JP2001186511A - 監視装置、監視プログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

監視装置、監視プログラムが記録された記録媒体

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Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明の目的は，低コストかつ環境変動にロバ
ストな監視装置の提供にある 【解決手段】 時系列に画像を入力する手段と入力した
画像を複数記憶する背景画像記憶手段と該背景画像記憶
手段の複数の背景画像と新たに入力した画像との相異度
を計算し，記憶する相異度画像記憶手段と，相異度画像
記憶手段の相異度の値を利用して侵入物体の有無を判定
する手段を具備する。これによって、屋外のような環境
変動が激しいところのカメラ映像から，複数の背景映像
を自動的に登録できるため，木立の揺れ，雨や雪，水面
の反射などによる環境変動があっても誤報を出さないロ
バストな監視装置が提供できる。また、使用されなくな
った背景画像は自動的に消去されるため，検出速度の低
下や検出感度の劣化が防止できるという効果がある。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，監視システムの分
野で使われる監視装置、及び、これをコンピュータで実
現するためのソフトウェアプログラムに関わる。特に、
本発明は、低コストかつ撮影環境の変動にロバストな監
視装置、及び、これを実現するソフトウェアプログラム
を提供する。
【０００２】
【従来の技術】現在，道路，踏み切り，公共施設，銀行
のサービスフロア，コンビニエンスストア，または、マ
ンションのエレベータ等のいたる場所でカメラによる監
視が行われている。これら監視の目的は，事故や犯罪の
未然防止と事後の速やかな処置を行うことである。
【０００３】電力，ガス，または、水道等の公共施設の
監視システムでは，屋内だけでなく，屋外にも複数の監
視カメラが設置されている。これによって，監視員は監
視センタのモニタテレビで現場の状況をリアルタイムで
把握できる。しかし，複数の監視カメラの映像を長時間
に渡って見続ける作業は，疲労によって「見落とし」な
どを引き起こす。そこで、必要な時のみモニタテレビで
確認できる監視システムとして，侵入物体や異常を検出
した場合のみ警報音を鳴らして通知する方法が一般的に
採用されている。この検出には，赤外線センサー，ドア
センサー，または、温度センサーなど各種センサーを用
いる方法や、監視カメラの映像を直接解析する方法があ
る。前者は、確実性は高いが、監視カメラ以外に新たな
センサを多数設置する必要がありコスト高になる。後者
は特別なセンサーの設置が不要であるため低コストであ
る。しかし，屋外のような環境変動が激しいところのカ
メラ映像では，木立の揺れ，雨や雪，水面の反射などに
よる映像の変化があるため、誤って警報を出力するとい
う問題がある。
【０００４】たとえば，特開平５−１４８９３の監視装
置では，時間方向の平滑化処理で作成した背景画像と入
力画像との比較によって，侵入物体を検出するため，背
景が変動しない場合は，正常に侵入物体が検出できる。
屋外等の背景が絶えず変動している環境下では，原理
上，過剰に検出するという問題がまだ残されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】以上のように従来の監
視装置では，確実性を高めるとコスト高になり，低コス
トにすると誤報が増加するという問題があった。本発明
が解決しようとする課題は低コストかつ環境変動にロバ
ストな監視装置、及び、これを実現するソフトウェアプ
ログラムの提供にある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに，時系列に入力した複数の画像を記憶する背景画像
記憶手段と、上記複数の画像と新たに入力した画像との
画素ごとの差分絶対値の最小値（相異度）を求めて記憶
する相異度画像記憶手段と、上記相異度を用いて侵入物
体の有無を判定する判定手段を具備する。
【０００７】
【発明の実施の形態】図１は，本発明の監視装置の侵入
物体検出の原理を示す図である。監視カメラの映像中に
侵入物体が映っているかどうかは，予め侵入物体が映っ
ていない背景画像１７４を記憶しておき，これと入力し
た画像１７３と比較して，変化する画像部分を検出し
て，侵入物体の有無を判定する。その際，背景画像は，
何通りかのパターンを記憶しておき，それらすべての背
景画像と入力画像との比較を行うようにする。たとえ
ば，背景の木の枝が揺れる可能性があれば，それらの揺
れたパターンを何通りか記憶しておく。このようにする
ことで，たとえ，風で木の枝が揺れたとしても，それら
のパターンは予め記憶してあるので，背景画像のいずれ
かと入力画像が一致する。したがって，従来は，木の枝
が揺れただけで，誤って侵入物体ありと判定しがちであ
ったが，本発明では，背景の変動に対して，頑健な，侵
入物体検出が達成される。
【０００８】図２は，本発明の監視装置を利用した監視
システムの一例である。監視カメラ２００からの映像信
号は，監視装置１００のビデオ入力端子１１０から入力
され，ディジタル画像に変換される。ディジタル画像は
ビデオ出力端子１１０からアナログ画像としてデイスプ
レィ２２０に表示される。また侵入物体ありと判定した
ときに発せられる警報信号はモデム端子１４０から電話
回線を通して監視センタへ送られる。その際，携帯電話
２１０なども利用可能である。監視装置１００は赤外線
受光部１３０を介して，リモコンからの指示によって制
御される。
【０００９】以上のように本発明の監視装置１００に接
続される監視機器として、従来のアナログの監視カメラ
やディスプレイがそのまま利用可能である。さらにモデ
ムを介して遠方に警報信号を伝送できる。
【００１０】図３は本発明の監視装置を汎用コンピュー
タにより実現する際のシステム構成図の一実施例であ
る。すなわち、汎用コンピュータでソフトウェアプログ
ラムを実行することによって本発明の監視装置を実現す
る。
【００１１】まず１１１は監視カメラからの映像信号２
１０をディジタル画像に変換するA/D変換器である。変
換されたディジタル画像はインタフェース１１２を介し
てメモリ１７０に取り込むと同時にビデオメモリ１１８
に取り込まれる。
【００１２】ビデオメモリ１１８はディスプレィ２２０
に表示される画像をディジタルデータとして格納する。
１１９は，一般にRAMDACとも呼ばれている種類のD/A変
換器であり，ビデオメモリ１１８に書かれたデータを走
査線スピードに合わせて逐次読みとり，ディスプレイ２
２０に描画する。したがって，ビデオメモリ１１８のデ
ータを更新すると，その更新内容がディスプレイ２２０
の表示内容に直ちに反映される。
【００１３】ディスプレイ２２０は，画像を表示するた
めのデバイスであり，例えば，小型のCRTやプラズマデ
ィスプレイであっても良いし，液晶タイプの表示デバイ
スであっても構わない。こうした画像の取り込みを，秒
３０回程度の頻度で繰り返すことで，ディスプレイ上で
連続的な動画の表示が行える。
【００１４】補助記憶装置１６０は，ハードディスク等
の大容量記録装置であり，ディジタルデータを半永久的
に記録するための装置である。これは，PCMCIA方式のハ
ードディスクカードのように記憶装置ごと本体から着脱
できたり，あるいは，DVD-RAM，フラッシュメモリ等の
ように，記録媒体のみを着脱できるタイプの記録装置で
あっても構わない。
【００１５】ＣＰＵ１５０は，侵入物体検出のための制
御をはじめ，本発明の監視装置の機能を実現するための
ソフトウエアプログラムを実行する。プログラムは，メ
モリ１７０に常駐し，プログラムの実行に必要となるデ
ータもここに必要に応じて格納される。
【００１６】モデム１３９は録画した画像や警報情報を
電話回線を通じて伝送する。赤外線受光部１３０はリモ
コンからの情報入力デバイスである。入力情報は，イン
タフェース１３１を介して，ＣＰＵ１５０に伝えられ，
適宜処理される。１８０は，以上述べた各デバイス間を
相互につなぐデータバスである。
【００１７】以上の監視装置のシステム構成において，
本実施例では，まずメモリ１７０内に格納された侵入物
体検出制御プログラム１７２によって，取り込まれた画
像をメモリ１７０に入力画像データ１７３として格納し
ながら，逐次ビデオメモリ１１８に転送し，ディスプレ
ィ２２０に表示する。さらに侵入物体検出処理の後，必
要に応じて画像を補助記憶装置１６０に録画データとし
て格納する。また，侵入物体ありと判定した場合はモデ
ム１３９を介して警報信号を出力する。
【００１８】図４は，本発明の監視装置に指示を与える
リモコンの一実施例である。リモコン４００からのすべ
ての指示コマンドは赤外線発光部４２０からの赤外線信
号を介して発行される。４１０は電源のON/OFFを指示す
るボタンである。４３０は侵入物体の検出を指示するボ
タン，４３２は侵入物体検出の制御パラメータを設定す
るボタン，４３３は各種データを設定するボタン，４３
４は項目を選択するパドルスイッチ１であり，左右上下
に押すことができる。４３５は０から９までの数値を設
定するパドルスイッチ２であり，上を押すと大きな値に
なり，９が上限である。一方，下側を押すと小さな値に
なり，０が下限である。
【００１９】次に，制御パラメータ設定ボタン４３２，
検出ボタン４３０の操作について以下に説明する。制御
パラメータ設定ボタン４３２が押されると，ディスプレ
ィ２２０には図５に示す侵入物体検出のための制御パラ
メータ設定画面が表示される。図において５００はカー
ソル，５１０は背景画像数入力領域，５１１は、登録し
た背景を消去する時間である背景忘却時間入力領域，５
１２は物体判定サイズ入力領域である。
【００２０】カーソルをパドルスイッチ１を操作して，
背景画像数入力領域５１０の所定の桁に移動して，パド
ルスイッチ２を操作して，所望の背景画像数を入力す
る。次に設定領域５３０にカーソルを移動して設定ボタ
ン４３３を押すと，最大に記憶できる背景画像数がパラ
メータとして設定される。
【００２１】また同様にして，カーソルをパドルスイッ
チ１を操作して，背景忘却時間入力領域５１１の所定の
桁に移動して，パドルスイッチ２を操作して，所望の背
景忘却時間を入力する。次に設定領域５３１にカーソル
を移動して設定ボタン４３３を押すと，最短の背景忘却
時間がパラメータとして設定される。
【００２２】さらに，カーソルをパドルスイッチ１を操
作して，物体判定サイズ入力領域５１２の所定の桁に移
動して，パドルスイッチ２を操作して，所望の物体判定
サイズを入力する。次に設定領域５３２にカーソルを移
動して設定ボタン４３３を押すと，最小限の物体判定サ
イズがパラメータとして設定される。
【００２３】最後に領域５４０にカーソルを移動して設
定ボタン４３３を押すと制御パラメータ設定画面が終了
する。なお、リモコンを用いず、監視装置自体にボタン
やパドルスイッチを備えてももかわまない。また、汎用
コンピュータで本発明の監視装置を実現する場合は、リ
モコンの代わりにキーボードのキーにそれぞれのボタン
やパドルスイッチの機能を割り当ててもよい。
【００２４】検出ボタン４３０が押されると，ディスプ
レィ２２０には図６に示す基本画面が表示される。図６
において６００は入力画像の表示領域，６１０は侵入物
体を検出して録画した画像を一覧表示する領域であり，
録画した画像６１１は縮小して並べて表示される。その
際，物体の存在領域６１２や検出した時刻情報６１３も
表示される。また６２０，６３０，６４０は侵入物体検
出のために現在設定されているパラメータを表示してお
り，６２０は背景画像数，６３０は背景忘却時間，６４
０は物体判定サイズである。
【００２５】この基本画面によりユーザは現在から過去
に至る侵入物体の検出状況がすばやく把握できるという
効果がある。
【００２６】図７は本発明の監視装置を実現するための
侵入物体検出制御プログラム１７２の一実施例である。
まずステップ９００は初期化処理であり，ディスプレィ
に図６の基本画面を表示する。そしてステップ９０５で
検出の状態を制御する変数STATUSを０にリセットする。
【００２７】そして，監視装置の電源が入っている間
（ステップ９２０），以下の制御処理を実行する。
【００２８】まずステップ９３０でリモコンのボタンの
状態をチェックし，以下のステップ９４０の判定処理を
行う。
【００２９】もし制御パラメータ設定ボタン４３２が押
された場合は，ステップ９４１で制御パラメータ設定処
理を実行する。この処理はユーザとの対話処理であっ
て，システムは図５の制御パラメータ設定画面をディス
プレイへ表示した後，ユーザがリモコン４００を操作し
て数値を入力する。処理が終了すると，デイスプレィの
表示は図６の基本画面に戻す。
【００３０】次に，ステップ９５０の判定処理を行う。
【００３１】もし変数STATUSが０で検出ボタン４３０が
押された場合は，検出初期化処理９５１を実行する。検
出初期化処理では，侵入物体の映った画像を録画する際
の、録画データのヘッダ情報である，録画開始年月日，
録画開始時刻，録画個数Ｎを補助記憶装置１６０に書き
込む。録画個数は最初は０とする。また，入力画像のフ
レーム番号を１に初期化するとともに，監視カメラから
画像を入力して背景画像データ１７４として登録してお
く。さらにまた，検出のための制御データ１７６を初期
状態に設定する。
【００３２】そしてステップ９５２で変数STATUSに１を
セットし，検出中の状態にする。
【００３３】もし変数STATUSが１で検出ボタン４３０が
押された場合は，ステップ９５３を実行し，変数STATUS
を０にリセットし，検出終了の状態とする。
【００３４】次にステップ９６０の判定処理で，STATUS
が１の場合はステップ９６１で検出処理を行い，侵入物
体が検出された場合は補助記憶装置１６０に画像を書き
込むとともに，警報信号を出力する。この検出処理の詳
細は後で，図１３を用いて説明する。その前に検出処理
で使用される各種のデータ構造を説明する。
【００３５】図８は本発明の録画データ１６１のデータ
構造の一実施例である。録画データはヘッダ部と画像部
から構成される。ヘッダ部には，録画開始年月日１６１
−１，録画開始時刻１６１−２，録画個数１６１−３を
記録する。画像部には，取得画像毎にフレーム番号１６
１−４，画像取得年月日１６１−５，画像取得時刻１６
１−６，画像データ１６１−７を記録する。
【００３６】図９は入力画像と背景画像のデータ構造で
ある。１７３は入力画像であり横Ｗ画素，縦がＨ画素で
ある。標準のＮＴＳＣ規格の画像ではＷは６４０，Ｈは
４８０となる。１７４は背景画像である。背景画像１７
４−２は、(ｉ，ｊ)位置の画素ごとにその画素値を最大
Ｋ個まで登録したものである。背景登録回数配列１７４
−１は、画素ごとに、背景画素値を登録した回数を記憶
する配列である。
【００３７】また、背景画像としての参照履歴情報を画
素毎に記憶しておくための登録時のフレーム番号配列１
７４−３は、及び、参照された最新のフレーム番号配列
１７４−４を具備する。登録時のフレーム番号配列は、
登録した画素値のフレーム番号を記憶しておく配列であ
る。すなわち、背景画像を登録した時間を管理するもの
である。
【００３８】参照された最新のフレーム番号配列は、最
新に参照した画素値のフレーム番号を記憶しておく配列
である。すなわち、背景画像として最後に使われた時間
を管理するものである。
【００３９】本発明では，背景画像の参照履歴情報は画
素毎に記憶しているので，背景画像の登録や消去は画素
単位に細かく行える。すなわち，画面上の一部分だけが
周期的に変化するような撮影状況では，その変化部分だ
けを背景部分として追加して登録したり消去したりでき
る。
【００４０】図１０は、画素ごとの、入力画像と複数の
背景画像との差分絶対値の最小値（相異度）からなる相
異度画像のデータ構造である。１７５−１は複数の背景
画像と入力画像の差の絶対値が最小となる値を画素毎に
算出した最小値からなる画像である。これにより、画素
単位に背景画像と入力画像の相異がわかる。１７５−１
−１は、差分絶対値が最小となるときの背景画素番号を
記憶する最小値背景番号配列である。最小値背景番号配
列の内容により，どの背景画素が入力画素と最も類似し
ていたかがわかる。これを用いると，背景画素の参照履
歴情報が簡単に更新できるようになる。
【００４１】１７５−2は最小値画像１７５−１を横Ｑ
ブロック，縦Ｒブロックに分割し，各ブロック内の値の
平均値を記憶したブロック別平均値画像である。本実施
例ではＱは１６，Ｒは１２を使用するが，この値に限定
されるものではない。このようにブロック別の平均値を
求めることによってブロック単位に背景画像と入力画像
の相異がわかる。侵入物体は通常ある程度の大きさがあ
るので，このようにブロック単位に大まかな相異を判定
することで，検出性能をよりロバストにすることができ
る。
【００４２】１７５−３はブロック別平均値画像１７５
−2が所定の閾値より大であれば１，そうでなければ０
とする処理によって得られたブロック別変化領域画像で
ある。これにより変化したブロックは１の値となる。
【００４３】図１１は検出のための制御データの構造で
ある。１７６−１は過去Ｍフレーム分のブロック別の平
均値画像を記憶するＦＩＦＯ型（fast in fast out）の
シフトバッファである。時系列にブロック毎の相異度の
変化を解析するときに参照する。１７６−２は過去Ｍフ
レーム分のブロック別の変化領域画像を記憶するＦＩＦ
Ｏ型（fast in fast out）のシフトバッファである。
【００４４】１７６−３はブロック別変化領域画像１７
５−３の値が１の連結成分毎に、個々の連結成分を区別
するため同一のラベルを割り当てたブロック別連結画像
である。１７６−４はブロック別連結画像１７６−３の
ラベル毎に外接長方形の左上座標（ＸＳ，ＹＳ），右下
座標（ＸＥ，ＹＥ）及び面積を記憶した特徴量テーブル
である。侵入物体かそれ以外かの最終判定はこの特徴量
が所定の基準に合致するかどうかで決まる。
【００４５】図１２は本発明の各ブロックの相異度の時
間波形の例を示す。図12(a)は背景の構造変化が無い場
合の例であり，相異度は小さい値が続く。一方，図12
(ｂ)は背景の構造変化がある場合の例であり，相異度は
高い値でフラットな状態が続く。背景の構造変化がある
場合とは、例えば、監視中の場所に、車が来て駐車した
よう場合である。車は最初は背景の一部ではないが、駐
車後は背景の一部となる。このように背景が以前の状態
とまったく変わった場合，本発明では入力画像を新たに
背景画像として登録する。図12(c)は侵入物体がある場
合の例であり，相異度は短時間だけ高い値となる。例え
ば、監視中の場所を人が通り過ぎたような場合である。
このような変化をするブロックを検出した場合，本発明
ではさらにそのブロックでの変化回数の多少や、空間的
な変化ブロックの広がりを判定して、背景の周期変化と
真の侵入物体に分類する。
【００４６】図12(d)は風などの影響で背景が周期的に
変化している場合のブロック変化の時間波形の例であ
る。このような場合は、短時間に多数の変化が発生す
る。本発明ではこのようなブロックを検出した場合，こ
のブロックを変動する背景部分と判定して，このブロッ
クの部分の入力画像を画素ごとに新たに背景画像として
登録する。
【００４７】本発明の複数の背景を画素毎に登録する機
能によって，揺れる木や水面の反射などが監視カメラで
撮影されても，侵入物体と誤って判定し，警報を出し続
けるということがなくなる。なお，本実施例では過去の
参照時間範囲δは2秒間すなわち６０フレーム分（Ｍ＝
６０）としているが，この値に限定されるものではな
い。
【００４８】図１３は本発明の検出処理９６１の詳細を
示すフローチャートである。
【００４９】まず，ステップ１０００で監視カメラ２０
０から画像を入力して，入力画像１７３としてメモリ１
７０に格納する。
【００５０】次にステップ１０１０で、入力画像１７３
と背景画像１７４−２の差分の絶対値を画素毎に計算
し，すべての背景画像との間で最小となる値を計算し，
最小値画像１７５−１を作成する。また，最小値をとる
背景画像の番号を最小値背景番号配列１７５−１−１に
格納する。
【００５１】そして，ステップ１０２０で，ブロック毎
に最小値画像１７５−１の値の平均値を計算し，ブロッ
ク別平均値画像１７５−２を作成する。作成したブロッ
ク別平均値画像１７５−２はさらにステップ１０３０の
シフトバッファ１７６−１へ転送する。
【００５２】次にステップ１０４０でブロック別変化領
域画像１７５−２を作成する。このステップの詳細は，
後で図１４を用いて説明する。そしてステップ１０５０
でブロック別変化領域画像１７５−２をシフトバッファ
１７６−２へ転送する。
【００５３】以上の処理ステップで作成したデータを参
照して，ステップ１０６０で侵入物体判定処理，ステッ
プ１０７０で背景画像登録処理，ステップ１０８０で背
景画像消去処理を行う。最後にステップ１０９０でフレ
ーム番号を1つ更新する。
【００５４】本発明では，以上述べた処理によって，監
視カメラで撮影中の背景に変動が生じても，自動的に背
景を更新し，侵入物体だけを安定に検出可能になる。
【００５５】以下，ステップ１０４０，１０６０，１０
７０，１０８０について，図１４，図１５，図１６，図
１７を参照してさらに詳細に説明する。
【００５６】図１４はブロック別変化領域作成処理の詳
細を示すフローチャートである。本実施例は画面全体を
Ｑ×Ｒ＝１６×１２ブロックに分割するが，大きな物体
の検出が目的の場合はブロックの分割数を少なくしても
よい。ブロック別変化領域作成処理は以下の処理をすべ
てのブロックについて実行することで，達成できる。
【００５７】まず各ブロックが変化しているかどうかを
判定するための変数ＬＩＰＰＬＥと変数ＨＥＩＧＨＴを
計算する。ステップ１１１０でブロック別平均値画像が
格納されたシフトバッファ１７６―１のシフト区間内の
ブロック(ｉ,j)の最大値と最小値の差を計算して，変数
ＬＩＰＰＬＥに格納する。次に現在フレームのブロック
別平均値画像１７５―２のブロック(ｉ,j)の値を変数Ｈ
ＥＩＧＨＴに格納する。
【００５８】そしてステップ１１２０で変数ＨＥＩＧＨ
Ｔ(現在フレームのブロック平均値)が所定の閾値ｔｈ１
より大きく，かつ，変数ＬＩＰＰＬＥ(シフト区間内の
ブロック平均値の最大値と最小値の差)も所定の閾値ｔ
ｈ２より大きいかどうかを判定する。もしもいずれも大
きければ，図１２（ｃ）に示した状態と判定し，ステッ
プ１１２５でブロック別変化領域画像１７５―３のブロ
ック(ｉ,j)に１を設定する。一方，いずれかでも小さけ
れば，ステップ１１３０でブロック別変化領域画像１７
５―３のブロック(ｉ,j)に０を設定する。ここで本実施
例では，ｔｈ１もｔｈ２も５であるが、他の値を用いて
もかわまない。なお，画素の値がとる範囲は０から２５
５である。
【００５９】またステップ１１３２で変数ＨＥＩＧＨＴ
が所定の閾値ｔｈ１より小さく，かつ，変数ＬＩＰＰＬ
Ｅも所定の閾値ｔｈ２より小さいかどうかを判定する。
もしもいずれも小さければ，図１２（ａ）に示した状態
と判定し，ステップ１１３５からステップ１１５５の背
景画像の参照履歴情報の更新処理を実行する。
【００６０】ステップ１１３５はブロック(ｉ,j)の実際
の画像上でのアドレスの範囲を計算する。そして，ブロ
ック内の背景画素について，参照された背景画素の参照
履歴情報を更新する。
【００６１】まず，ステップ１１５０最小値背景番号配
列１７５―１―１の点(ｉ２,j２)の値を変数ｋに代入す
る。次にステップ１１５０で参照された最新のフレーム
番号を記録した配列１７４―４の点（ｉ２,j２,ｋ）を
現在のフレーム番号に更新する。このように本実施例で
は，現在入力した画像と背景画像がブロックとして一致
した場合，該当するすべてのブロック内の背景画素の参
照履歴情報が更新される。
【００６２】図１５は侵入物体の有無の判定処理の詳細
を示すフローチャートである。
【００６３】まず，侵入物体の領域を検出するために必
要な特徴量すなわち侵入物体を取り囲む外接長方形の座
標と面積を求める。そのためにステップ１２００では，
ブロック別変化領域画像１７５―３の値が１のブロック
について，左、右、上、または下のブロックが１の場合
は同一の連結した成分と判定して，同一のラベルを付与
する処理を行い，ブロック別連結画像１７６―３を作成
する。そしてステップ１２０５で，ブロック別連結画像
１７６―３の同一ラベルの連結成分毎に外接長方形と面
積を求め，特徴量テーブル１７６―４に格納する。
【００６４】次にステップ１２１０からステップ１２３
０で侵入物体の有無を調べる。まずステップ１２１０で
変数ＦＬＡＧを０にリセットする。このＦＬＡＧが以降
の処理によって１に変化した時，侵入物体が存在すると
判定する。すべてのラベルについて，ステップ１２２０
からステップ１２３０の処理を繰り返す。ステップ１２
２０では，特徴量テーブル１７６―４のラベルｉの外接
長方形座標と面積を読み出し，変数ＸＳ,ＸＥ,ＹＳ,Ｙ
Ｅ,ＡＲＥＡにセットする。そしてステップ１２２５で
(ＸＥ-ＸＳ+１)×(ＹＥ-ＹＳ+１)>ｔｈ４かつＡＲＥＡ>
ｔｈ５の条件を判定し，条件が満足した場合，ステップ
１２３０で変数ＦＬＡＧを１にセットする。
【００６５】本実施例で，外接長方形の大きさと面積の
大きさの両方を判定しているのは，人間などの侵入物体
と揺れた木の枝などの侵入物体では形状の性質が異なる
ので，それらの違いを区別するために両方の特徴を用い
ている。ここで，閾値ｔｈ４，ｔｈ５の具体的な値は検
出すべき侵入物体により異なるので，予め適切な値をユ
ーザが設定しておく。本実施例ではｔｈ４もｔｈ５も２
である。
【００６６】最後にステップ１２３５で変数ＦＬＡＧが
1かどうかを判定し，１の場合は，ステップ１２４０か
らステップ１２５５の侵入物体有り時の処理を実行す
る。ステップ１２４０では録画個数１６１―３を１つ更
新する。そして，ステップ１２４５で現在の入力画像１
７３をフレーム番号，画像取得年月日，画像取得時刻と
ともに録画データとして補助記憶装置１６０に書き込
む。次にステップ１２５０で入力画像１７３を縮小して
ディスプレイ２２０へ表示する。その際，画像中の侵入
物体を囲む外接長方形を上書き表示し，さらに検出時刻
も表示してもよい。このように表示しておくと，ユーザ
は現在から過去にさかのぼった侵入物体の検出状況が一
瞬にして把握できるようになる。ステップ１２５５では
さらに警報信号をモデム１４０を介して外部に出力す
る。
【００６７】図１６は背景画像登録処理の詳細を示すフ
ローチャートである。背景画像登録処理は以下の処理を
すべてのブロックについて実行することで，達成でき
る。まず各ブロックが変化しているかどうかを判定する
ための変数ＬＩＰＰＬＥと変数ＨＥＩＧＨＴと変数ＳＵ
Ｍを計算する。ステップ１３１０でブロック別平均値画
像が格納されたシフトバッファ１７６―１のシフト区間
内のブロック(ｉ,j)の最大値と最小値の差を計算して，
変数ＬＩＰＰＬＥに格納する。次にステップ１３１５で
シフトバッファ１７６―１のシフト区間内のブロック
(ｉ,j)の値の平均値を計算して，変数ＨＥＩＧＨＴに格
納する。
【００６８】さらにステップ１３２０でブロック別変化
領域画像が格納されたシフトバッファ１７６―２のシフ
ト区間内のブロック(ｉ,j)の値の総和を計算して変数Ｓ
ＵＭに格納する。
【００６９】次にステップ１３２５で背景画像の登録条
件を判定する。登録の条件は2つ有り，一つは，ＨＥＩ
ＧＨＴ>ｔｈ１ & ＬＩＰＰＬＥ<ｔｈ２であり，図１
２（ｂ）の状況を検出した場合である。もう一つは，Ｓ
ＵＭ>ｔｈ３であり，図１２（ｄ）の状況を検出した場
合である。前者は背景の構造変化であり，たとえば背景
中に新たに車が駐車してしまったような状況が該当す
る。後者は背景の周期的な変化であり，たとえば強風で
木の枝が絶えず揺れているような状況が該当する。この
ような状況を検出すると背景画像を新たに登録するため
にステップ１２３０から１３７０を実行する。ここで本
実施例ではｔｈ３は３０である。これは，過去の参照時
間範囲δが２秒，すなわちＭ＝６０とした場合の値であ
り，過去５０％以上が変化している状況を検出すること
を意味する。
【００７０】ステップ１３３０はブロック(ｉ,j)の実際
の画像上でのアドレスの範囲を計算する。そして，ブロ
ック内の画素について相異度が著しく大きい場合のみ，
画素毎に入力画像の画素値を背景画像として部分的に登
録する。
【００７１】まずステップ１３４５で差分絶対値の最小
値画像１７５―１の点（ｉ２,j２)の値を変数ＤＩＦＦ
に設定する。次にステップ１３５０で変数ＤＩＦＦがｔ
ｈ１より大きいかどうか判定する。大きい場合は現在登
録されているどの背景画素とも入力画像の画素が異なっ
ているので，ステップ１３５５から１３７０の背景画素
の登録の処理を実行する。
【００７２】まずステップ１３５５で背景画像１７４―
２の点（ｉ２,j２)の空いている背景の登録部分の番号
を変数ｋに設定する。次にステップ１３６０で背景画像
１７４―２の点（ｉ２,j２,ｋ)に入力画像１７３の点
（ｉ２,j２)の画素値を新たに背景画素として登録し，
ステップ１３６５で背景登録回数を記録する配列１７４
―１の点（ｉ２,j２)の値を１つ更新する。最後にステ
ップ１３７０で，背景の参照履歴情報の初期化のため，
登録時のフレーム番号配列１７４―３と参照された最新
のフレーム番号配列１７４―４の点（ｉ２,j２,ｋ）に
現在のフレーム番号を書き込む。
【００７３】図１７は背景画像消去処理の詳細を示すフ
ローチャートである。この処理は，図１６で説明した背
景画像を動的に登録してゆく処理とは反対に，使われな
くなった背景画像を動的に消去してゆく処理である。こ
の処理によって，装置に必要なメモリ容量を少なくし，
侵入物体検出に要する計算時間が短縮できる。また，不
必要な多数の背景画像を記憶することによる検出感度の
劣化を防止することができる。
【００７４】まず，すべての背景画像の画素について，
ステップ１４１０からステップ１４５０の処理を実行す
る。ステップ１４１０では，背景登録回数配列１７４―
１の点（ｉ,j）の値を変数ｎにセットする。そして変数
ｋについて１からｎ回まで以降の処理を実行する。
【００７５】まずステップ１４２０で，登録時のフレー
ム番号配列の点（ｉ,j,ｋ）の値が１以上かどうかを判
定する。1以上の場合はまだ背景画素が消去されていな
いと判断し，ステップ１４２５からステップ１４５０ま
での処理を実行する。ステップ１４２５では参照された
最新のフレーム番号配列１７４―４の点（ｉ,j,ｋ）の
値と登録時のフレーム番号配列１７４―３の点（ｉ,j,
ｋ）の値の差を計算し，変数ＥＶＡLに格納する。この
変数ＥＶＡＬの値は該当する背景画素の参照された期間
である。ステップ１４３０では変数ＥＶＡＬが所定の閾
値ｔｈ６より小さいかどうか判定し，もし小さければ，
ステップ１４３５で閾値ｔｈ６を変数ＥＶＡＬに書き込
む。ここで閾値ｔｈ６は任意の値が設定できる。長く設
定すると背景として長時間覚えておくことが可能であ
る。本実施例では，ｔｈ６は１０秒程度に相当するフレ
ーム枚数の値すなわち３００に設定しておく。変数ＥＶ
ＡＬが所定の閾値ｔｈ６より小さいときに、閾値ｔｈ６
を変数ＥＶＡＬに書き込むのは、参照期間が短いものを
すぐに消去しないためである。
【００７６】次にステップ１４４０で現在のフレーム番
号と参照された最新のフレーム番号配列１７４―４の点
（ｉ,j,ｋ）の値の差を計算し，変数ＰＥＲＩＯＤに格
納する。この変数ＰＥＲＩＯＤは現在までに参照されて
いない期間である。
【００７７】この参照された期間ＥＶＡＬと参照されて
いない期間ＰＥＲＩＯＤの２つを変数とした関数から現
時点の重要性を判定し，消去すべきかどうかを決定す
る。実施例ではステップ１４４５で（ＰＥＲＩＯＤ-Ｅ
ＶＡＬ）が正かどうかで判定しているが，別の判定基準
として，（ＰＥＲＩＯＤ-ＥＶＡＬ/Ｋ）が正かどうかで
判定しても良い。ここでＫは定数である。そして消去す
べきと判定した場合、ステップ１４５０で登録時のフレ
ーム番号配列１７４―３の点（ｉ,j,ｋ）の値を０にリ
セットする。これにより，該当する背景画素は消去され
たことになる。
【００７８】
【発明の効果】本発明では，監視カメラの映像から侵入
物体が検出できるため，監視カメラ以外に新たなセンサ
を設置する必要がなく，低コストな監視装置が提供でき
るという効果がある。さらに，屋外のような環境変動が
激しいところのカメラ映像から，複数の背景映像を自動
的に登録できるため，木立の揺れ，雨や雪，水面の反射
などによる環境変動があっても誤報を出さないロバスト
な監視装置が提供できるという効果がある。さらにま
た、使用されなくなった背景画像は自動的に消去される
ため，検出速度の低下や検出感度の劣化が防止できると
いう効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の侵入物体検出の原理を示す図である。
【図２】本発明の監視装置を利用した監視システムの一
例である。
【図３】本発明の監視装置のシステム構成図である。
【図４】本発明のリモコンの一実施例である。
【図５】本発明の制御パラメータ設定画面の一実施例で
ある。
【図６】本発明の基本画面の一実施例である。
【図７】本発明の侵入物体検出制御プログラムのフロー
チャートである。
【図８】本発明の録画データのデータ構造の一実施例で
ある。
【図９】本発明の入力画像と背景画像のデータ構造の一
実施例である。
【図１０】本発明の相異度画像のデータ構造の一実施例
であるである。
【図１１】本発明の制御データの一実施例である。
【図１２】本発明の相異度の時間波形の例である。
【図１３】本発明の検出処理のフローチャートである。
【図１４】本発明のブロック別変化領域画像作成のフロ
ーチャートである。
【図１５】本発明の侵入物体判定処理のフローチャート
である。
【図１６】本発明の背景画像登録処理のフローチャート
である。
【図１７】本発明の背景画像消去処理のフローチャート
である。
【符号の説明】
１００…監視装置，１１０…ビデオ入力端子，１１１…
A/D変換器，１１８…ビデオメモリ，１１９…D/A変換
器，１２０…ビデオ出力端子，１３０…赤外線受光部，
１３９…モデム，１４０…モデム端子，１５０…ＣＰ
Ｕ，１６０…補助記憶装置，１７０…メモリ，１８０…
データバス，２００…監視カメラ，２１０…携帯電話，
２２０…デイスプレィ，４００…リモコン。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 長坂 晃朗 東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 藤田 武洋 東京都国分寺市東恋ケ窪一丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 Ｆターム(参考） 5C053 FA11 GA20 GB07 GB19 JA22 KA22 KA24 KA30 5C054 FC01 FC12 FC13 FC15 FC16 GA01 GB05 GB12 GD04 GD09 HA18 5C059 KK00 LA00 SS06 SS11 SS20 5C084 AA01 AA06 BB04 BB21 CC19 DD12 GG42 GG43 GG52 GG56 GG57 GG65 GG78 GG80

Claims (10)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】画像を時系列に取り込む入力手段と、 上記画像から複数の背景画像を登録する背景画像記憶手
    段と、上記背景画像と新たに取り込んだ画像との画素ご
    との差分絶対値の最小値（相異度）を求めて記憶する相
    異度画像記憶手段と、上記相異度に基づいて侵入物体の
    有無を判定する判定手段を有することを特徴とする監視
    装置。
  2. 【請求項２】請求項１に記載の監視装置において、上記
    背景画像は、画素毎に登録された独自の個数の画素値か
    らなることを特徴とする監視装置。
  3. 【請求項３】請求項２に記載の監視装置において、 上記背景画像は、画素毎に登録あるいは消去され、消去
    は、該画素が登録されてから最新に参照されるまでの時
    間及び最新に参照されてから現在に到るまでの時間とに
    基づいて決定され、登録する際は、上記背景画像記憶手
    段に空き領域があれば，新たな画素値を該空き領域に書
    き込み，空き領域がなければ，対応する画素の画素値ご
    との重要度を計算し，該重要度の最も低い画像値に上書
    きすることを特徴とする監視装置。
  4. 【請求項４】請求項１に記載の監視装置において、上記
    判定手段が「侵入物体有り」と判定した場合に、上記新
    たに取り込んだ画像を録画する記憶手段を有することを
    特徴とする監視装置。
  5. 【請求項５】請求項１に記載の監視装置において、 上記相異度画像記憶手段は，画素ごとの差分絶対値から
    なる最小値画像を記憶する最小値画像記憶手段と，該最
    小値画像をブロック分割してブロックごとの差分絶対値
    の平均値を求めて記憶するブロック別平均画像記憶手段
    を有し、上記判定手段は、上記平均値の時系列変化に基
    づいて侵入物体の有無を判定することを特徴とする監視
    装置。
  6. 【請求項６】入出力手段と、ＣＰＵと、メモリとを備え
    たコンピュータで実行される監視プログラムが記録され
    た記録媒体において、上記プログラムは、 上記入出力手段から画像を時系列に取り込むステップ
    と、 上記画像から複数の背景画像を上記メモリに登録するス
    テップと、上記背景画像と新たに取り込んだ画像との画
    素ごとの差分絶対値の最小値（相異度）を求めて上記メ
    モリに記憶するステップと、上記相異度に基づいて侵入
    物体の有無を判定するステップとを有することを特徴と
    する監視プログラムが記録された記録媒体。
  7. 【請求項７】請求項６に記載の記録媒体において、上記
    背景画像は、画素毎に登録された独自の個数の画素値か
    らなることを特徴とする監視プログラムが記録された記
    録媒体。
  8. 【請求項８】請求項７に記載の記録媒体において、上記
    監視プログラムは、さらに、 上記背景画像を消去するステップを有し、 該消去するステップでは、消去する画素を各々の画素値
    が登録されてから最新に参照されるまでの時間及び最新
    に参照されてから現在に到るまでの時間とに基づいて決
    定し、 上記登録するステップでは、上記背景画像記憶手段に空
    き領域があれば，新たな画素値を該空き領域に書き込
    み，空き領域がなければ，対応する画素の画素値ごとの
    重要度を計算し，該重要度の最も低い画像値に上書きす
    ることを特徴とする監視プログラムが記録された記録媒
    体。
  9. 【請求項９】請求項６に記載の記録媒体において、上記
    監視プログラムは、さらに、上記判定手段が「侵入物体
    有り」と判定した場合に、上記新たに取り込んだ画像を
    録画するステップを有することを特徴とする監視プログ
    ラムが記録された記録媒体。
  10. 【請求項１０】請求項６に記載の記録媒体において、上
    記監視プログラムは、 画素ごとの差分絶対値からなる最小値画像を記憶するス
    テップと，該最小値画像をブロック分割してブロックご
    との差分絶対値の平均値を求めて記憶するステップとを
    有し上記判定ステップでは、上記平均値の時系列変化に
    基づいて侵入物体の有無を判定することを特徴とする監
    視プログラムが記録された記録媒体。
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