JP2000090277A - 基準背景画像更新方法及び侵入物体検出方法並びに侵入物体検出装置 - Google Patents
基準背景画像更新方法及び侵入物体検出方法並びに侵入物体検出装置Info
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- G08B13/19691—Signalling events for better perception by user, e.g. indicating alarms by making display brighter, adding text, creating a sound
Abstract
(57)【要約】
監視装置に関り、撮像視野内に侵入した人や、あるいは
撮像視野内で往来する車輌を、映像信号から自動的に検
出するようにした侵入物体検出方法及び侵入物体検出装
置に関する。 【課題】映像信号から自動的に侵入物体を検出する侵入
物監視方法において、侵入物が逐次存在する場所でも確
実に安定した背景画像の更新ができ、また、背景画像の
更新を短時間で行うことが可能な物体認識方法を提供す
る。 【解決手段】撮像視野を複数の固定領域に分割し、それ
ぞれの分割領域ごとに背景画像の更新を行う。
撮像視野内で往来する車輌を、映像信号から自動的に検
出するようにした侵入物体検出方法及び侵入物体検出装
置に関する。 【課題】映像信号から自動的に侵入物体を検出する侵入
物監視方法において、侵入物が逐次存在する場所でも確
実に安定した背景画像の更新ができ、また、背景画像の
更新を短時間で行うことが可能な物体認識方法を提供す
る。 【解決手段】撮像視野を複数の固定領域に分割し、それ
ぞれの分割領域ごとに背景画像の更新を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、監視装置に関り、
撮像視野内に侵入した人や、あるいは撮像視野内で往来
する車輌を、映像信号から自動的に検出するようにした
侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置に関するもので
ある。
撮像視野内に侵入した人や、あるいは撮像視野内で往来
する車輌を、映像信号から自動的に検出するようにした
侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】カメラ等の撮像装置を用いた映像監視シ
ステムは、従来から広く用いられている。しかし、近
年、このような映像監視システムにおいて、その監視視
野領域内に入り込んでくる人間や自動車（車両）などの
侵入物体の検出を、モニタに表示される画像を見ながら
行う有人監視によるものではなく、入力される画像信号
から侵入物体を自動的に検出し、所定の報知や警報処置
が得られるようにした物体追跡監視装置が要求されるよ
うになってきている。
ステムは、従来から広く用いられている。しかし、近
年、このような映像監視システムにおいて、その監視視
野領域内に入り込んでくる人間や自動車（車両）などの
侵入物体の検出を、モニタに表示される画像を見ながら
行う有人監視によるものではなく、入力される画像信号
から侵入物体を自動的に検出し、所定の報知や警報処置
が得られるようにした物体追跡監視装置が要求されるよ
うになってきている。
【０００３】このような物体追跡監視装置を実現するた
めには、先ず、撮像装置より得られた入力画像と基準背
景画像、即ち、検出すべき侵入物体の写っていない画像
とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値
の大きい領域を侵入物体として検出する。この方法は、
差分法と呼ばれ、従来から広く用いられている。
めには、先ず、撮像装置より得られた入力画像と基準背
景画像、即ち、検出すべき侵入物体の写っていない画像
とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値
の大きい領域を侵入物体として検出する。この方法は、
差分法と呼ばれ、従来から広く用いられている。
【０００４】差分法の処理を図７によって説明する。図
７は差分法における物体検出の原理を説明するための図
で、701は入力画像f、702は基準背景画像r、703は差分
画像、704は二値化画像、705は画像、721は減算器であ
る。図７において、減算器721は入力画像701と予め用意
してある基準背景画像702との画素毎の輝度値差分を計
算し差分画像703を出力する。次に差分画像703の画素毎
の輝度値が所定のしきい値未満の画素の輝度値を
“０”、しきい値以上の画素の輝度値を“２５５”（１
画素の輝度値を８ビットで計算）として二値化画像704
を得る。これによって、入力画像701に写った人型の物
体は、二値化画像704中の画像705として検出される。
７は差分法における物体検出の原理を説明するための図
で、701は入力画像f、702は基準背景画像r、703は差分
画像、704は二値化画像、705は画像、721は減算器であ
る。図７において、減算器721は入力画像701と予め用意
してある基準背景画像702との画素毎の輝度値差分を計
算し差分画像703を出力する。次に差分画像703の画素毎
の輝度値が所定のしきい値未満の画素の輝度値を
“０”、しきい値以上の画素の輝度値を“２５５”（１
画素の輝度値を８ビットで計算）として二値化画像704
を得る。これによって、入力画像701に写った人型の物
体は、二値化画像704中の画像705として検出される。
【０００５】しかし、この方式は、検出すべき侵入物体
の写っていない基準背景画像を必要とし、監視視野領域
内の照度変化などによって入力画像の明るさ（輝度値）
が変化した場合には、その照度変化に合わせて基準背景
画像を更新する必要があった。この基準背景画像を更新
する方法としては従来から、複数フレームの入力画像の
画素毎の輝度値の平均値を用いて基準背景を作成する方
法（平均法と呼ぶ）や、現在の基準背景画像に現在の入
力画像を一定の重みをかけて加重平均し、新しい基準背
景画像を逐次作成する方法（足し込み法と呼ぶ）や、入
力画像のある画素に着目し、その画素の輝度値の時間変
化のメディアン値（中央値）をその画素の背景画素輝度
値として求め、この処理を監視領域全ての画素に対して
行なう方法（メディアン法と呼ぶ）や、差分法によって
検出した侵入物体領域以外の画素に対して基準背景画像
の更新をする方法（動的領域更新法と呼ぶ）などが用い
られている。以下に、足し込み法、メディアン法、動的
領域更新法のの三つの方法について簡単に説明する。
の写っていない基準背景画像を必要とし、監視視野領域
内の照度変化などによって入力画像の明るさ（輝度値）
が変化した場合には、その照度変化に合わせて基準背景
画像を更新する必要があった。この基準背景画像を更新
する方法としては従来から、複数フレームの入力画像の
画素毎の輝度値の平均値を用いて基準背景を作成する方
法（平均法と呼ぶ）や、現在の基準背景画像に現在の入
力画像を一定の重みをかけて加重平均し、新しい基準背
景画像を逐次作成する方法（足し込み法と呼ぶ）や、入
力画像のある画素に着目し、その画素の輝度値の時間変
化のメディアン値（中央値）をその画素の背景画素輝度
値として求め、この処理を監視領域全ての画素に対して
行なう方法（メディアン法と呼ぶ）や、差分法によって
検出した侵入物体領域以外の画素に対して基準背景画像
の更新をする方法（動的領域更新法と呼ぶ）などが用い
られている。以下に、足し込み法、メディアン法、動的
領域更新法のの三つの方法について簡単に説明する。
【０００６】先ず、足し込み法を図８によって説明す
る。図８は足し込み法を用いた基準背景画像更新方法を
説明するための図である。801は基準背景画像、802は入
力画像、803は基準背景画像、804は更新率、805，806は
ポスター、807は侵入物体、821は加重演算器である。足
し込み法は、加重演算器821が現在の基準背景画像801に
現在の入力画像802を一定の重み（更新率804）をかけて
加重平均することによって、新しい基準背景画像803を
逐次作成する方法で、以下の式(1)で表される。
る。図８は足し込み法を用いた基準背景画像更新方法を
説明するための図である。801は基準背景画像、802は入
力画像、803は基準背景画像、804は更新率、805，806は
ポスター、807は侵入物体、821は加重演算器である。足
し込み法は、加重演算器821が現在の基準背景画像801に
現在の入力画像802を一定の重み（更新率804）をかけて
加重平均することによって、新しい基準背景画像803を
逐次作成する方法で、以下の式(1)で表される。
【０００７】
【数１】
【０００８】ここで、ｒｔ０＋１は時刻t0+1で用いる新
しい基準背景画像803を表し、rt0は時刻t0での基準背景
画像801を表し、ft0は時刻t0での入力画像802を表し、
Ｒは更新率804を表す。また、（ｘ，ｙ）は画素の場所
を表す座標である。例えば、撮像視野内で、入力画像80
2中に新しくポスター805が貼付けられたなどのような背
景変化が起こった場合、基準背景画像更新を行なうこと
で、新しい基準背景画像803中のポスター806のように基
準背景画像が更新される。ここで、更新率804を大きく
すると入力画像802の背景変化に対して、基準背景画像8
03も短時間に更新されるようになる。しかし、更新率80
4を大きく設定すると、入力画像中に侵入物体807が存在
した場合には、新しい基準背景画像803中に侵入物体807
の像が取込まれてしまう。したがって、更新率805は、
新しい基準背景画像803中に侵入物体807の像が取込まれ
ないような経験的な値（例えば、１／６４，１／３２，
３／６４など）に設定する必要がある。例えば、更新率
を１／６４に設定する場合は、基準背景画像を平均法に
よって、６４フレームの入力画像について画素毎の輝度
値の平均値を用いて作成することに相当する。しかしこ
のように、更新率を１／６４に設定する場合には、入力
画像の変化が起こってからその変化が基準背景画像にす
べて反映するまでに６４フレーム分の更新処理が必要と
なる。通常、侵入者検出処理は１秒当たり５フレーム程
度で行なわれるため、更新が完了するまでに１０数秒と
長い時間が必要となる。以上述べた足し込み法を用いた
物体認識装置の応用例としては、例えば、特願平９−３
４４９１２号に記載されている発明がある。
しい基準背景画像803を表し、rt0は時刻t0での基準背景
画像801を表し、ft0は時刻t0での入力画像802を表し、
Ｒは更新率804を表す。また、（ｘ，ｙ）は画素の場所
を表す座標である。例えば、撮像視野内で、入力画像80
2中に新しくポスター805が貼付けられたなどのような背
景変化が起こった場合、基準背景画像更新を行なうこと
で、新しい基準背景画像803中のポスター806のように基
準背景画像が更新される。ここで、更新率804を大きく
すると入力画像802の背景変化に対して、基準背景画像8
03も短時間に更新されるようになる。しかし、更新率80
4を大きく設定すると、入力画像中に侵入物体807が存在
した場合には、新しい基準背景画像803中に侵入物体807
の像が取込まれてしまう。したがって、更新率805は、
新しい基準背景画像803中に侵入物体807の像が取込まれ
ないような経験的な値（例えば、１／６４，１／３２，
３／６４など）に設定する必要がある。例えば、更新率
を１／６４に設定する場合は、基準背景画像を平均法に
よって、６４フレームの入力画像について画素毎の輝度
値の平均値を用いて作成することに相当する。しかしこ
のように、更新率を１／６４に設定する場合には、入力
画像の変化が起こってからその変化が基準背景画像にす
べて反映するまでに６４フレーム分の更新処理が必要と
なる。通常、侵入者検出処理は１秒当たり５フレーム程
度で行なわれるため、更新が完了するまでに１０数秒と
長い時間が必要となる。以上述べた足し込み法を用いた
物体認識装置の応用例としては、例えば、特願平９−３
４４９１２号に記載されている発明がある。
【０００９】次に、メディアン法を図９と図１０によっ
て説明する。図９はある画素について所定のNフレーム
の入力画像について（Nは自然数）、時刻順に輝度値を
表したグラフで、横軸に時間、縦軸に輝度値を表し、90
3はNフレームの入力画像について時刻順に並べた輝度値
データを示している。また図１０は、図９において取得
した輝度値データを輝度値の大きさ順に並べた図で、横
軸はフレーム数、縦軸は輝度値、904は輝度値の大きさ
の昇順に並べた輝度値データ、905はメディアン値であ
る。メディアン法とは、図９のように所定のＮフレーム
の入力画像について、それぞれの同じ画素について輝度
値データ903を求め、次に図１０に示すように、その輝
度値データ903を昇順に並べて輝度値データ904を得、Ｎ
／２における輝度値（メディアン値）905を基準背景画
素の輝度値とし、この処理を監視領域の全ての画素に対
して行なう方法であり、式(2)のように表される。
て説明する。図９はある画素について所定のNフレーム
の入力画像について（Nは自然数）、時刻順に輝度値を
表したグラフで、横軸に時間、縦軸に輝度値を表し、90
3はNフレームの入力画像について時刻順に並べた輝度値
データを示している。また図１０は、図９において取得
した輝度値データを輝度値の大きさ順に並べた図で、横
軸はフレーム数、縦軸は輝度値、904は輝度値の大きさ
の昇順に並べた輝度値データ、905はメディアン値であ
る。メディアン法とは、図９のように所定のＮフレーム
の入力画像について、それぞれの同じ画素について輝度
値データ903を求め、次に図１０に示すように、その輝
度値データ903を昇順に並べて輝度値データ904を得、Ｎ
／２における輝度値（メディアン値）905を基準背景画
素の輝度値とし、この処理を監視領域の全ての画素に対
して行なう方法であり、式(2)のように表される。
【００１０】
【数２】
【００１１】ここで、ｒｔ０＋１は時刻t0+1で用いる新
しい基準背景画像905、Rt0は時刻t0での基準背景画像、
ft0は時刻t0での入力画像を表し、med｛｝はメディアン
計算処理を表している。また、（ｘ，ｙ）は画素の場所
を表す座標である。更にまた、背景画像作成処理に必要
なフレーム数は、検出対象である標準の大きさの侵入物
体が１つのを通過するフレーム数のおおよそ２倍以上に
設定する。例えばある画素を１０フレームで侵入物体が
通過する場合は、Nを２０に設定する。その他上述のメ
ディアン法の説明例では輝度値を大きさの昇順に並べた
が、輝度値の大きさの降順に並べてもよい。このメディ
アン法は、足し込み法に比べ基準背景画像の更新に必要
な入力画像のフレーム数を少なくできるという利点があ
る。しかし、Nフレーム分の画像記憶メモリを必要と
し、またメディアン計算の際に輝度値を昇順または降順
に並び換える必要があるため計算コストや計算時間が多
くなる。以上述べたメディアン法を用いた物体検出装置
の応用例として、例えば、特開平９−７３５４１号公報
に記載されている発明がある。
しい基準背景画像905、Rt0は時刻t0での基準背景画像、
ft0は時刻t0での入力画像を表し、med｛｝はメディアン
計算処理を表している。また、（ｘ，ｙ）は画素の場所
を表す座標である。更にまた、背景画像作成処理に必要
なフレーム数は、検出対象である標準の大きさの侵入物
体が１つのを通過するフレーム数のおおよそ２倍以上に
設定する。例えばある画素を１０フレームで侵入物体が
通過する場合は、Nを２０に設定する。その他上述のメ
ディアン法の説明例では輝度値を大きさの昇順に並べた
が、輝度値の大きさの降順に並べてもよい。このメディ
アン法は、足し込み法に比べ基準背景画像の更新に必要
な入力画像のフレーム数を少なくできるという利点があ
る。しかし、Nフレーム分の画像記憶メモリを必要と
し、またメディアン計算の際に輝度値を昇順または降順
に並び換える必要があるため計算コストや計算時間が多
くなる。以上述べたメディアン法を用いた物体検出装置
の応用例として、例えば、特開平９−７３５４１号公報
に記載されている発明がある。
【００１２】最後に、動的領域更新法について説明す
る。この方法は、図７のように差分法によって侵入物体
領域705を検出し、その検出された侵入物体領域705以外
の画素に対して足し込み法により基準背景画像702の更
新を行なうもので、式(3)のように表される。
る。この方法は、図７のように差分法によって侵入物体
領域705を検出し、その検出された侵入物体領域705以外
の画素に対して足し込み法により基準背景画像702の更
新を行なうもので、式(3)のように表される。
【００１３】
【数３】
【００１４】ここで、ｄｔ０は時刻t0における侵入物体
検出画像704を表し、侵入物体が存在する画素の輝度値
を２５５、それ以外の輝度値を０としている。また、r
t0+1は時刻t0+1で用いる新しい基準背景画像803を表
し、rt0は時刻t0での基準背景画像801を表し、ft0は時
刻t0での入力画像802を表し、R′は更新率804を表す。
また、（ｘ，ｙ）は画素の場所を表す座標である。この
動的領域更新法では、前述した足し込み法の更新率Rに
比べ更新率R′を高くすることができ、足し込み法に比
べ、入力画像の変化が起こってからその変化が基準背景
画像に更新されるまでの時間を短くすることができる。
しかし、この方法では、基準背景画像中に、更新される
画素と更新されない画素とが混在しているため、視野内
に照度変化が発生した場合に、輝度値の不整合が発生す
る。例えばある画素aでの輝度値Aが輝度値A′に変化
し、隣接する画素ｂでの輝度値Bが輝度値B′に変化した
場合に、侵入物体が存在しない画素aではその変化に追
従して輝度値A′に近づくように更新されるが、侵入物
体が存在する画素bでは輝度値Bのまま更新されない。隣
接する２つの画素aとbがほぼ同じ輝度を持っていた場合
に、上記のように更新される画素と更新されない画素と
があると輝度差が生じて不整合となってしまう。
検出画像704を表し、侵入物体が存在する画素の輝度値
を２５５、それ以外の輝度値を０としている。また、r
t0+1は時刻t0+1で用いる新しい基準背景画像803を表
し、rt0は時刻t0での基準背景画像801を表し、ft0は時
刻t0での入力画像802を表し、R′は更新率804を表す。
また、（ｘ，ｙ）は画素の場所を表す座標である。この
動的領域更新法では、前述した足し込み法の更新率Rに
比べ更新率R′を高くすることができ、足し込み法に比
べ、入力画像の変化が起こってからその変化が基準背景
画像に更新されるまでの時間を短くすることができる。
しかし、この方法では、基準背景画像中に、更新される
画素と更新されない画素とが混在しているため、視野内
に照度変化が発生した場合に、輝度値の不整合が発生す
る。例えばある画素aでの輝度値Aが輝度値A′に変化
し、隣接する画素ｂでの輝度値Bが輝度値B′に変化した
場合に、侵入物体が存在しない画素aではその変化に追
従して輝度値A′に近づくように更新されるが、侵入物
体が存在する画素bでは輝度値Bのまま更新されない。隣
接する２つの画素aとbがほぼ同じ輝度を持っていた場合
に、上記のように更新される画素と更新されない画素と
があると輝度差が生じて不整合となってしまう。
【００１５】このような不整合は侵入物体領域705の境
界部分で発生する。またこの不整合は、侵入物体が通過
した後に、基準背景画像の更新が完了するまで残る。し
たがって、侵入物体が通過した後でも、輝度値の不整合
が残ることによって、新しい侵入物体の検出の際に正確
さを欠くこととなる。これを防ぐためには、即ち逐次基
準背景画像を更新するうえでこの不整合の場所を特定す
るためには、基準背景画像を更新するために必要なフレ
ーム文の侵入物体検出画像を保存しておく必要がある。
界部分で発生する。またこの不整合は、侵入物体が通過
した後に、基準背景画像の更新が完了するまで残る。し
たがって、侵入物体が通過した後でも、輝度値の不整合
が残ることによって、新しい侵入物体の検出の際に正確
さを欠くこととなる。これを防ぐためには、即ち逐次基
準背景画像を更新するうえでこの不整合の場所を特定す
るためには、基準背景画像を更新するために必要なフレ
ーム文の侵入物体検出画像を保存しておく必要がある。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】前述のように、足し込
み法やメディアン法では、基準背景画像を作成するため
にフレーム数を多く必要とし、また入力画像変化があっ
ても基準背景画像の更新が完了するまでに長時間の遅れ
が発生する他、物体追跡監視装置として多くの画像記憶
メモリを必要とした。また動的領域更新法では、監視視
野領域内に、基準背景画像を更新した画素と更新してい
ない画素との境界で輝度値の不整合が発生する。この不
整合の発生位置を特定するため、過去の侵入物体検出画
像を保存しておく必要があり、物体追跡監視装置として
多くの容量の画像記憶メモリを必要とした。
み法やメディアン法では、基準背景画像を作成するため
にフレーム数を多く必要とし、また入力画像変化があっ
ても基準背景画像の更新が完了するまでに長時間の遅れ
が発生する他、物体追跡監視装置として多くの画像記憶
メモリを必要とした。また動的領域更新法では、監視視
野領域内に、基準背景画像を更新した画素と更新してい
ない画素との境界で輝度値の不整合が発生する。この不
整合の発生位置を特定するため、過去の侵入物体検出画
像を保存しておく必要があり、物体追跡監視装置として
多くの容量の画像記憶メモリを必要とした。
【００１７】本発明の目的は、上記のような欠点を除去
し、入力画像の明るさ（輝度値）の変化に合わせて基準
背景画像を、少ない容量の画像記憶メモリを使って迅速
に更新させるようにし、基準背景画像の更新できた画素
とできない画素との輝度値の不整合を過去の侵入物体検
出画像を保存せずに発生位置を特定して、固定の境界線
とすることによって、上記のような欠点を除去すること
で信頼性の高い侵入物体検出方法および侵入物体検出装
置を提供することにある。
し、入力画像の明るさ（輝度値）の変化に合わせて基準
背景画像を、少ない容量の画像記憶メモリを使って迅速
に更新させるようにし、基準背景画像の更新できた画素
とできない画素との輝度値の不整合を過去の侵入物体検
出画像を保存せずに発生位置を特定して、固定の境界線
とすることによって、上記のような欠点を除去すること
で信頼性の高い侵入物体検出方法および侵入物体検出装
置を提供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、撮像視野をいくつかの領域に分割し、そ
れぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新と侵入物体の
検出を行うようにしたものである。
成するために、撮像視野をいくつかの領域に分割し、そ
れぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新と侵入物体の
検出を行うようにしたものである。
【００１９】このため本発明は、入力する画像信号と基
準背景画像信号との差によって撮像視野内の侵入物体の
有無を検出する侵入物体検出装置において、前記撮像視
野内を前記複数の分割視野領域に分割する撮像視野分割
ステップと、該撮像視野分割ステップによって分割され
た分割視野領域毎に前記入力する画像信号の変化を検出
する分割領域画像変化検出ステップと、該分割領域画像
変化検出ステップによって前記複数の分割視野領域それ
ぞれについて画像信号の変化が検出されなかった場合
に、画像信号の変化が検出されなかった分割視野領域部
分に相当する基準背景画像信号を更新する分割視野領域
基準背景画像更新ステップと、画像信号の変化が検出さ
れた分割視野領域部分では侵入物体検出を行うステップ
とを有し、それぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新
と侵入物体の検出を行うようにしたものである。
準背景画像信号との差によって撮像視野内の侵入物体の
有無を検出する侵入物体検出装置において、前記撮像視
野内を前記複数の分割視野領域に分割する撮像視野分割
ステップと、該撮像視野分割ステップによって分割され
た分割視野領域毎に前記入力する画像信号の変化を検出
する分割領域画像変化検出ステップと、該分割領域画像
変化検出ステップによって前記複数の分割視野領域それ
ぞれについて画像信号の変化が検出されなかった場合
に、画像信号の変化が検出されなかった分割視野領域部
分に相当する基準背景画像信号を更新する分割視野領域
基準背景画像更新ステップと、画像信号の変化が検出さ
れた分割視野領域部分では侵入物体検出を行うステップ
とを有し、それぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新
と侵入物体の検出を行うようにしたものである。
【００２０】また、前記撮像視野内に前記分割視野領域
毎に侵入物体が存在するか否かを判定するステップを設
け、侵入物体が存在しないと判定された分割視野領域部
分に相当する基準背景画像信号を更新し、侵入物体が存
在すると判定された分割視野領域部分では侵入物体の検
出を行うようにしたものである。
毎に侵入物体が存在するか否かを判定するステップを設
け、侵入物体が存在しないと判定された分割視野領域部
分に相当する基準背景画像信号を更新し、侵入物体が存
在すると判定された分割視野領域部分では侵入物体の検
出を行うようにしたものである。
【００２１】更に、前記撮像視野内を対象とする侵入物
体の移動方向に沿った境界線で複数の分割視野領域に分
割する方法と、前記撮像視野内を対象とする侵入物体侵
入物体の所定の時間単位に移動する平均移動範囲を複数
の分割視野領域として分割する方法との、少なくともい
ずれか１つの方法によって、複数の分割視野領域に分割
することによって、前記基準背景画像信号を逐次更新す
るものである。
体の移動方向に沿った境界線で複数の分割視野領域に分
割する方法と、前記撮像視野内を対象とする侵入物体侵
入物体の所定の時間単位に移動する平均移動範囲を複数
の分割視野領域として分割する方法との、少なくともい
ずれか１つの方法によって、複数の分割視野領域に分割
することによって、前記基準背景画像信号を逐次更新す
るものである。
【００２２】それはまた、入力する画像信号と基準背景
画像信号との差によって撮像視野内の侵入物体の有無を
検出する侵入物体検出装置において、前記撮像視野を侵
入物体の平均移動方向と平均移動量の少なくともいずれ
か１つを基にして複数の分割視野領域に分割する撮像視
野分割手段と、該撮像視野分割手段によって分割された
前記分割視野領域毎に前記画像信号の変化を検出する分
割領域画像変化検出手段と、該分割領域画像変化検出手
段によって画像信号の変化が検出されなかった分割視野
領域の基準背景画像信号を更新する分割視野領域基準背
景画像更新手段とを有し、前記基準背景画像信号を逐次
更新するものである。
画像信号との差によって撮像視野内の侵入物体の有無を
検出する侵入物体検出装置において、前記撮像視野を侵
入物体の平均移動方向と平均移動量の少なくともいずれ
か１つを基にして複数の分割視野領域に分割する撮像視
野分割手段と、該撮像視野分割手段によって分割された
前記分割視野領域毎に前記画像信号の変化を検出する分
割領域画像変化検出手段と、該分割領域画像変化検出手
段によって画像信号の変化が検出されなかった分割視野
領域の基準背景画像信号を更新する分割視野領域基準背
景画像更新手段とを有し、前記基準背景画像信号を逐次
更新するものである。
【００２３】このため本発明は、入力画像から撮像視野
領域内の画像の時間的な変化を検出する画像変化検出ス
テップと、該画像変化検出ステップで画像変化が無いと
判定される場合に従来の足し込み法による基準背景画像
更新方法で用いていた更新率以上の更新率で基準背景画
像を更新する基準背景画像ステップとを設け、差分法を
用いて前記入力画像と更新した前記基準背景画像から侵
入物体を検出する。
領域内の画像の時間的な変化を検出する画像変化検出ス
テップと、該画像変化検出ステップで画像変化が無いと
判定される場合に従来の足し込み法による基準背景画像
更新方法で用いていた更新率以上の更新率で基準背景画
像を更新する基準背景画像ステップとを設け、差分法を
用いて前記入力画像と更新した前記基準背景画像から侵
入物体を検出する。
【００２４】
【発明の実施の形態】本発明は、撮像視野を複数の領域
に分割し、それぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新
および侵入物体の検出を行うようにしている。そしてま
た本発明は、入力画像から撮像視野領域内の画像の時間
的な変化を検出する画像変化検出ステップと、該画像変
化検出ステップで画像変化が無いと判定される場合に従
来の足し込み法による基準背景画像更新方法で用いてい
た更新率以上の更新率で基準背景画像を更新する基準背
景画像ステップとを設け、差分法を用いて前記入力画像
と更新した前記基準背景画像とから侵入物体を検出して
いる。
に分割し、それぞれの分割領域毎に基準背景画像の更新
および侵入物体の検出を行うようにしている。そしてま
た本発明は、入力画像から撮像視野領域内の画像の時間
的な変化を検出する画像変化検出ステップと、該画像変
化検出ステップで画像変化が無いと判定される場合に従
来の足し込み法による基準背景画像更新方法で用いてい
た更新率以上の更新率で基準背景画像を更新する基準背
景画像ステップとを設け、差分法を用いて前記入力画像
と更新した前記基準背景画像とから侵入物体を検出して
いる。
【００２５】また撮像視野を分割する方法の１つとし
て、前記撮像視野を予め設定した侵入物体の平均移動方
向に沿って分割するステップを設け、基準背景画像信号
を逐次更新して侵入物体を検出するようにしている。
て、前記撮像視野を予め設定した侵入物体の平均移動方
向に沿って分割するステップを設け、基準背景画像信号
を逐次更新して侵入物体を検出するようにしている。
【００２６】また撮像視野を分割する方法の別の１つと
して、該撮像視野を予め設定した侵入物体の平均移動範
囲を基に分割するステップを設け、基準背景画像信号を
逐次更新して侵入物体を検出するようにしている。
して、該撮像視野を予め設定した侵入物体の平均移動範
囲を基に分割するステップを設け、基準背景画像信号を
逐次更新して侵入物体を検出するようにしている。
【００２７】更にまた撮像視野を分割する方法の別の１
つとして、該撮像視野を予め用意した侵入物体の平均移
動方向と平均移動範囲を基に分割するステップを設け、
基準背景画像信号を逐次更新して侵入物体を検出するよ
うにしている。
つとして、該撮像視野を予め用意した侵入物体の平均移
動方向と平均移動範囲を基に分割するステップを設け、
基準背景画像信号を逐次更新して侵入物体を検出するよ
うにしている。
【００２８】即ち本発明は、入力画像と検出すべき物体
の写っていない基準背景画像との画素毎の輝度値の差を
求めその差分値の大きい領域を侵入物体として検出す
る。そして撮像視野を複数の分割視野領域に分割し、そ
れぞれの分割視野領域内毎に画像信号変化を検出する。
更にそれぞれの分割視野領域内で画像信号変化が無いと
判定された分割視野領域の基準背景画像は基準背景画像
を更新し、それぞれの分割視野領域内で画像信号変化が
あると判定された分割視野領域の基準背景画像の更新は
行わない。
の写っていない基準背景画像との画素毎の輝度値の差を
求めその差分値の大きい領域を侵入物体として検出す
る。そして撮像視野を複数の分割視野領域に分割し、そ
れぞれの分割視野領域内毎に画像信号変化を検出する。
更にそれぞれの分割視野領域内で画像信号変化が無いと
判定された分割視野領域の基準背景画像は基準背景画像
を更新し、それぞれの分割視野領域内で画像信号変化が
あると判定された分割視野領域の基準背景画像の更新は
行わない。
【００２９】また本発明の別の方法は、先に撮像視野を
複数の分割視野領域に分割する。そして複数の分割視野
領域毎に侵入物体の検出を行う。更に、それぞれの分割
視野領域内毎に画像信号変化を検出し、それぞれの分割
視野領域内で画像信号変化が無いと判定された分割視野
領域の基準背景画像は基準背景画像を更新し、それぞれ
の分割視野領域内で画像信号変化があると判定された分
割視野領域の基準背景画像の更新は行わない。
複数の分割視野領域に分割する。そして複数の分割視野
領域毎に侵入物体の検出を行う。更に、それぞれの分割
視野領域内毎に画像信号変化を検出し、それぞれの分割
視野領域内で画像信号変化が無いと判定された分割視野
領域の基準背景画像は基準背景画像を更新し、それぞれ
の分割視野領域内で画像信号変化があると判定された分
割視野領域の基準背景画像の更新は行わない。
【００３０】物体追跡監視装置の構成の一実施例を説明
する。図６は物体追跡監視装置のハードウエア構成の一
例を示すブロック構成図である。図６において、601は
撮像装置、例えばテレビジョンカメラ（以下TVカメラと
呼ぶ）、602は画像入力I/F（画像入力インターフェー
ス）、609はデータバス、603は画像メモリ、604はワー
クメモリ、605はCPU、606はプログラムメモリ、607は出
力I/F（出力インターフェース）、608は画像出力I/F
（画像出力インターフェース）、610は警告灯、611は監
視モニタである。TVカメラ601は画像入力I/F602に接続
され、警告灯610は出力I/F607に接続され、監視モニタ6
11は画像出力I/F608に接続されている。画像入力I/F60
2、画像メモリ603、ワークメモリ604、CPU605、プログ
ラムメモリ606、出力I/F607及び画像出力I/F608は、デ
ータバス609に接続されている。図６において、TVカメ
ラ601は監視対象区域を含めた撮像視野内を撮像する。
該TVカメラ601は撮像した画像を映像信号に変換し、該
映像信号は画像入力I/F602に入力する。該画像入力I/F6
02は入力した該該映像信号を物体追跡装置で扱うフォー
マットに変換し、データバス609を介して画像メモリ603
に送る。該画像メモリ603は送られてきた画像データを
蓄積する。CPU605はプログラムメモリ606に保存されて
いるプログラムに従って、ワークメモリ604内で前記画
像メモリ603に蓄積された画像の解析を行なう。以上の
解析の結果、TVカメラ601の撮像視野内において所定の
監視対象区域（例えば、撮像視野範囲が道路上であっ
て、所定の監視対象区域が門の入口付近）に対象物体が
侵入した等の情報を得る。前記CPU605は、処理結果に応
じてデータバス609から、出力I/F607を介して警告灯610
を点灯し、また画像出力I/F608を介して監視モニタ611
に例えば処理結果画像を表示する。前記出力I/F607は、
前記CPU605からの信号を前記警告灯610が使用できるフ
ォーマットに変換して、前記警告灯610に送る。前記画
像出力I/F608は、前記CPU605からの信号を前記監視モニ
タ611が使用できるフォーマットに変換して、前記警告
灯610に送る。前記監視モニタ611は侵入物体検出結果画
像を表示する。以下に説明するフローチャートは、すべ
て上記の物体追跡監視装置のハードウエア構成の一例を
使って説明する。
する。図６は物体追跡監視装置のハードウエア構成の一
例を示すブロック構成図である。図６において、601は
撮像装置、例えばテレビジョンカメラ（以下TVカメラと
呼ぶ）、602は画像入力I/F（画像入力インターフェー
ス）、609はデータバス、603は画像メモリ、604はワー
クメモリ、605はCPU、606はプログラムメモリ、607は出
力I/F（出力インターフェース）、608は画像出力I/F
（画像出力インターフェース）、610は警告灯、611は監
視モニタである。TVカメラ601は画像入力I/F602に接続
され、警告灯610は出力I/F607に接続され、監視モニタ6
11は画像出力I/F608に接続されている。画像入力I/F60
2、画像メモリ603、ワークメモリ604、CPU605、プログ
ラムメモリ606、出力I/F607及び画像出力I/F608は、デ
ータバス609に接続されている。図６において、TVカメ
ラ601は監視対象区域を含めた撮像視野内を撮像する。
該TVカメラ601は撮像した画像を映像信号に変換し、該
映像信号は画像入力I/F602に入力する。該画像入力I/F6
02は入力した該該映像信号を物体追跡装置で扱うフォー
マットに変換し、データバス609を介して画像メモリ603
に送る。該画像メモリ603は送られてきた画像データを
蓄積する。CPU605はプログラムメモリ606に保存されて
いるプログラムに従って、ワークメモリ604内で前記画
像メモリ603に蓄積された画像の解析を行なう。以上の
解析の結果、TVカメラ601の撮像視野内において所定の
監視対象区域（例えば、撮像視野範囲が道路上であっ
て、所定の監視対象区域が門の入口付近）に対象物体が
侵入した等の情報を得る。前記CPU605は、処理結果に応
じてデータバス609から、出力I/F607を介して警告灯610
を点灯し、また画像出力I/F608を介して監視モニタ611
に例えば処理結果画像を表示する。前記出力I/F607は、
前記CPU605からの信号を前記警告灯610が使用できるフ
ォーマットに変換して、前記警告灯610に送る。前記画
像出力I/F608は、前記CPU605からの信号を前記監視モニ
タ611が使用できるフォーマットに変換して、前記警告
灯610に送る。前記監視モニタ611は侵入物体検出結果画
像を表示する。以下に説明するフローチャートは、すべ
て上記の物体追跡監視装置のハードウエア構成の一例を
使って説明する。
【００３１】図１は本発明の基準背景画像の更新と侵入
物体検出の処理の一実施例を説明するフローチャートで
ある。以下、従来技術の説明で使用した図７によって、
図１のフローチャートのステップ101からステップ106の
処理内容を説明する。時刻t0において、TVカメラ601よ
り例えば画素数３２０×２４０に対応する図７に示す入
力画像701を得る（画像入力ステップ101）。次に該入力
画像701と予め画像メモリ603に記憶しておいた基準背景
画像702との画素毎の輝度値の差分を減算器721によって
計算し、差分画像703を得る（差分処理ステップ102）。
該差分画像703はしきい値処理が行なわれ、予め設定し
たしきい値以上の画素の輝度値を検出物体が存在する部
分として“２５５”に変換し、該しきい値未満の画素の
輝度値を検出物体が存在しない部分として“０”に変換
して、二値化画像704を得る（二値化処理ステップ10
3）。ここで、予め設定したしきい値とは、入力画像と
基準背景画像の差分値に対して侵入物体の有無を判定す
る値で、このしきい値を用いて二値化した場合に、侵入
物体がノイズ等に埋もれない程度の値に設定する。この
値は、監視対象に依存し、経験的な値に設定する。本発
明の実施例の一例によれば、しきい値を２０に設定して
いる。また、差分処理によって得られる差分画像703に
応じて、しきい値を変動させるようにしてもよい。更に
輝度値“２５５”となる１個の塊の領域705を、例えば
ラベリングの方法で抽出し検出物体として検出する（侵
入物体検出処理ステップ104）。この侵入物体検出処理
ステップ104で侵入検出物体がなかった場合は視野領域
分割ステップ201にジャンプし、侵入検出物体があった
場合は警報・モニタ表示ステップ106に進む（警報・モ
ニタ分岐ステップ105）。警報・モニタ表示ステップ106
では、警告灯610を点灯したり、監視モニタ611へ、例え
ば侵入物体検出処理結果を表示する。警報・モニタ表示
ステップ106の次にはやはり視野領域分割ステップ201に
進む。なお、監視員（監視員自身、または監視員に情報
を伝達する役割を担った補助生物を含み、場合によって
は補助生物が監視員となり得る）へ侵入者有無の警報を
伝える手段であれば、光，電磁波，静電気，音，振動，
圧力等による、聴覚、視覚、触覚等の感覚器官を介した
監視員の肉体の外部から伝達される手段の他、監視員の
肉体の内部に刺激を起させる手段等どのような手段を用
いてもよい。
物体検出の処理の一実施例を説明するフローチャートで
ある。以下、従来技術の説明で使用した図７によって、
図１のフローチャートのステップ101からステップ106の
処理内容を説明する。時刻t0において、TVカメラ601よ
り例えば画素数３２０×２４０に対応する図７に示す入
力画像701を得る（画像入力ステップ101）。次に該入力
画像701と予め画像メモリ603に記憶しておいた基準背景
画像702との画素毎の輝度値の差分を減算器721によって
計算し、差分画像703を得る（差分処理ステップ102）。
該差分画像703はしきい値処理が行なわれ、予め設定し
たしきい値以上の画素の輝度値を検出物体が存在する部
分として“２５５”に変換し、該しきい値未満の画素の
輝度値を検出物体が存在しない部分として“０”に変換
して、二値化画像704を得る（二値化処理ステップ10
3）。ここで、予め設定したしきい値とは、入力画像と
基準背景画像の差分値に対して侵入物体の有無を判定す
る値で、このしきい値を用いて二値化した場合に、侵入
物体がノイズ等に埋もれない程度の値に設定する。この
値は、監視対象に依存し、経験的な値に設定する。本発
明の実施例の一例によれば、しきい値を２０に設定して
いる。また、差分処理によって得られる差分画像703に
応じて、しきい値を変動させるようにしてもよい。更に
輝度値“２５５”となる１個の塊の領域705を、例えば
ラベリングの方法で抽出し検出物体として検出する（侵
入物体検出処理ステップ104）。この侵入物体検出処理
ステップ104で侵入検出物体がなかった場合は視野領域
分割ステップ201にジャンプし、侵入検出物体があった
場合は警報・モニタ表示ステップ106に進む（警報・モ
ニタ分岐ステップ105）。警報・モニタ表示ステップ106
では、警告灯610を点灯したり、監視モニタ611へ、例え
ば侵入物体検出処理結果を表示する。警報・モニタ表示
ステップ106の次にはやはり視野領域分割ステップ201に
進む。なお、監視員（監視員自身、または監視員に情報
を伝達する役割を担った補助生物を含み、場合によって
は補助生物が監視員となり得る）へ侵入者有無の警報を
伝える手段であれば、光，電磁波，静電気，音，振動，
圧力等による、聴覚、視覚、触覚等の感覚器官を介した
監視員の肉体の外部から伝達される手段の他、監視員の
肉体の内部に刺激を起させる手段等どのような手段を用
いてもよい。
【００３２】次に、図１のフローチャートのステップ20
1からステップ205の処理内容を図５及び図７及び図８を
用いて説明する。視野領域分割ステップ201では、視野
領域を複数の領域に分割し、画像変化検出ステップ202
に進む。即ち、各々の分割視野領域に対してステップ20
2からステップ205を繰返す。画像変化検出ステップ202
から分割視野終了判定ステップ205までの処理は、分割
された複数の視野領域毎に実行される。即ち、各々の分
割視野領域に対してステップ202からステップ205を繰返
す。まず画像変化検出ステップ202では、各々の分割視
野領域に対し独立に入力画像中に存在する変化領域の検
出を行なう。図５は、この画像変化検出ステップ202の
処理方法の一例を説明するための図である。この図で
は、時刻t0-2の入力画像1001は時刻t0-2の入力画像、10
02は時刻t0-1の入力画像、1003は時刻t0の入力画像、10
04は入力画像1002と入力画像1001とを差分処理した後二
値化処理をした差分・二値化画像、1005は入力画像1003
と入力画像1002とを差分処理した後二値化処理をした差
分・二値化画像、1006は変化領域画像、1007は時刻t0-2
の入力画像1001での侵入物体検出領域、1008は時刻t0-1
の入力画像1002での侵入物体検出領域、1009は時刻t0の
入力画像1003での侵入物体検出領域、1010は差分・二値
化画像1004の検出領域、1011は差分・二値化画像1005の
検出領域、1012は変化領域、1021と1022は差分・二値化
器、1023は論理積算出器である。
1からステップ205の処理内容を図５及び図７及び図８を
用いて説明する。視野領域分割ステップ201では、視野
領域を複数の領域に分割し、画像変化検出ステップ202
に進む。即ち、各々の分割視野領域に対してステップ20
2からステップ205を繰返す。画像変化検出ステップ202
から分割視野終了判定ステップ205までの処理は、分割
された複数の視野領域毎に実行される。即ち、各々の分
割視野領域に対してステップ202からステップ205を繰返
す。まず画像変化検出ステップ202では、各々の分割視
野領域に対し独立に入力画像中に存在する変化領域の検
出を行なう。図５は、この画像変化検出ステップ202の
処理方法の一例を説明するための図である。この図で
は、時刻t0-2の入力画像1001は時刻t0-2の入力画像、10
02は時刻t0-1の入力画像、1003は時刻t0の入力画像、10
04は入力画像1002と入力画像1001とを差分処理した後二
値化処理をした差分・二値化画像、1005は入力画像1003
と入力画像1002とを差分処理した後二値化処理をした差
分・二値化画像、1006は変化領域画像、1007は時刻t0-2
の入力画像1001での侵入物体検出領域、1008は時刻t0-1
の入力画像1002での侵入物体検出領域、1009は時刻t0の
入力画像1003での侵入物体検出領域、1010は差分・二値
化画像1004の検出領域、1011は差分・二値化画像1005の
検出領域、1012は変化領域、1021と1022は差分・二値化
器、1023は論理積算出器である。
【００３３】この図では、時刻t0-2の入力画像1001、時
刻t0-1の入力画像1002、時刻t0の入力画像1003に存在す
る侵入物体を模式的に表したものであり、画像中侵入物
体が右から左へ進行している。そして、この画像変化検
出方法は、時刻t0を現在の時刻とし、画像メモリ603に
記憶した時刻時刻t0-2における入力画像1001，時刻t0-1
における入力画像1002，時刻t0における入力画像1003の
３フレームの入力画像を用いる。画像変化検出ステップ
202では、先ず差分・二値化器1021によって、時刻t0-2
における入力画像1001と時刻t0-1における入力画像1002
と画素毎の輝度値の差分を計算し、その差分が所定のし
きい値（例えば、この実施例では２０）以上となる画素
の輝度値を“２５５”とし、所定のしきい値未満となる
画素の輝度値を“０”とすることにより二値化すること
で差分・二値化画像1004を得る。この差分・二値化画像10
04には、時刻t0-2の入力画像1001の中に存在する侵入物
体1007と時刻t0-1の入力画像1002の中に存在する侵入物
体1008とが重なって、検出領域（物体）1010として検出
される。同様に差分・二値化器1022によって、時刻t0-1
における入力画像1002と時刻t0における入力画像1003と
を差分処理し、前記しきい値により二値化することで差
分・二値化画像1005を得る。この差分・二値化画像1005
には、時刻t0-1の入力画像1002の中に存在する侵入物体
1008と時刻t0の入力画像1003の中に存在する侵入物体10
09とが重なって、検出領域（物体）1011として検出され
る。次に、論理積算出器1023によって、差分・二値化画
像1004と1005の画素毎の論理積を計算し、変化領域画像
1006を得る。この変化領域画像1006の中には、時刻t0-1
に存在する侵入物体1008が変化領域（物体）1012として
検出されている。以上のように、画像変化検出ステップ
202によって、侵入物体1008が存在するため入力画像100
2が変化した、変化領域1012を検出する。図５では、車
輌の侵入または移動があり、この侵入または移動した車
両が変化領域1012として得られる。なお、この画像変化
検出ステップ202の最後に、画像メモリ603中の時刻t0-2
の入力画像1001を記憶する領域に時刻t0-1の入力画像10
02をコピーし、時刻t0-1の入力画像1002を記憶する領域
に時刻t0の入力画像1003をコピーし記憶領域内の情報を
入換え、次の演算処理に備えた後、分割更新処理分岐ス
テップ203に進む。以上のように、画像変化検出ステッ
プ202では、３フレームの入力画像から、これらの得ら
れた時刻間での画像変化を検出することができる。な
お、この方法以外にも、時間的な画像変化を得ることが
できれば、例えば時刻t0と時刻t0-1との２フレームの入
力画像の比較のように、他の方法でもよい。また、図６
において、画像メモリ603，ワークメモリ604，プログラ
ムメモリ605はそれぞれ別々に構成されているが、１つ
の記憶装置または複数の記憶装置によって前記メモリ60
3，604，605が同一の記憶装置に割当てられていたり、
１つのメモリが複数の記憶装置に割当てられていてもよ
い。
刻t0-1の入力画像1002、時刻t0の入力画像1003に存在す
る侵入物体を模式的に表したものであり、画像中侵入物
体が右から左へ進行している。そして、この画像変化検
出方法は、時刻t0を現在の時刻とし、画像メモリ603に
記憶した時刻時刻t0-2における入力画像1001，時刻t0-1
における入力画像1002，時刻t0における入力画像1003の
３フレームの入力画像を用いる。画像変化検出ステップ
202では、先ず差分・二値化器1021によって、時刻t0-2
における入力画像1001と時刻t0-1における入力画像1002
と画素毎の輝度値の差分を計算し、その差分が所定のし
きい値（例えば、この実施例では２０）以上となる画素
の輝度値を“２５５”とし、所定のしきい値未満となる
画素の輝度値を“０”とすることにより二値化すること
で差分・二値化画像1004を得る。この差分・二値化画像10
04には、時刻t0-2の入力画像1001の中に存在する侵入物
体1007と時刻t0-1の入力画像1002の中に存在する侵入物
体1008とが重なって、検出領域（物体）1010として検出
される。同様に差分・二値化器1022によって、時刻t0-1
における入力画像1002と時刻t0における入力画像1003と
を差分処理し、前記しきい値により二値化することで差
分・二値化画像1005を得る。この差分・二値化画像1005
には、時刻t0-1の入力画像1002の中に存在する侵入物体
1008と時刻t0の入力画像1003の中に存在する侵入物体10
09とが重なって、検出領域（物体）1011として検出され
る。次に、論理積算出器1023によって、差分・二値化画
像1004と1005の画素毎の論理積を計算し、変化領域画像
1006を得る。この変化領域画像1006の中には、時刻t0-1
に存在する侵入物体1008が変化領域（物体）1012として
検出されている。以上のように、画像変化検出ステップ
202によって、侵入物体1008が存在するため入力画像100
2が変化した、変化領域1012を検出する。図５では、車
輌の侵入または移動があり、この侵入または移動した車
両が変化領域1012として得られる。なお、この画像変化
検出ステップ202の最後に、画像メモリ603中の時刻t0-2
の入力画像1001を記憶する領域に時刻t0-1の入力画像10
02をコピーし、時刻t0-1の入力画像1002を記憶する領域
に時刻t0の入力画像1003をコピーし記憶領域内の情報を
入換え、次の演算処理に備えた後、分割更新処理分岐ス
テップ203に進む。以上のように、画像変化検出ステッ
プ202では、３フレームの入力画像から、これらの得ら
れた時刻間での画像変化を検出することができる。な
お、この方法以外にも、時間的な画像変化を得ることが
できれば、例えば時刻t0と時刻t0-1との２フレームの入
力画像の比較のように、他の方法でもよい。また、図６
において、画像メモリ603，ワークメモリ604，プログラ
ムメモリ605はそれぞれ別々に構成されているが、１つ
の記憶装置または複数の記憶装置によって前記メモリ60
3，604，605が同一の記憶装置に割当てられていたり、
１つのメモリが複数の記憶装置に割当てられていてもよ
い。
【００３４】次に、分割更新処理分岐ステップ203で
は、画像変化検出ステップ202において現在処理対象と
なっている分割視野領域中に画像変化領域1012が検出さ
れた場合には分割視野終了判定ステップ205へ分岐し、
画像変化領域1012が検出されなかった場合には基準背景
画像更新ステップ204へ分岐する。基準背景画像更新ス
テップ204では、時刻t0-1の入力画像を用い、図８で示
される更新法によって現在処理対象となっている分割視
野領域に相当する部分について基準背景画像702を更新
し、次に分割視野終了判定ステップ205に進む。基準背
景画像更新ステップ204では、画像変化検出ステップ202
と分割更新処理分岐ステップ203によって、現在処理対
象としている視野領域内に画像変化が起こっていないこ
とが保証されるため、更新率804を従来の値に比べ高く
設定することができる。そして高い更新率であれば、入
力画像の変化が起こってからその変化が基準背景画像に
更新されるまでに、少ない更新処理で済む。例えば、更
新率804を１／６４から１／４に設定すると、入力画像
の変化が起こってからその変化が基準背景画像に更新さ
れるまでに、４フレーム分の更新処理で済むため、侵入
者検出処理を１秒当たり５フレームで行なっていても、
基準背景画像を１秒未満で更新できる。この実施例によ
れば、侵入物体検出処理で必要になる基準背景画像を従
来に比べ短時間で更新できるため、視野環境の照度が変
化するような場面でも正確に侵入物体を検出することが
できる。
は、画像変化検出ステップ202において現在処理対象と
なっている分割視野領域中に画像変化領域1012が検出さ
れた場合には分割視野終了判定ステップ205へ分岐し、
画像変化領域1012が検出されなかった場合には基準背景
画像更新ステップ204へ分岐する。基準背景画像更新ス
テップ204では、時刻t0-1の入力画像を用い、図８で示
される更新法によって現在処理対象となっている分割視
野領域に相当する部分について基準背景画像702を更新
し、次に分割視野終了判定ステップ205に進む。基準背
景画像更新ステップ204では、画像変化検出ステップ202
と分割更新処理分岐ステップ203によって、現在処理対
象としている視野領域内に画像変化が起こっていないこ
とが保証されるため、更新率804を従来の値に比べ高く
設定することができる。そして高い更新率であれば、入
力画像の変化が起こってからその変化が基準背景画像に
更新されるまでに、少ない更新処理で済む。例えば、更
新率804を１／６４から１／４に設定すると、入力画像
の変化が起こってからその変化が基準背景画像に更新さ
れるまでに、４フレーム分の更新処理で済むため、侵入
者検出処理を１秒当たり５フレームで行なっていても、
基準背景画像を１秒未満で更新できる。この実施例によ
れば、侵入物体検出処理で必要になる基準背景画像を従
来に比べ短時間で更新できるため、視野環境の照度が変
化するような場面でも正確に侵入物体を検出することが
できる。
【００３５】そして、分割視野終了判定ステップ205で
は、全分割視野領域について画像変化検出ステップ202
から基準背景画像分割更新処理ステップ204の処理が終
ったかどうかを判断し、全ての領域について、処理が終
っていない場合は画像変化検出ステップ202に戻り次の
分割視野領域についてステップ202からステップ205まで
の処理を繰返す。また全分割視野領域について、画像変
化検出ステップ202から基準背景画像分割更新処理ステ
ップ205の処理が終っている場合には、画像入力ステッ
プ101に戻り、次の画像入力から再びステップ101からス
テップ205までの一連の処理を開始する。もちろん、分
割視野終了判定ステップ205の後または画像入力ステッ
プ101で、一定時間の遅延処理を行い一処理フレームの
処理時間を調節するようにしてもよい。
は、全分割視野領域について画像変化検出ステップ202
から基準背景画像分割更新処理ステップ204の処理が終
ったかどうかを判断し、全ての領域について、処理が終
っていない場合は画像変化検出ステップ202に戻り次の
分割視野領域についてステップ202からステップ205まで
の処理を繰返す。また全分割視野領域について、画像変
化検出ステップ202から基準背景画像分割更新処理ステ
ップ205の処理が終っている場合には、画像入力ステッ
プ101に戻り、次の画像入力から再びステップ101からス
テップ205までの一連の処理を開始する。もちろん、分
割視野終了判定ステップ205の後または画像入力ステッ
プ101で、一定時間の遅延処理を行い一処理フレームの
処理時間を調節するようにしてもよい。
【００３６】以上のように上記実施例では、視野分割ス
テップ201によって、視野領域を複数の領域に分割し、
基準背景画像分割更新処理ステップ204によって、それ
ぞれの分割視野領域に対し独立に基準背景画像を更新す
ることで、視野領域内の一部で画像変化を起こしていた
としても、その変化領域を含まない分割視野領域で基準
背景画像の更新が行えるようになる。また、基準背景画
像を動的領域更新法で更新した場合に発生する更新され
た画素とされない画素間の輝度値の不整合は、分割視野
領域の境界のみで発生するようになるが、分割視野領域
は予め設定するため、この不整合の発生する場所は、容
易に特定できる。したがって、侵入物体検出処理に必要
な基準背景画像を短時間に更新でき、視野領域の照度が
急に変化するような場面でも正確に侵入物体を検出する
ことができる。
テップ201によって、視野領域を複数の領域に分割し、
基準背景画像分割更新処理ステップ204によって、それ
ぞれの分割視野領域に対し独立に基準背景画像を更新す
ることで、視野領域内の一部で画像変化を起こしていた
としても、その変化領域を含まない分割視野領域で基準
背景画像の更新が行えるようになる。また、基準背景画
像を動的領域更新法で更新した場合に発生する更新され
た画素とされない画素間の輝度値の不整合は、分割視野
領域の境界のみで発生するようになるが、分割視野領域
は予め設定するため、この不整合の発生する場所は、容
易に特定できる。したがって、侵入物体検出処理に必要
な基準背景画像を短時間に更新でき、視野領域の照度が
急に変化するような場面でも正確に侵入物体を検出する
ことができる。
【００３７】本発明の他の実施例について、図２を用い
て説明する。この実施例は、視野領域を複数の領域に分
割し、それぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出処理を
行なうものである。図２は、本発明の基準背景画像の更
新と侵入物体検出の処理の他の実施例を説明するフロー
チャートである。このフローチャートは、図１のフロー
チャートにおいて、視野領域分割ステップ201を侵入物
体の検出をする前、即ち、二値化処理ステップ103の後
に実行し、侵入物体検出処理ステップ104の代わりに分
割視野領域毎に侵入物体を検出する分割視野別検出ステ
ップ301と、警報・モニタ分岐ステップ105の代わりに分
割視野領域毎に侵入物体有無を判定する分割視野別警報
・モニタ分岐ステップと、警報・モニタ表示ステップ10
6の代わりに分割視野領域毎に警報を出したり、モニタ
表示を行なう分割視野別警報・モニタ表示ステップ303
を設けたものである。ここで、分割視野別検出ステップ
301と、分割視野別警報・モニタ分岐ステップと、分割
視野別警報・モニタ表示ステップ303は、それぞれ、侵
入物体検出処理ステップ104と、警報・モニタ分岐ステ
ップ105と、警報・モニタ表示ステップ106の処理対象と
する領域を、視野領域分割ステップ201で分割した個々
の分割視野領域としたものである。以上述べたように、
本発明では、それぞれの分割視野領域に対し独立に基準
背景画像の更新を行なうため、各分割視野領域内ではこ
のような不整合を防ぐことができる。また、分割視野領
域の境界では、基準背景画像の輝度値の不整合が発生す
るが、既知の場所であるため画像記憶メモリの容量を小
さくでき、また検出上の問題にはならない。即ち、基準
背景画像の更新ができた画素とできない画素の輝度値の
不整合による誤検出（例えば、検出形状の誤り、検出物
体数誤り、等）を防ぎ、正確に侵入物体を検出すること
ができる。
て説明する。この実施例は、視野領域を複数の領域に分
割し、それぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出処理を
行なうものである。図２は、本発明の基準背景画像の更
新と侵入物体検出の処理の他の実施例を説明するフロー
チャートである。このフローチャートは、図１のフロー
チャートにおいて、視野領域分割ステップ201を侵入物
体の検出をする前、即ち、二値化処理ステップ103の後
に実行し、侵入物体検出処理ステップ104の代わりに分
割視野領域毎に侵入物体を検出する分割視野別検出ステ
ップ301と、警報・モニタ分岐ステップ105の代わりに分
割視野領域毎に侵入物体有無を判定する分割視野別警報
・モニタ分岐ステップと、警報・モニタ表示ステップ10
6の代わりに分割視野領域毎に警報を出したり、モニタ
表示を行なう分割視野別警報・モニタ表示ステップ303
を設けたものである。ここで、分割視野別検出ステップ
301と、分割視野別警報・モニタ分岐ステップと、分割
視野別警報・モニタ表示ステップ303は、それぞれ、侵
入物体検出処理ステップ104と、警報・モニタ分岐ステ
ップ105と、警報・モニタ表示ステップ106の処理対象と
する領域を、視野領域分割ステップ201で分割した個々
の分割視野領域としたものである。以上述べたように、
本発明では、それぞれの分割視野領域に対し独立に基準
背景画像の更新を行なうため、各分割視野領域内ではこ
のような不整合を防ぐことができる。また、分割視野領
域の境界では、基準背景画像の輝度値の不整合が発生す
るが、既知の場所であるため画像記憶メモリの容量を小
さくでき、また検出上の問題にはならない。即ち、基準
背景画像の更新ができた画素とできない画素の輝度値の
不整合による誤検出（例えば、検出形状の誤り、検出物
体数誤り、等）を防ぎ、正確に侵入物体を検出すること
ができる。
【００３８】本発明の他の実施例について、図３を用い
て説明する。図３は本発明の基準背景画像の更新と侵入
物体検出の処理の一実施例を説明するフローチャートで
ある。このフローチャートは、図２のフローチャートに
おいて、視野領域分割ステップ201で、予め計測した侵
入物体の平均移動方向に基づいて視野領域を分割する一
例を示し、道路の監視で検出対象を車輌としている図で
ある。401は視野、402は視野領域、403，404は視野401
を通過する車両、405，406は平均移動方向を表す矢印、
407，408，409，410は分割領域である。図３において、
視野401中を通過する車輌403と404の平均移動方向は、
それぞれ、矢印405，406のようになる。この平均移動方
向は、映像監視装置の設置時に予め計測することができ
る。本発明は、視野領域分割を平均移動方向に平行に分
割するものであり、視野401の例では、視野領域402に示
すように、分割領域407，408，409，410、即ち車線毎に
分割する。それぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出と
基準背景画像の更新を行なうことで、例えば、一つの分
割視野領域（車線）に侵入物体が存在したとして、その
車線の分割視野領域の基準背景画像の更新ができなくな
っても、別の分割視野領域（車線）では基準背景画像の
更新を行なうことができる。したがって、視野領域内で
侵入物体を検出したとしても、その侵入物体の存在する
領域以外の分割視野領域で侵入物体検出処理で必要にな
る基準背景画像を図２で示される先の発明に比べ短時間
で更新できるようになり、視野領域の照度が変化するよ
うな場面でも正確に侵入物体を検出することができる。
て説明する。図３は本発明の基準背景画像の更新と侵入
物体検出の処理の一実施例を説明するフローチャートで
ある。このフローチャートは、図２のフローチャートに
おいて、視野領域分割ステップ201で、予め計測した侵
入物体の平均移動方向に基づいて視野領域を分割する一
例を示し、道路の監視で検出対象を車輌としている図で
ある。401は視野、402は視野領域、403，404は視野401
を通過する車両、405，406は平均移動方向を表す矢印、
407，408，409，410は分割領域である。図３において、
視野401中を通過する車輌403と404の平均移動方向は、
それぞれ、矢印405，406のようになる。この平均移動方
向は、映像監視装置の設置時に予め計測することができ
る。本発明は、視野領域分割を平均移動方向に平行に分
割するものであり、視野401の例では、視野領域402に示
すように、分割領域407，408，409，410、即ち車線毎に
分割する。それぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出と
基準背景画像の更新を行なうことで、例えば、一つの分
割視野領域（車線）に侵入物体が存在したとして、その
車線の分割視野領域の基準背景画像の更新ができなくな
っても、別の分割視野領域（車線）では基準背景画像の
更新を行なうことができる。したがって、視野領域内で
侵入物体を検出したとしても、その侵入物体の存在する
領域以外の分割視野領域で侵入物体検出処理で必要にな
る基準背景画像を図２で示される先の発明に比べ短時間
で更新できるようになり、視野領域の照度が変化するよ
うな場面でも正確に侵入物体を検出することができる。
【００３９】本発明の他の実施例について、図４を用い
て説明する。図４は本発明の他の実施例の処理を行うフ
ローチャートである。このフローチャートは、図２のフ
ローチャートにおいて、視野領域分割ステップ201で、
予め計測した侵入物体の平均移動量に基づいて視野領域
を分割する一例を示し、道路の監視で検出対象を車輌と
している図である。501は視野、502は視野領域、503は
視野501を通過する車両、504は平均移動量を表す矢印、
505，506，507，508は分割領域である。図４において、
視野501中を通過する車輌503の平均移動量は、矢印504
のようになる。この平均移動量は、映像監視装置の設置
時に予め計測することができる。本発明は、視野領域分
割を平均移動量で等分割し、各分割領域を車輌が通過す
る時間を一定にするものであり、視野501の例では、視
野領域502に示すように、例えば、分割領域505，506，5
07，508のように分割する。この例では、視野領域を４
分割したものであり、それ以外の分割数でもよい。それ
ぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出と基準背景画像の
更新を行なうことで、一つの車線に侵入物体が存在した
としても、その侵入物体の存在する領域以外の分割視野
領域では侵入物体検出処理を行なうことができる。
て説明する。図４は本発明の他の実施例の処理を行うフ
ローチャートである。このフローチャートは、図２のフ
ローチャートにおいて、視野領域分割ステップ201で、
予め計測した侵入物体の平均移動量に基づいて視野領域
を分割する一例を示し、道路の監視で検出対象を車輌と
している図である。501は視野、502は視野領域、503は
視野501を通過する車両、504は平均移動量を表す矢印、
505，506，507，508は分割領域である。図４において、
視野501中を通過する車輌503の平均移動量は、矢印504
のようになる。この平均移動量は、映像監視装置の設置
時に予め計測することができる。本発明は、視野領域分
割を平均移動量で等分割し、各分割領域を車輌が通過す
る時間を一定にするものであり、視野501の例では、視
野領域502に示すように、例えば、分割領域505，506，5
07，508のように分割する。この例では、視野領域を４
分割したものであり、それ以外の分割数でもよい。それ
ぞれの分割視野領域毎に侵入物体検出と基準背景画像の
更新を行なうことで、一つの車線に侵入物体が存在した
としても、その侵入物体の存在する領域以外の分割視野
領域では侵入物体検出処理を行なうことができる。
【００４０】また、道路以外の場所での監視、例えば港
湾監視などでも、船の進行方向や移動量が特定できる場
所、例えば港の入口、船着場、運河、海峡等の領域に対
して、例えばその領域の滞在時間に応じて視野を分割し
てもよい。
湾監視などでも、船の進行方向や移動量が特定できる場
所、例えば港の入口、船着場、運河、海峡等の領域に対
して、例えばその領域の滞在時間に応じて視野を分割し
てもよい。
【００４１】上述のように、視野領域内で侵入物体を検
出したとしても、その侵入物体の存在する領域以外の分
割視野領域で侵入物体検出処理で必要となる基準背景画
像を、図１で示される先の発明に比べ短時間で更新でき
るようになり、視野領域内の照度が変化するような場面
でも正確に侵入物体を検出することができる。
出したとしても、その侵入物体の存在する領域以外の分
割視野領域で侵入物体検出処理で必要となる基準背景画
像を、図１で示される先の発明に比べ短時間で更新でき
るようになり、視野領域内の照度が変化するような場面
でも正確に侵入物体を検出することができる。
【００４２】本発明の他の実施例については、図３と図
４で説明した平均移動方向と平均移動量を組み合わせて
分割することにより、図３の実施例では車線に侵入物体
が存在場合にその車線では基準背景画像を更新できず、
また、図４の実施例では区間に侵入物体が存在した場合
にその区間では基準背景画像を更新できなかったが、い
くつかの車線といくつかの区間に分割することで、侵入
物体が存在したとしても、その侵入物体の存在する車線
と区間以外の分割視野領域では侵入物体検出処理を行な
うことができる。したがって、視野領域内で侵入物体を
検出したとしても、その侵入物体の存在する領域以外の
分割視野領域で侵入物体検出処理で必要となる基準背景
画像を図１で示される先の発明に比べ短時間で更新でき
るようになり、視野環境の照度が変化するような場面で
も正確に侵入物体を検出することができる。
４で説明した平均移動方向と平均移動量を組み合わせて
分割することにより、図３の実施例では車線に侵入物体
が存在場合にその車線では基準背景画像を更新できず、
また、図４の実施例では区間に侵入物体が存在した場合
にその区間では基準背景画像を更新できなかったが、い
くつかの車線といくつかの区間に分割することで、侵入
物体が存在したとしても、その侵入物体の存在する車線
と区間以外の分割視野領域では侵入物体検出処理を行な
うことができる。したがって、視野領域内で侵入物体を
検出したとしても、その侵入物体の存在する領域以外の
分割視野領域で侵入物体検出処理で必要となる基準背景
画像を図１で示される先の発明に比べ短時間で更新でき
るようになり、視野環境の照度が変化するような場面で
も正確に侵入物体を検出することができる。
【００４３】以上述べたように本発明によれば、視野領
域内で侵入物体を検出したとしても、その侵入物体の存
在する領域以外の分割視野領域で侵入物体検出処理で必
要になる基準背景画像を従来の足し込み法による基準背
景画像の更新法に比べ短時間で更新できるようになり、
さらに分割視野領域内で、従来の動的領域更新法のよう
に更新できる画素とできない画素の輝度値の不整合が生
じないようにできるため、視野環境の照度が変化するよ
うな場面でも正確に侵入物体を検出することができる。
域内で侵入物体を検出したとしても、その侵入物体の存
在する領域以外の分割視野領域で侵入物体検出処理で必
要になる基準背景画像を従来の足し込み法による基準背
景画像の更新法に比べ短時間で更新できるようになり、
さらに分割視野領域内で、従来の動的領域更新法のよう
に更新できる画素とできない画素の輝度値の不整合が生
じないようにできるため、視野環境の照度が変化するよ
うな場面でも正確に侵入物体を検出することができる。
【００４４】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、入力画
像の輝度の変化に合せてしても、従来に比べ短時間に少
ない容量の画像記憶メモリを使って基準背景画像を更新
することができる。更に従来のように視野領域内に基準
背景画像を更新できた画素とできない画素との輝度値の
不整合を特定の場所即ち、分割視野領域間の境界線とす
ることによって解決し、正確で信頼性良く侵入物体だけ
を検出することができ、侵入物体検出装置の適用範囲を
大きく広げることができる。また、画像記憶メモリの容
量を小さくすることができる。
像の輝度の変化に合せてしても、従来に比べ短時間に少
ない容量の画像記憶メモリを使って基準背景画像を更新
することができる。更に従来のように視野領域内に基準
背景画像を更新できた画素とできない画素との輝度値の
不整合を特定の場所即ち、分割視野領域間の境界線とす
ることによって解決し、正確で信頼性良く侵入物体だけ
を検出することができ、侵入物体検出装置の適用範囲を
大きく広げることができる。また、画像記憶メモリの容
量を小さくすることができる。
【図１】 本発明の基準背景画像の更新と侵入物体検出
の処理の一実施例を説明するフローチャート。
の処理の一実施例を説明するフローチャート。
【図２】 本発明の基準背景画像の更新と侵入物体検出
の処理の一実施例を説明するフローチャート。
の処理の一実施例を説明するフローチャート。
【図３】 本発明の視野領域分割方法の一実施例を説明
するための図。
するための図。
【図４】 本発明の視野領域分割方法の一実施例を説明
するための図。
するための図。
【図５】 画像変化検出方法の一例を説明する図。
【図６】 本発明のハードウエアの一実施例を示すブロ
ック構成図。
ック構成図。
【図７】 差分法における物体検出原理を説明する図。
【図８】 足し込み法における基準背景画像更新原理を
説明する図。
説明する図。
【図９】 ある画素におけるNフレームに渡る輝度値変
化を説明する図。
化を説明する図。
【図１０】 メディアン法における基準背景画像更新原
理を説明する図。
理を説明する図。
101：画像入力ステップ、 102：差分処理ステップ、
103：二値化処理ステップ、 104：侵入物体検出処理ス
テップ、 105：警報・モニタ分岐ステップ、106：警報
・モニタ表示ステップ、 201：視野領域分割ステッ
プ、 202：画像変化検出ステップ、 203：分割更新処
理分岐ステップ、 204：基準背景画像分割更新処理ス
テップ、 205：分割視野終了判定ステップ、 301：分
割視野別検出ステップ、 302：分割視野別警報・モニ
タ分岐ステップ、 303：分割視野別警報・モニタ表示
ステップ、 401：視野、 402：視野領域、 403，40
4：車両、 405，406：矢印、 407，408，409，410：
分割領域、 501：視野、 502：視野領域、 503：車
両、 504：矢印、 505，506，507，508は分割領域、6
01：ＴＶカメラ、 602：画像入力Ｉ／Ｆ、 603：画像
メモリ、 604：ワークメモリ、 605：ＣＰＵ、 60
6：プログラムメモリ、 607：出力Ｉ／Ｆ、 608：画
像出力Ｉ／Ｆ、 609：データバス、 610：警告灯、
611：モニタ、 701：入力画像L、 702：基準背景画像
R、 703：差分画像、 704：二値化画像、705：画像、
721：減算器、 801：基準背景画像、 802：入力画
像、 803：基準背景画像、 804：更新率、 805，80
6：ポスター、 821：加重演算器、903：時刻順に並べ
た輝度値データ、 904：輝度値の大きさの昇順に並べ
た輝度値データ、 905はメディアン値、 1001，100
2，1003：入力画像、 1004，1005：差分・二値化画
像、 1006：変化領域画像、 1007，1008，1009：侵入
物体検出領域、 1010，1011：検出領域、 1012：変化
領域、 1021，1022：差分・二値化器、 1023：論理積
算出器、
103：二値化処理ステップ、 104：侵入物体検出処理ス
テップ、 105：警報・モニタ分岐ステップ、106：警報
・モニタ表示ステップ、 201：視野領域分割ステッ
プ、 202：画像変化検出ステップ、 203：分割更新処
理分岐ステップ、 204：基準背景画像分割更新処理ス
テップ、 205：分割視野終了判定ステップ、 301：分
割視野別検出ステップ、 302：分割視野別警報・モニ
タ分岐ステップ、 303：分割視野別警報・モニタ表示
ステップ、 401：視野、 402：視野領域、 403，40
4：車両、 405，406：矢印、 407，408，409，410：
分割領域、 501：視野、 502：視野領域、 503：車
両、 504：矢印、 505，506，507，508は分割領域、6
01：ＴＶカメラ、 602：画像入力Ｉ／Ｆ、 603：画像
メモリ、 604：ワークメモリ、 605：ＣＰＵ、 60
6：プログラムメモリ、 607：出力Ｉ／Ｆ、 608：画
像出力Ｉ／Ｆ、 609：データバス、 610：警告灯、
611：モニタ、 701：入力画像L、 702：基準背景画像
R、 703：差分画像、 704：二値化画像、705：画像、
721：減算器、 801：基準背景画像、 802：入力画
像、 803：基準背景画像、 804：更新率、 805，80
6：ポスター、 821：加重演算器、903：時刻順に並べ
た輝度値データ、 904：輝度値の大きさの昇順に並べ
た輝度値データ、 905はメディアン値、 1001，100
2，1003：入力画像、 1004，1005：差分・二値化画
像、 1006：変化領域画像、 1007，1008，1009：侵入
物体検出領域、 1010，1011：検出領域、 1012：変化
領域、 1021，1022：差分・二値化器、 1023：論理積
算出器、
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA16 AA19 CC02 DA06 DB02 DC32 5C054 AA01 FC01 FC05 FC12 GA04 GB01 HA18 5L096 BA02 BA04 GA08 GA19
Claims (7)
- 【請求項１】 入力する画像信号と基準背景画像信号と
の差によって撮像視野内の侵入物体の有無を検出する侵
入物体検出装置において、 前記撮像視野内を複数の分割視野領域に分割する撮像視
野分割ステップと、 該撮像視野分割ステップによって分割された領域毎に前
記入力する画像信号の変化を検出する分割領域画像変化
検出ステップと、 該分割領域画像変化検出ステップによって画像信号の変
化が検出されなかった分割視野領域があった場合に、前
記画像信号の変化が検出されなかった分割視野領域に相
当する部分について、基準背景画像信号を更新する分割
視野領域基準背景画像更新ステップとを有し、前記基準
背景画像信号を逐次更新することを特徴とする基準背景
画像更新方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の侵入物体検出方法におい
て、 前記撮像視野内に前記分割視野領域毎に侵入物体が存在
するか否かを判定するステップを設け、 侵入物体が存在していないと判定された分割視野領域の
分割視野領域に相当する部分について、前記基準背景画
像信号を逐次更新することを特徴とする基準背景画像更
新方法。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２記載の侵入物体
検出方法において、 前記分割視野領域は、 前記撮像視野内を対象とする侵入物体の移動方向に沿っ
た境界線で複数の分割視野領域に分割する方法と、 または前記対象とする侵入物体の所定の時間単位に移動
する平均移動範囲を複数の分割視野領域として分割する
方法との、 少なくともいずれかの方法で分割することによって、前
記基準背景画像信号を逐次更新することを特徴とする基
準背景画像更新方法。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２記載の侵入物体
検出方法において、前記分割視野領域が、前記分割視野
領域の少なくとも一部が車道である場合は、 前記車道部分を車線の境界で分割する方法と、 前記対象とする侵入物体の所定の時間単位に、平均的に
移動する範囲を複数の分割視野領域として分割する方法
との、 少なくともいずれかの方法で分割することによって、前
記基準背景画像信号を逐次更新することを特徴とする基
準背景画像更新方法。 - 【請求項５】 入力する画像信号と基準背景画像信号と
の差によって撮像視野内の侵入物体の有無を検出する侵
入物体検出装置において、前記撮像視野を侵入物体の平
均移動方向と平均移動量の少なくともいずれか１つを基
にして複数の分割視野領域に分割する撮像視野分割手段
と、該撮像視野分割手段によって分割された前記分割視
野領域毎に前記画像信号の変化を検出する分割領域画像
変化検出手段と、該分割領域画像変化検出手段によって
画像信号の変化が検出されなかった分割視野領域に相当
する部分について該基準背景画像信号を更新する分割視
野領域基準背景画像更新手段とを有し、前記基準背景画
像信号を逐次更新することを特徴とする基準背景画像更
新方法。 - 【請求項６】 入力する画像信号と基準背景画像信号と
の差によって撮像視野内の侵入物体の有無を検出する侵
入物体検出装置において、請求項２ないし請求項５記載
の基準背景画像更新方法の少なくとも１つを用いて前記
基準背景画像の更新を行い、前記基準背景画像の更新を
しない前記分割視野領域については侵入物体の検出を行
うことを特徴とする侵入物体検出方法。 - 【請求項７】 カメラと、該カメラからの信号を画像信
号に変換する画像入力インターフェース手段と、少なく
ともCPUと画像メモリとワークメモリとプログラムメモ
リとによって前記の画像信号を処理する処理手段を有す
る侵入物体検出装置において、前記カメラからの入力画
像を入力する手段と、検出すべき物体の写っていない基
準背景画像との画素毎の輝度値の差を求めその差分値の
大きい領域を侵入物体として検出する検出手段と、撮像
視野を複数の分割視野領域に分割する視野分割手段と、
それぞれの分割視野領域内の画像信号変化を検出する画
像変化検出手段と、画像信号変化が検出されなかった分
割視野領域に相当する部分について基準背景画像を更新
する分割視野別基準背景画像更新手段とを有し、それぞ
れの分割視野領域内で入力画像と基準背景画像の差分値
の大きい領域を侵入物体として検出することことを特徴
とする侵入物体検出装置。
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