テンプレートα、β、γを用い、テンプレートマッチングにより、各歩行者候補の輝度範囲の中から、歩行者特定を行う（ステップＳ３）。」 第６ 対比・判断 １．本願発明１について （１）対比 ア 構成Ａについて 引用発明の「物体認識装置１」は、「制御部１０」を含み（構成ａ）、「制御部１０」は、「画像取得部１１０」と「物体認識部１４０（１４０ａ）」を含み（構成ｃ）、「画像取得部１１０は、入力部４０を介して、カメラ装置等から画像情報１００を取得し」（構成ｃ１）、「物体認識部１４０（１４０ａ）は、・・・画像取得部１１０が取得した画像情報１００とを受け取り、・・・画像情報１００から・・・認識対象である人物であるか否かを判定」（構成ｃ４）するものである。また、構成ｄによれば、「カメラ装置６２は、空間位置６３（X,Y,Z）に設置され」るものであり、このカメラ装置６２が設置される対象があると考えられるから、引用発明の「カメラ装置６２」、「認識対象である人物」は、本願発明１の「対象に取り付けられる撮像装置」、「該対象の周辺に存在する人」に相当する。 したがって、本願発明１と引用発明は、「Ａ 対象に取り付けられる撮像装置の撮像画像を用いて該対象の周辺に存在する人を検知する人検知システム」である点で一致する。 イ 構成Ｂについて 構成ｅによれば、引用発明の「物体認識部１４０（１４０ａ）」は、「検知領域画像抽出部１４１・・・を含んで構成され」、構成ｅ１によれば、「検知領域画像抽出部１４１は、画像取得部１１０から、画像情報１００を受け取り、その受け取った画像情報１００から、変形検知領域作成部１３０で作成した変形検知領域２１００の画像情報１００を抽出」するものであり、ここで「変形検知領域２１００の画像情報１００を抽出」することは、カメラ装置等から取得した画像情報１００の一部の領域の画像を抽出することである。 したがって、引用発明の上記「検知領域画像抽出部１４１」は、本願発明１の「撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部」に相当する。 よって、本願発明１と引用発明は、「Ｂ 前記撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部」を有する点で一致する。 ウ 構成Ｃについて 構成ｅによれば、引用発明の「物体認識部１４０（１４０ａ）」は、「検知領域画像抽出部１４１と、特徴量抽出部１４２と、認識処理部１４３とを含んで構成され」、構成ｅ１～構成ｅ３によれば、「検知領域画像抽出部１４１は、画像取得部１１０から、画像情報１００を受け取り、その受け取った画像情報１００から、変形検知領域作成部１３０で作成した変形検知領域２１００の画像情報１００を抽出し」、「特徴量抽出部１４２は、検知領域画像抽出部１４１で抽出した画像情報１００を用いて、認識アルゴリズムに応じた所定の特徴量を抽出し」、「認識処理部１４３は、特徴量抽出部１４２が抽出した特徴量を用いて、人物の認識処理を行う」ものであるから、引用発明の「認識処理部１４３」は、検知領域画像抽出部１４１で抽出した変形検知領域２１００の画像（本願発明１の「対象画像」に相当）を用いて人物を認識する処理を行うものである。 上記のような処理を行う引用発明の「認識処理部１４３」は、本願発明１の「対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部」に相当する。 よって、本願発明１と引用発明は、「Ｃ 前記対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部」を有する点で一致する。 エ 構成Ｄについて 上記イ、ウで述べたように、変形検知領域２１００の画像（本願発明１の「対象画像」に相当）は、撮像画像の一部として物体認識部１４０（１４０ａ）の検知領域画像抽出部１４１により抽出される。 また、構成ｃ３によれば、「変形検知領域作成部１３０は、監視空間情報取得部１２０を介して、監視物体情報２１０を取得し、認識対象となる人物に関する情報から監視空間１０００上の検知領域（矩形領域）１１００を作成し、その検知領域１１００をカメラ情報２２０に基づき、監視画像２０００上の変形検知領域２１００に変換」するものであり、構成ｃ５２、構成ｄによれば、「監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０を用いて、認識対象とする人物の幅、身長、足元座標を世界座標で定め、検知領域（矩形領域）１１００を作成し」、「監視空間検知領域作成部１３１は、監視物体情報２１０から取得した、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に検知領域（矩形領域）１１００を作成」するものであり、さらに、構成ｄ１によれば、「そして、画像検知領域変換部１３２は、カメラ情報２２０から取得した内部パラメータおよび外部パラメータを用いて、検知領域（矩形領域）１１００の頂点（矩形の４つの頂点）の世界座標を、監視画像２０００上の点に変換して、変形検知領域２１００を作成」する。ここで、「検知領域（矩形領域）１１００」は、（３次元の）監視空間１０００上の矩形領域であるから、平面領域であり、この「検知領域（矩形領域）１１００」を座標変換した変形検知領域２１００が作成されその部分の画像が抽出される。 したがって、本願発明１と引用発明は、「Ｄ’平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され」る点で共通する。 しかしながら、上記「平面領域」が、本願発明１は、「前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している」領域であるのに対し、引用発明は、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に作成される検知領域（矩形領域）１１００であり、「前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している」領域ではない点で両者は相違する。 オ 構成Ｅについて 本願発明１の「平面領域」に相当する、引用発明の「検知領域（矩形領域）１１００」は、上記エで述べたように、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に作成されるものであって、それに基づいて人物の認識がなされるから、物体認識装置１が人物の認識処理を行う前に予め設定されるものである。 したがって、本願発明１と引用発明は、「Ｅ 前記平面領域は、予め設定された領域である」点で一致する。 カ 一致点、相違点 以上、ア～オをまとめると、本願発明１と引用発明との間には、次の一致点、相違点があるといえる。 （一致点） Ａ 対象に取り付けられる撮像装置の撮像画像を用いて該対象の周辺に存在する人を検知する人検知システムであって、 Ｂ 前記撮像画像の一部を対象画像として抽出する抽出部と、 Ｃ 前記対象画像に含まれる画像が人の画像であるかを識別する識別部と、を有し、 Ｄ’平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、 Ｅ 前記平面領域は、予め設定された領域である、 Ａ 人検知システム。 （相違点） 「平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され」る「平面領域」が、本願発明１は、「前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している」領域であるのに対し、引用発明は、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に作成される検知領域（矩形領域）１１００であり、「前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している」領域ではない点。 （２）相違点についての判断 引用発明における「検知領域（矩形領域）１１００」は、３次元の監視空間１０００上の平面領域であるが、人物の幅や身長等に基づき、監視空間１０００上の監視領域の所定の位置（位置座標）に作成されるものであって、この平面領域を、撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している領域にしようとする動機付けとなる事項は、引用文献１には見当たらない。 また、引用文献２に記載された技術は、上記した技術事項（特に、下線部）によれば、赤外線画像から検出対象者の身体領域を判別する領域推定装置では、検出対象者の身体は通常、着衣で覆われているために赤外線が身体全体から一様に発散されることがなく、このため、身体全体に対応する領域の特定にずれが生じることがあり、また、着衣部分の赤外線の発散が低く抑えられているので、従来の赤外線カメラの撮影した赤外線画像では、特に遠方の歩行者の映像では、皮膚が露出している頭部のみが強調されることになり、街灯などとの判別が困難となる場合があるという従来の技術的課題を解決するための装置であって、赤外線画像データを取りこみ、画素ごとに走査し、歩行者の頭部に相当する領域を検出し、身体領域決定処理部３２により、その歩行者の身体に相当する領域を決定するものであって、この身体相当領域の決定は、画像の水平画角中心から歩行者の頭部までの実距離feと、画面上での歩行者の身長ebは、カメラの設置高Ｈcamと俯角θ、歩行者の身長Ｈped、カメラからの水平距離Ｌとの間の関係により上記feとebとの関係式を得、Ｌに応じたebの値を求め、こうして求めた歩行者の頭部に該当する位置（＝ｅ）と、領域の高さ方向の大きさ（＝eb）をもとにして画面上で歩行者を包含する図形を当てはめ、歩行者の身体に相当する領域とするものである。 引用文献２に記載の技術は、赤外線画像から検出対象者の身体領域を判別する領域推定装置を前提とし、赤外線では頭部以外の着衣部分の身体の判別が困難であるという赤外線画像からの身体領域の判別に特有の課題を解決する技術であり、赤外線画像を前提としない引用発明にこの技術を適用する直接的な動機はない。 さらに、引用文献２の画面上での歩行者の身長ebは、図５の画面上の長さであって、図４に示されるような、カメラで撮影される３次元空間上の対象の領域を示すものではない。図４のebの線は、図５の画面上の領域を３次元空間上に対応づけ、カメラの設置高Ｈcamと俯角θ、歩行者の身長Ｈped、カメラからの水平距離Ｌとの間の関係により上記feとebとの関係式を得、Ｌに応じたebの値を求める計算式を説明するための図にすぎず、対象画像を抽出するための３次元空間上の平面領域ではないから、引用文献２の技術は、引用発明における「検知領域（矩形領域）１１００」を、撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している領域にしようとする動機付けとなるものではない。 また、引用文献３、４には、単に、一般的な周知技術が記載されているのみであり、上記動機付けとなる技術は記載されていない。 したがって、本願発明１は、引用発明、引用文献２に記載された技術（及び周知技術）に基いて当業者が容易に発明をすることができたものであるということはできない。 ２．本願発明２－５について 本願発明２－５も、本願発明１の「Ｄ 前記撮像装置の方向を向き、且つ、水平面及び鉛直面に対して傾斜している平面領域によって、前記対象画像は、前記撮像画像の他の部分とは区別して抽出され、」と同一の構成を備えるものであるから、本願発明１と同じ理由により、引用発明、引用文献２に記載された技術（及び周知技術）に基いて当業者が容易に発明をすることができたものとはいえない。 第７ むすび 以上のとおり、拒絶査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。 また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。 よって、結論のとおり審決する。