JP2000513848A - 大域変化に感応しないビデオ動き検出器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 環境変化に感応しない動き検出器システムが開示される。本発明は、環境変化がシーン全体に変化を生ずる一方で、シーンの中の動きはシーンの中の小領域に局部化されるという観察を前提としている。シーン全体に影響を与える変化について画像を評価することにより、環境変化は動きによって生じた変化と区別されうる。シーン全体に影響を与える変化は警報を発生することを抑制されえ、それにより誤警報を減少する。更なる実施例では、局部変化が大域変化と一貫性があるかどうかを決定するため、局部変化は大域的なシーン変化と比較される。大域変化と一貫性のない局部変化は続いて動き検出のために評価される。

Description

【発明の詳細な説明】 大域変化に感応しないビデオ動き検出器 発明の背景 １．発明の分野 本発明は概してセキュリティシステムに関し、特に動き検出用のビデオ装置を 使用するセキュリティシステムに関する。本願は動きに関連しないビデオ画像の 変化に応じてビデオ動き検出器システムによって発生される誤警報の数を減少す るシステムを開示する。 ２．関連技術 ビデオシステムはセキュリティシステムの分野において周知である。典型的な セキュリティシステムでは、監視下の領域の視野を与えるために１つ以上のカメ ラが配置される。これらのビデオカメラは可視画像を伝送に適した電子形式に変 換する。監視領域に近接して配置される、又は監視領域から遠隔に配置される制 御局は、これらのカメラからの信号を受信しセキュリティ評価及び記録のために ビデオ画像をコンソールに表示する。典型的には、人がカメラからの画像をビデ オスクリーン上で監視し、受信された画像が認可されていない活動を示すときセ キュリティ手段を開始する。しばしば監視している人（以下監視者）は多数のカ メラからの画像を同時に監視する責任があり、この過程を支援するための手段が 提供されている。 自動化された動き検出システムは、米国特許第４，４５８，２６６号に代表さ れるように、監視者にカメラの視野の中の活動の存在を知らせるために使用され る。これらの動き検出システムは、同じシーンの順次的な電子画像中の変化を検 出することによって動作する。シーン中の変化は、そのシーンにアイテムが入っ たこと、又はそのシーンからアイテムが出たことを意味する。変化が検出される と、セキュリティ評価のために監視者へ警報が送信される。監視者は、警報を生 じさせた一連の画像を、他の画像と共に、また様々なカメラからの画像と共に見 ることにより、この警報が、警察への通報、又は警告信号の作動といったセキュ リティ手段の必要とするものであるかどうかを決定する。これらの動き検出シス テムはカメラの近傍に配置されるか、又はカメラから遠隔の場所に配置されうる 。動き検出システムはしばしばカメラの近傍に配置され、警報が生じた場合にの み制御局へ画像を伝送し、それによって通信帯域幅及び費用を節約するよう動作 する。 環境変化はビデオ画像を変化させ、例えば屋外環境では、日没時のビデオ画像 は正午のビデオ画像とは異なるものとなる。動き検出器はビデオ画像の変化を比 較することによって動作し、また環境の変化は係る変化をもたらすため、環境変 化に応ずる警報信号の発生を回避するための手段が設けられねばならない。従来 は、殆どの環境変化はゆっくりと変化する現象であることに注目して、動き検出 システムは、時間に関して比較的近い間隔で生ずる画像を比較することによって 環境変化に応ずる警報の発生を防止する。即ち、例えば正午の画像と日没時の画 像とを比較する代わりに、正午の画像は正午の何分の１秒か前の画像と比較され る。シーンに入ってくる人又は物体は、何分の１秒かの時間の差分を有する画像 間ではかなりの変化を生ずるが、同じ何分の１秒かの時間における環境変化は警 報をトリガするには不十分である。従来のシステムでは、画像間の何分の１秒か の時間差を維持するため、比較される画像は連続的に更新される。即ち、上述の 正午の画像と正午より何分の１秒か前の画像との比較に続き、正午の画像より何 分の１秒か後の画像が正午の画像と比較され、また同様の比較が行われる。 この順次的な比較及び更新の過程は、シーンの比較的迅速な変化に対して感応 し、所望のようにシーンの比較的ゆっくりとした変化に対して感応しない動き検 出システムを与える。このシステムは シーンの迅速な変化に感応するため、従来の動き検出器は迅速な環境の変化に対 してもまた感応する。夜間の稲妻は順次的なビデオ画像にかなりの変化を生じさ せ、これらの画像に関連する動き検出器に警報を発生させ、雷雨の間の動き検出 器の有効性をなくす。カメラの視野の領域の中を照明する車のヘッドライトもま た、誤警報をトリガし、しばしばセキュリティカメラの配置又は視野の選択を制 限する。 セキュリティシステムはしばしば動き検出に対して画像領域の一部をマスクす る手段を含む。係るシステムは、カメラの視野の中にあるマスクされた領域中の 動きを許し、やはりカメラの視野の中にある他の領域中の動きに対して警報を鳴 らす。内部シーンは例えば、守られる領域に隣接する通路である。通路における 動きは係る動きに応じて警報が発生されることを防ぐようマスクされうるが、通 路の照明を点灯又は消灯することは守られる領域の画像に変化を生じさせ、誤警 報を生じさせる。 発明の概要 本質的に、本発明は迅速に変化するシーン及びゆっくりと変化するシーンの両 方を含む環境の変化に感応しない動き検出システムを記載する。本発明は、その 望ましい実施例では、誤警報が生ずる可能性を最小化すると同時に真の警報を無 視する可能性を最小化する。 本発明は上述のように、環境の変化はシーン全体に変化を生じさせ、一方シー ンの中の動きはシーンの中の小領域へ局部化されるという観察を前提とする。本 発明によれば、ビデオ画像の中の変化は、シーンの大きな領域に影響を与える大 域的なシーン変化について評価される。シーン全体に影響を与える変化について 画像を評価することにより、環境の変化は動きによって生ずる変化と区別される 。シーン全体に影響を与える変化は警報を発生することを抑制され、それにより 誤警報を減少させる。 更なる実施例では、局部変化が大域変化と一貫しているかどうかを決定するた め、局部変化は大域変化と比較される。大域変化と一貫していない局部変化は、 続いて動き検出のために評価される。このようにして、動きによって生じた局部 変化は、局部的な動きと同時に大域変化が生じたとしても、警報をトリガしうる 。この特徴は、侵入者からみれば、守られる領域への侵入者の侵入を隠すために 注意を逸らすためものとして環境の変化を使用することを制限する。 本発明の上述及び他の面は、図面を参照して、以下の詳細な説明によって当業 者によって容易に明らかとなろう。 図面の簡単な説明 図１は動き検出を有するビデオセキュリティシステムを示す図である。 図２は本発明による大域変化に対して感応しない動き検出のフローチャートを 示す図である。 図３は本発明によるランダムな変化、侵入者によって生ずる変化及び大域変化 に対応するフレームを示す図である。 図４は、動き検出閾値を計算するためのフローチャートを示す図である。 発明の望ましい実施例の詳細な説明 図１は、従来の技術で知られる動き検出器を有するビデオセキュリティシステ ムを示す図である。ビデオ画像１０１はカメラ１１０によって生成される。これ らの画像１０１はカメラの視野１１２を表わす。視野はカメラの位置、向き及び レンズ構成によって規定される。図１Ａ中、ビデオ画像１０１は監視局１２０及 び動き検出器１３０へ同時に送信される。動き検出器１３０は、制御器１３９の 制御の下、現在の画像１３６のフレームを前の画像１３７のフレームと比較する 。比較ブロック１３８は、現在の画像１３６が前の画 像１３７と実質的に異なるとき、警報信号１３１をアサートする。画像間の差分 は、例えば異なる値を有する画素（ピクセル）の数によって測定されうる。異な る画素の数が閾値を超過すれば、監視局へ警報信号が伝送される。閾値を使用す ることは、動き検出器を、例えば小動物がカメラの視野を横切ったときといった 小さな変化に対して感応しないことを可能にする。比較後、制御器１３９によっ て、現在の画像１３６は、ビデオ画像１０１の次のフレームの受信に備えて前の 画像１３７となる。動き検出器１３０は、シーンの一部を動き検出から阻止する ために任意のマスク特徴を含みうる。この阻止、又はマスクはマスクブロック１ ３５によって実行される。マスクは警報信号１３１がアサートされるべきかどう かを決定するときに比較ブロック１３８によって使用されるべきでない画像の領 域を識別する。マスクは、マスク１３５の領域に対応する現在の画像１３６と前 の画像１３７との間の差分が警報信号１３１をアサートするために使用されない よう、ブロック１３８へ与えられる。典型的なシステムでは、監視局は全ての動 きを示す完全なマスクされていない画像を受信するが、監視者はマスクされてい ない領域以外の動きに気づかないことに注意すべきである。 図１Ｂは、遠隔監視局を有するセキュリティシステムを示す図である。画像１ ０１及び警報信号１３１は送信器１４０及び受信器１５０を通じて監視者１２０ へ通信される。任意に、送信器１４０は監視者からのコマンド、又は動き検出器 １３１からのアサートされた警報信号を受信したときのみビデオ画像１０１を送 信するよう設計されうる。典型的には、送信器は１つ以上のビデオ画像バッファ を含みうる。警報信号１３１によって知らされるように動きを検出すると、送信 器はセキュリティ状態の評価について監視者を支援するため、現在のビデオ画像 並びに前の画像及び続く画像を送信する。 動き検出器１３０は、１つの画像を他の画像と比較することによって動作する 。画素毎に画像を比較するよりもむしろ、画像中の 画素のグループは典型的に単一のパラメータによって特徴付けられ、このパラメ ータは画像毎に比較される。本願中では、フレームという用語はこの画像の表現 を示すために使用され、各フレームの中にはＭＣＵと称されるサブエレメントが ある。ＭＣＵは同等なパラメータを有する画素のグループを示す。例えば、ＭＣ Ｕは８×８の画素の隣接するグループとして定義されえ、このＭＣＵのパラメー タはこれらの８×８画素の平均光度でありうる。３２０×２４０画素の画像はこ のように、８×８画素ＭＣＵの４０×３０のマトリックスへ分割されるフレーム を形成し、フレームは各ＭＣＵの中に平均画素値の４０×３０として記憶されう る。個々のＭＣＵの平均値が画像毎に実質的に変化した場合、何かがシーンに入 った又は出たと想定されうる。ＭＣＵのサイズは単一の画素と同じほど小さくて もよい。より大きなサイズは順次的な画像のより迅速な処理をもたらすが、解像 度の損失を伴う。 一般的な動き検出システムでは典型的に、警報をトリガするであろう物体の最 小のサイズを特定するパラメータが与えられる。このパラメータはＭＣＵの最小 数、又はＭＣＵの特定の配置として特定されうる。例えば、警報がトリガされる 前の少なくとも５つのＭＣＵ、又は少なくとも２ＭＣＵ×３ＭＣＵ領域の中で動 きが検出されねばならないことが特定されうる。このようにして、例えば小動物 は、小動物の画像がその中に現れる特定ＭＣＵがフレーム間で差分を示したとし ても、警報をトリガしない。警報をトリガするのに必要とされる最小の大きさの 領域はここでは「目標サイズ」と称される。 図２は、本発明による動き検出システムのフローチャートを示す図である。ブ ロック２００では、ビデオ画像は、ＭＣＵアレーとして記憶されるフレームを形 成するよう処理される。上述のように、ＭＣＵアレーは続く処理に必要な程度に 画像を特徴づけるパラメータを含む。各ＭＣＵは単一の画素に対応してもよく、 フレームはカ メラ１１０が与えるいかなる細部も含む完全なビデオ画像を含んでもよい。しか しながら処理を最適化するには、フレームは典型的には、各フレームに含まれる パラメータを相互に比較することによって各画像の比較を可能にするのに充分な 細部を含む画像の抽象化である。望ましい実施例では、ＭＣＵは画素の８×８の グループを表わし、これらの８×８の画素はそれらのルミナンスの平均値によっ て特徴付けられ、画素の他の特徴、例えば合成色は、ルミナンスパラメータに加 えて、又はルミナンスパラメータの代わりに使用されうる。ＭＣＵアレーはまず ブロック２１０において最小光強度について評価される。この評価はシステムの セルフテストによって実行され、最大強度、最小コントラスト等についてのテス トを含みうる。この評価はまたカメラの故意に不鮮明にされた可能性に対する警 報を与える。不十分な光が検出されるとブロック２１４においてエラーが報告さ れ、この画像に対して更なる処理は実行されない。 充分な光が検出されると、ブロック２２０において初期化試験が実行される。 最初のフレームであれば、比較は実行され得ず、システムは参照ＭＣＵアレーを 更新するために直接ブロック２７０へ進む。参照ＭＣＵアレーは、続くＭＣＵア レーが比較されるＭＣＵアレーである。典型的な実施例では、このアレーは単に 現在のアレーＭＣＵの複製である。しかしながら、参照アレーは多数の前の画像 の合成であることが有利である。例えば、望ましい実施例では、参照ＭＣＵは全 ての前の画像の反復的な加重平均である。この平均されたＭＣＵは、風にそよぐ 葉によって生じうる迅速な画像変化を抑制するのに有効であるとともに、日の出 、日の入等によって生ずるゆっくりとしたルミナンス変化を許すことが分かって いる。 参照ＭＣＵは、続くフレームの比較に使用されるべきパラメータを計算するた めにブロック２８０において評価される。例えば、望ましい実施例では、ＭＣＵ エレメント間の値の分散又は偏差は画像中に含まれるコントラストを示す。この コントラストは、続くＭＣ Ｕの比較のための閾値の最小値をセットするために使用されうる。即ち、続くＭ ＣＵの比較においては、この閾値を超える変化のみが著しい変化としてフラグを 付される。コントラストに比例するこの閾値の自動調整は、かなり異なる見る条 件下でさえも一貫した動き検出性能を与える。例えば画像が明るい晴れた日に生 成されれば、画像中にかなりの量のコントラスト、従ってシーン中のアイテムの ランダムな動き、又は侵入者による画像変化によるかなりの光度の変化を予期で きる。ランダムな動きによって生ずる誤警報を最小化するため、閾値はランダム な動きによって生ずると予期される光度の変化よりも大きくセットされる。この ように、閾値は画像が高い度合いのコントラストを含むときに高くなるはずであ る。同じシーンが曇った日に見られたとき、コントラストは、画像の変化に伴う 光度の変化と同様により低くなる。閾値は、ランダムな動きに対する感度の低さ を同じ程度に略維持するとともに、侵入者の侵入に対する感度の高さを同じ程度 に維持するために、より低いコントラストの画像に対しては下方に調整されるべ きである。閾値をコントラストに依存してセットすることにより、システムは自 動調整に備えており、それによりこの一貫性を自動的に維持する。参照画像を形 成し、続く比較のために閾値レベルをセットした後、プロセスはブロック２９０ で戻り、ブロック２００において次の画像が到着するのを待つ。 続く画像の受信と同時に、上述のように、画像はブロック２００において新し いＭＣＵアレーを生成するために処理され、ブロック２１０において最小光強度 についてチェックされる。最初のフレームでなければ、ブロック２３０において 差分アレーを生成するよう上述の参照ＭＣＵアレーと比較される。望ましい実施 例では、これは現在のＭＣＵ及び参照ＭＣＵの中の夫々の対応するＭＣＵのエレ メント毎の減算である。各対応するＭＣＵの差分の大きさは差分アレーの中に格 納される。 個々のＭＣＵの差分係数が、ブロック２４０において決定される検出閾値を超 えると、ブロック２５０において差分フラグマップの中のこのＭＣＵに対応する 差分フラグがセットされる。差分フラグマップは、例えば参照ＭＣＵから検出閾 値量だけ異なる各現在のＭＣＵに対しては１を含み、そうでなければ０を含む。 侵入者は侵入場所においてこのマップ中に１のクラスタを形成する。ブロック２ ６０においてこのマップは上述の目標サイズを超過するクラスタが存在するかど うかを決定する。１つ以上の係るクラスタが存在すれば、ブロック２６５におい て警報が鳴らされる。いずれの場合も参照アレーはブロック２７０において更新 され、ブロック２８０において評価され、プロセスは次のフレームを待つために 戻る。 参照アレーの更新は、警報が鳴らされたか否かに依存して行われうる。例えば 、鳴らされた警報に応じて何らかのアクションが取られるまで、警報前参照画像 を更新しないことが望ましい。同様に、警報を鳴らすと共に他の処理が行われて もよく、この処理は係る処理が中断されずに進行することを可能にするよう続く フレームのためにバイパスされてもよい。 図３は図２のフローチャートの動作を詳細に示す図である。図３Ａは、光度の ランダムな変化を受けるシーンを表わし、図３Ｂは、侵入者の侵入時のシーンを 表わし、図３Ｃは大域変化の発生時のシーンを表わす図である。各図中、参照フ レーム３１０は同一である。参照フレーム３１０、続くフレーム３２０Ａ，３２ ０Ｂ，３２０Ｃ及び差分フレーム３３０Ａ，３３０Ｂ，３３０Ｃは夫々５×４マ トリックスに配置された２０のＭＣＵ３ｌ５を含む。概念上、これらのフレーム はカメラ１１０の視野１１２に対応してもよいシーンの分割を表わすよう配置さ れる。例えば、各ＭＣＵの中に示される数は光度を表わし、参照フレーム３１０ はマトリックスの上方領域では空又は天井光に対応する高い値を示し、一方下方 領域では地面又は床に対応するより低い値を示す。本発明と一貫して、フレー ム表現の構造及び対応は、例えばより効率的な処理のために他の形式を取りうる 。 図３Ａ中、続くフレーム３２０Ａは参照フレームからのランダムな変化を表わ すエントリを有する。ＭＣＵ３２１は値２１を示し、対応する参照フレーム中の 対応するＭＣＵ３１１は値２５を示す。ＭＣＵ３２１とＭＣＵ３１１との間の差 分の大きさは対応する差分フレームＭＣＵ３３１の中に値４として示されている 。同様に、ＭＣＵ３３２及び３３３の値はＭＣＵ３２２及び３１２、ＭＣＵ３２ ３及び３１３の間の差分の大きさに夫々対応する。 閾値を１０と仮定すると、図２のブロック２５０によって計算される差分フラ グマップは３５０Ａに示される。差分フレーム３３０Ａの中の少なくとも１０の 値を有するＭＣＵは、差分フラグマップ３５０Ａの中で対応する１を有する。差 分フラグエントリ３５３は差分ＭＣＵ３３３の値１１に対応する値１を有し、一 方夫々値４及び３を有するＭＣＵ３３１及び３３２に対応する差分フラグエント リは夫々３５１及び３５２において値０を有する。差分フラグマップ３５０Ａの エントリのうちの２つが１を含むが、図２中のブロック２６０の目標サイズパラ メータは例えば、２つの連続するＭＣＵであれば、ブロック２６５において警報 は鳴らされない。 図３Ｂは、３４１で示されるＭＣＵに対応する領域の中への侵入者の侵入に対 応する。３４２の差分ＭＣＵは、３４１のＭＣＵと３４０のＭＣＵとの間に大き な差分を示す。従って、差分フラグマップは３４３において１のクラスタを示す 。このクラスタが例えば２つの連続するＭＣＵといった目標サイズパラメータを 超過すれば、ブロック２６５において警報が鳴らされる。 図２を参照して上述されたように、差分アレーはブロック２４０及び２５０に おいて差分クラスタを識別するために評価される。大域変化はこの評価において 区別されうる。大域変化は、ＭＣＵの大多数に変化をもたらすことが予期されう る。このように、差分ア レーが少しの局部化された変化よりもむしろ多くの変化を含むとき、侵入よりも むしろ大域変化が生じたことが推測される。変化が広域的であるか局部化されて いるかを評価するために任意の数のアルゴリズムが使用されうる。例えば、差分 アレーの中の所与の最初の大きさを超えるエレメントの数の計数が使用されうる 。この最小の大きさが上述の閾値と同じであれば、計数は差分フラグマップの中 でセットされたフラグの数でありうる。計数が侵入者の侵入によって予期される 計数をかなり超えれば、変化は大域的であると宣言されえ、このフレームに対し て警報は抑制される。 図３Ｃは、例えば稲妻又はフラッシュ球の閃光といった大域的な事象に対応す る。続くフレーム３２０ＣのＭＣＵの値は、光度の著しい増加を示し、これは差 分フレーム３３０Ｃに反映されている。上述の例のように、閾値が１０であれば 、差分フラグエントリの殆どは３５０に示されるように１にセットされる。 本発明によれば、例えば大多数のＭＣＵの中の１の発生は大域的な事象の発生 を知らせるために使用されえ、それによりブロック２６５において警報を鳴らす ことは抑制される。本例では、差分マップ３５０Ｃは大多数のエントリが１を含 むため、続いて警報が鳴らされることは抑制される。 このように、上述のように、差分フラグの評価は局部変化を大域変化と区別す るために有効に使用されうる。この区別は次に、従来技術によるシステムでは大 域変化の発生によって生じていた誤警報が鳴ることを抑制するために使用されう る。 上述の差分フラグアプローチに代えて、大域変化と局部変化とを区別するため に、差分アレーの中のエレメントの偏差が使用されうる。大局的な変化は全ての エレメントに同様に影響を与え、従って差分の大きさの間の偏差は小さくなるこ とが予期される。しかしながら局部的な侵入は侵入領域には差分を与えるが、他 の領域には差分を与えない。このように、侵入の場合、典型的には大きな偏差が 生ずる。アレーの中の大域変化と局部化された変化とを区別するための上述及び 他の方法は、当業者に周知であり、本発明の精神及び範囲内にある。 ブロック２４０及び２５０における差分アレーの評価は、上述のように単に大 域変化が検出されたときに警報を鳴らすことを抑制するためのフラグをセットす ることのみができたが、本発明の更なる実施例は同時に局部変化及び大域変化が 生ずる場合に警報を鳴らすことを可能にする。望ましい実施例では、大域変化の 効果は、局部的な動き検出に対する閾値のレベルを上げることによって可能にさ れる。図２に図示され、図４に詳細に図示されるように、検出閾値は各フレーム について調整される。差分の大きさの平均は、図４のステップ４１０乃至４５０ に示されるように計算される。この平均差分は、大域変化に対しては高く、局部 変化に対しては低いことが予期される。大域感度係数によって基準化されるこの 平均は、ブロック２５０において差分フラグをセットするために使用される検出 閾値である。しかしながら、ブロック４６０に示されるように、検出閾値は上述 のブロック２８０において規定された閾値の最小値より小さくセットされること はない。大域感度係数はユーザによって定義されうる係数であり、典型的には１ 以上である。 図３Ｃは、３５５Ｃにおける増加された閾値の効果を示す図である。上述のよ うに閾値が１０であれば、差分フレーム３３０Ｃは差分フラグ３５０Ｃを生成す るが、閾値が４５であれば、同じフレーム３３０Ｃは差分フラグ３５５Ｃを生成 する。本発明によれば、ブロック４１０乃至４５０によって、差分フレーム３３ ０ＣのＭＣＵの平均値は３２であると計算される。典型的な大域感度係数１．５ を仮定すると、ブロック４６０で得られる検出閾値は４８となる。予期されるよ うに、より高い閾値ではこの閾値を超えるＭＣＵはより少なくなり、従って差分 フラグ３５５Ｃの中のエントリ１はより少なくなる。 上述の本発明による動的検出閾値設定の有効性は、以下のより一般的な場合に ついての例示によって最もよく理解されよう。 ＭＣＵの値が０（黒画像）から１００（白画像）までの範囲をとると仮定する 。更に、画像コントラストは閾値の最小値が１０にセットされ、侵入者は画像の ＭＣＵの１０％に約３０の差分を生じさせ、ユーザは大域感度を１．５０にセッ トしていると仮定する。大域変化が無いときは、ランダムな要因によって生ずる ように、画像間の平均差分は５であると仮定する。侵入者がいないときは、この 平均差分（５）は感度（１．５）によって乗算され、閾値の最小値（１０）と比 較される。閾値の最小値（１０）はこの積（７．５）よりも大きいため、検出閾 値は１０にセットされる。小動物のランダムな侵入によって生じうるような少な くとも１０の差分を有するＭＣＵは、対応する差分フラグをセットさせる。セッ トされたフラグのクラスタが目標サイズよりも大きいときにのみブロック２６５ において警報が鳴らされる。 侵入者の侵入があり、大域変化がない場合を考える。侵入者は約３（３０×１ ０％）の平均差分の変化を与え、ブロック４５０において８の平均差分を生ずる 。ブロック４６０において、検出閾値は閾値の最小値（１０）、及び平均差分（ ８）に大域感度（１．５）を乗じたもののうちの高い方にセットされる。即ち侵 入者の侵入により、検出閾値はより高い方の１２にセットされる。侵入者が３０ 単位の変化を生じさせた各ＭＣＵは、この閾値の１２と比較されたとき、対応す る差分フラグをセットさせる。侵入者に対応するセットされたフラグが特定の目 標サイズを超過すると想定すると、ブロック２６５において警報が鳴らされる。 ここで大域変化があり、侵入者がない場合を考える。得られる差分の大きさは 特定の大域変化に依存する。ＭＣＵ値の中の平均差分をブロック４５０で計算さ れるように４０へ増加させる場合を考える。従来の動き検出器はこれらの条件下 では、ＭＣＵの大多数が閾 値の最小値を超え、かなり大きな異なるフラグのクラスタがセットされるため、 警報を鳴らす。しかしながら本発明によれば、検出閾値はブロック４６０におい て６０（４０×大域感度係数１．５０）の値まで調整される。変化が平均変化４ ０よりもかなり大きい場所のみに差分フラグがセットされる。大域変化は画像全 体に比較的均一に影響を与えることが予期され得るため、係る場所は最小である ことが予期される。フラグは殆ど、又は全くセットされず、警報は鳴らされない 。このように、フレーム間のＭＣＵ値の平均変化に依存する閾値の動的調整は、 大域変化によって引き起こされる誤警報の数を最小化するという所望の効果を有 する。 最後に、大域変化と侵入者とが同時である場合、例えば、雷雨中に侵入者が稲 妻が光っている間だけ動くことによって検出から逃れようとする場合を考える。 従来のセキュリティシステムは警報を鳴らすかもしれないが、監視者はこれを稲 妻によってトリガされた誤警報であるとして解釈するため、最小の効果を有しう る。多分、従来のセキュリティシステムの監視者は最初の幾つかの稲妻によって 生じた誤警報の後、動き検出器をターンオフしているであろう。しかしながら、 ここに開示される望ましい実施例では、大域変化から侵入者を区別することが可 能となる。局部変化及び大域変化が生ずるとき、一方の効果が他方の効果を減少 させうるため、平均差分は両方の合計よりもいくらか少なくなる。しかしながら 理解を容易にするため、効果は略加法的であり、本例の環境では、侵入者によっ て生ずる殆どのＭＣＵは殆ど７０まで上昇すると共に他のＭＣＵは約４０まで上 昇し、ブロック４５０において約４２の差分平均を生成すると仮定する。結合さ れた大域変化及び侵入者による変化は従って、６３（４２×１．５０）の検出閾 値を生ずる。侵入者によって影響される殆どのＭＣＵはこの閾値の最小値以上で あるため、ブロック２５０において対応する差分フラグがセットされ、ブロック ２６５において警報が鳴らされる。このようにして、この望まし い実施例では、局部変化は大域変化と同時に生じたときでさえも検出されること が分かる。従って、この望ましい実施例の使用により、大域変化の発生によって 真の侵入に気づかない可能性はかなり減少される。 閾値を調整するために他の技術が使用されうる。例えば、大域的な感度係数を 更に変化させるために差分の偏差が使用されてもよく、これは図１のプロセス２ ８０に関して上述された閾値の最小値を調整するための技術と同様である。例え ば、大域的な出来事が殆どの画像を除去する効果を有し、わずかなコントラスト を生成する場合、上述の例の大域感度は１．２０へ減少されてもよく、それによ り以前のように平均を５０パーセント超える差分ではなく、平均を２０パーセン トだけ超える差分はその対応する差分フラグをセットされる。 望ましい実施例は閾値を調整することによって動作するが、同じ効果を達成す るために同等の技術が使用されうる。例えば、画像に対応する元のＭＣＵアレー は平均変化に依存する量だけ変更されえ、この変更されたアレーに対して従来の 動き検出技術が使用されうる。即ち本発明に一貫して、大域変化に関連しうる特 徴は原画像から除去されうる。画像のこの変更された表現に対する続く動き検出 は、大域変化に感応しないが、同時に局部的な動き検出能力を有する動き検出を 与える。 同様に、本発明の範囲及び精神に一貫して、他のアルゴリズムが使用されうる 。例えば、大域変化は典型的に１方向、即ち全てのＭＣＵに対して正又は負のい ずれかの方向に影響を与えることに注目して、ブロック４３０において交互の差 分の合計が計算されうる。即ち、正の変化の合計及び負の変化の合計である。こ れらの合計のうちの大きい方は大域変化とみなされ、閾値は高い方の平均に基づ いてセットされうる。或いは、風にそよいでいる樹木、又はちょこちょこ走って いる動物といった大域的なランダムな変化は、これら の事象のランダムな性質により、典型的には幾らかの正の変化及び幾らかの負の 変化をもたらすことに注意すべきである。正の変化の合計と負の変化の合計との 間の差分は検出閾値を調整し、それによりランダムな差分の影響を最小化するの に使用されうる。 本発明により、大域変化及び局部変化の効果を区別することによって、誤警報 が最小化されうることがわかる。多数の原因によって生ずる効果を区別するため の既知の統計的及びヒューリスティックな技術が存在し、この適用に非常に適し ている。例えばχ²検定は、どの個々のＭＣＵが全ＭＣＵの母集団と明らかに異 なるかを決定するために使用されうる。或いは、ＡＮＯＶＡ（偏差分析）検定は 、ＭＣＵを行列の形で評価することによって、ＭＣＵエレメントによって測定さ れる差分が大域的な事象又は局部的な事象と一貫性があるかどうかを決定するた めに使用されうる。大域的な事象では、個々の行又は列は、他の列又は列のよう に明らかに異なる特性を表わしてはならない。一方侵入者は、侵入領域に共通な 量及び列の偏差を生じさせる。係るＡＮＯＶＡ技術は、例えば大域変化が１方向 的ではない環境において最もよく使用されうる。例えば、殆どのカメラは光の条 件を変化させる自動レンズ開口調整を有する。急激な光強度の上昇に晒されたと き、係る光補償カメラの画像は照明された領域では増加を、同時に影になった領 域では減少を示す。 同様に、実施の容易のためであるが、望ましい実施例は、単一の現在の画像を 単一の参照画像と比較することによって動作し、ここで実施される原理は、局部 変化を大域変化と区別するための一連の画像の比較及び評価に同様に適用可能で ある。 上述においては発明の原理のみが例示されている。従って、当業者によって、 本発明の原理を実施し、従って本発明の精神及び範囲内にある、ここに明示され ていないが様々な配置を案出することが可能であることが認められる。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．目標サイズパラメータを決定する段階と、 大域変化パラメータを決定する段階と、 １つ以上の第１の画像に依存して参照フレームを形成する段階と、 第２の画像に依存して続くフレームを形成する段階と、 差分尺度を形成するよう該続くフレームと該参照フレームとを比較する段階と 、 該差分尺度、該目標サイズパラメータ及び該大域変化パラメータに依存して警 報信号を発生する段階とを含む、順次画像の中の動きを検出する方法。 ２． 上記警報信号を発生する段階は、 検出信号を形成するために上記差分尺度と該目標サイズパラメータとを比較す る段階と、 抑制信号を形成するために上記差分尺度と該大域変化パラメータとを比較する 段階と、 該検出信号及び該抑制信号に依存して警報信号を発生する段階とを含む、請求 項１記載の動きを検出する方法。 ３． 上記警報信号を発生する段階は、 該差分尺度及び該大域変化パラメータに依存して閾値係数を決定する段階と、 該差分尺度及び該閾値係数に依存して検出尺度を決定する段階と、 該検出尺度及び該目標サイズパラメータに依存して警報信号を発生する段階と を含む、請求項１記載の動きを検出する方法。 ４． 上記差分尺度を形成するために続くフレームと参照フレームとを比較する 段階は、 差分フレームを形成するために続くフレームと参照フレームとを比較する段階 と、 該差分尺度を形成するよう、その差分が該差分フレームの他のサブエレメント の値とは実質的に異なる値を有する該差分フレームのサブエレメントを識別する 段階と含み、 該フレームはサブエレメントを含み、 各サブエレメントは該第２の画像中の小領域に対応し、 各サブエレメントは第２の画像中のサブエレメントの対応する小領域における 第２の画像及び第１の画像の間の差分を表わす値を有する、請求項１記載の動き を検出する方法。 ５． 上記第２の画像と第１の画像との間の差分を表わす該値は、該第２の画像 の該小領域のルミナンスに依存して決定される、請求項４記載の方法。 ６． その値が他のサブエレメントの値とは実質的に異なるサブエレメントの識 別は、 異なるフレームの全てのサブエレメントの平均値を計算する段階と、 各エレメントの値を該平均値と比較する段階とからなる、請求項４記載の方法 。 ７． 他のサブエレメントの値とは実質的に異なる値を有するサブエレメントの 識別は、有意な差分に対する統計的な検定を含む、請求項４記載の方法。 ８． 警報信号の発生は更に該第１の画像の特性に依存する、請求項１記載の方 法。 ９． 該第１の画像の特徴はコントラスト尺度と相関する、請求項８記載の方法 。 １０． １つ以上の第１の画像に依存して参照フレームを形成する手段と、 第２の画像に依存して続くフレームを形成する手段と、 該続くフレームを該参照フレームと比較する手段と、 該参照フレームと続くフレームとの比較に依存して閾値係数を形成する手段と 、 該閾値係数と、該参照フレームの該続くフレームとの比較とに依存して動き検 出信号を形成する手段とを含む、動き検出システム。 １１． 該参照フレームを形成する手段は、 該第１の画像の１つ以上の特徴の加重平均を計算する手段を含む、請求項１０ 記載の動き検出システム。 １２． 該続くフレームを参照フレームと比較する手段は、該第１の画像の１つ 以上の特徴に依存する、請求項１０記載の動き検出システム。 １３． 上記第１の画像の特徴のうちの１つはコントラスト係数である、請求項 １２記載の動き検出システム。 １４． 参照フレームは、夫々が該第１の画像中の小領域に対応する１組の第１ のサブセクションを含み、 続くフレームは、夫々が該第２の画像中の小領域に対応する１組の第２のサブ セクションを含み、 該第１及び第２のサブセクションの夫々は該第１及び第２の画像の対応する小 領域の特徴に依存する係数を含む、請求項１０記載の 動き検出システム。 １５． 該参照フレームと続くフレームとの比較は、該１つ以上の第１のサブセ クションの係数と１つ以上の第２のサブセクションの対応する数との比較を含む 、請求項１４記載の動き検出システム。 １６． 該第１及び第２の画像の該小領域は、ルミナンス尺度によって特徴付け られ、 該第１及び第２のサブセクションの係数は対応する第１及び第２の小領域のル ミナンス尺度に依存する、請求項１４記載の動き検出システム。 １７． 第１の画像に依存して参照フレームを形成する手段と、 第２の画像に依存して続くフレームを形成する手段と、 複数のサブエレメントを含む差分フレームを形成するよう、該参照フレームを 該続くフレームと比較する手段と、 該差分フレームに依存して閾値係数を決定する手段と、 動き検出信号を生成するよう、該サブエレメントの夫々を閾値係数と比較する 手段とを含む、動き検出システム。 １８． 該サブエレメントは該第２の画像の部分に対応し、 該サブエレメントの夫々は第２の画像及び参照画像の対応する部分の間の差分 を表わす値を有し、 該閾値係数は該サブエレメント値の統計量である、請求項１７記載の動き検出 システム。 １９． 該閾値係数を決定する手段は、更に該第１の参照フレームの特徴に依存 する、請求項１７記載の動き検出システム。 ２０． 該参照フレームを形成する手段は、更に１つ以上の前の画像に依存する 、請求項１７記載の動き検出システム。