JP2001338302A - 監視装置 - Google Patents
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- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
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- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
-
- G—PHYSICS
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- G08B13/19634—Electrical details of the system, e.g. component blocks for carrying out specific functions
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画面内の情報のみから動体判別を行う監視装
置を提供する。 【解決手段】 動体画像から動体の画面内大きさおよび
画面内速度を検出し、その画面内速度を物差しにして画
面内大きさを換算して、動体の実際の大きさを求める。
この動体の実際の大きさに基づいて、動体判別を行う。
置を提供する。 【解決手段】 動体画像から動体の画面内大きさおよび
画面内速度を検出し、その画面内速度を物差しにして画
面内大きさを換算して、動体の実際の大きさを求める。
この動体の実際の大きさに基づいて、動体判別を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、侵入者（物）など
を監視する監視装置に関する。
を監視する監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ビルや店舗などの監視システムと
して、防犯カメラの撮像画像を、遠隔地の防犯センター
へ伝送するものが知られている。また、無人の監視装置
としては、焦電型センサなどを使用して、侵入者の発す
る赤外線を検出するものが知られている。
して、防犯カメラの撮像画像を、遠隔地の防犯センター
へ伝送するものが知られている。また、無人の監視装置
としては、焦電型センサなどを使用して、侵入者の発す
る赤外線を検出するものが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
監視システムでは、防犯センターの人間が伝送されるモ
ニター画像を常時監視しなければならず、人的負担が多
大になるという問題点があった。また、上述した無人の
監視装置では、人的負担は少ないが、ネズミなどの小動
物も同様に検出してしまうため、誤警報を生じやすいと
いう問題点があった。
監視システムでは、防犯センターの人間が伝送されるモ
ニター画像を常時監視しなければならず、人的負担が多
大になるという問題点があった。また、上述した無人の
監視装置では、人的負担は少ないが、ネズミなどの小動
物も同様に検出してしまうため、誤警報を生じやすいと
いう問題点があった。
【０００４】そこで、監視域の撮像画像を画像認識し
て、侵入者を自動判別する方策も考えられる。しかしな
がら、撮影距離の違いによって、侵入者の画面上の大き
さが著しく変化するため、侵入者を一律に画像認識でき
ないという問題点があった。
て、侵入者を自動判別する方策も考えられる。しかしな
がら、撮影距離の違いによって、侵入者の画面上の大き
さが著しく変化するため、侵入者を一律に画像認識でき
ないという問題点があった。
【０００５】そこで、本発明では、撮像画像の情報から
監視対象の有無を自動判別可能な監視装置を提供するこ
とを目的とする。
監視対象の有無を自動判別可能な監視装置を提供するこ
とを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】以下、実施形態（図１）
の符号を対応付けながら、課題を解決するための手段を
説明する。なお、ここでの対応付けは、参考のためであ
り、本発明を限定するものではない。
の符号を対応付けながら、課題を解決するための手段を
説明する。なお、ここでの対応付けは、参考のためであ
り、本発明を限定するものではない。
【０００７】《請求項１》請求項１に記載の発明は、監
視域を撮像して監視域の画像の時間変化から動体を検出
する動体検出部（１６）と、動体の画面内速度（画面上
における動体画像の速度）を検出する速度検出部（２
１）と、動体の画面内大きさ（画面上における動体画像
の大きさ）を検出するスケール検出部（２１）と、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象か否かを判別する動体推定部（２１，２２）とを
備えたことを特徴とする。
視域を撮像して監視域の画像の時間変化から動体を検出
する動体検出部（１６）と、動体の画面内速度（画面上
における動体画像の速度）を検出する速度検出部（２
１）と、動体の画面内大きさ（画面上における動体画像
の大きさ）を検出するスケール検出部（２１）と、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象か否かを判別する動体推定部（２１，２２）とを
備えたことを特徴とする。
【０００８】上記した『画面内速度』および『画面内大
きさ』は、動体の撮影距離に依存して一緒に変化する相
対的なパラメータである。すなわち、撮影距離が長い場
合、動体の画面内大きさは小さくなる。このとき、その
動体の画面内速度も、画面内大きさの縮小比率と同じ比
率で小さくなる。したがって、画面内速度と画面内大き
さとの比をとるなどの処理を施せば、両パラメータに含
まれる撮影距離の影響を容易にうち消すことが可能とな
る。このように両パラメータから撮影距離の影響を容易
に軽減できるので、本発明の動体推定部は、撮影距離に
よる画面内大きさの違いにさほど影響されることなく、
動体判別を行うことが可能となる。
きさ』は、動体の撮影距離に依存して一緒に変化する相
対的なパラメータである。すなわち、撮影距離が長い場
合、動体の画面内大きさは小さくなる。このとき、その
動体の画面内速度も、画面内大きさの縮小比率と同じ比
率で小さくなる。したがって、画面内速度と画面内大き
さとの比をとるなどの処理を施せば、両パラメータに含
まれる撮影距離の影響を容易にうち消すことが可能とな
る。このように両パラメータから撮影距離の影響を容易
に軽減できるので、本発明の動体推定部は、撮影距離に
よる画面内大きさの違いにさほど影響されることなく、
動体判別を行うことが可能となる。
【０００９】《請求項２》請求項２に記載の発明は、請
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体の実
際の大きさを推定する実スケール推定部（２１）を有
し、推定された動体の実際の大きさに基づいて、動体が
監視対象か否かを判別することを特徴とする。
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体の実
際の大きさを推定する実スケール推定部（２１）を有
し、推定された動体の実際の大きさに基づいて、動体が
監視対象か否かを判別することを特徴とする。
【００１０】上記構成において、実スケール推定部は、
動体の移動速度を画面内の物差し（長さの基準）に使用
して、動体の画面内大きさを、撮影距離に依存しない実
際の大きさに換算する。動体推定部は、この実際の大き
さに基づいて、撮影距離に殆ど影響されることなく、動
体が監視対象か否かを判別する。
動体の移動速度を画面内の物差し（長さの基準）に使用
して、動体の画面内大きさを、撮影距離に依存しない実
際の大きさに換算する。動体推定部は、この実際の大き
さに基づいて、撮影距離に殆ど影響されることなく、動
体が監視対象か否かを判別する。
【００１１】以下、図４に示す動体画像を例に挙げて、
上記動作を原理的に説明する。なお、ここでの説明は、
発明をわかりやすく開示するためのものであり、演算内
容や演算順序や数値によって発明が限定されるものでは
ない。
上記動作を原理的に説明する。なお、ここでの説明は、
発明をわかりやすく開示するためのものであり、演算内
容や演算順序や数値によって発明が限定されるものでは
ない。
【００１２】一般に、動体が大人であれば、歩行時の標
準的な移動速度は、０．８〜１．６［ｍ／秒］と想定さ
れる。ここで、動体は、図４に示すように、画面内大き
さ（体長）が１６０画素であり、画面内速度が１２［画
素／フレーム］であると仮定する。ここで、１０フレー
ムを１秒とすると、画面内速度は１２０［画素／秒］と
なる。この画面内速度１２０［画素／秒］が、大人の標
準的な移動速度０．８〜１．６［ｍ／秒］に該当すると
仮定すれば、１画素幅の実スケールは、０．８／１２０
〜１．６／１２０ｍとなる。この１画素幅の物差しを、
図４に示す体長１６０画素の動体に適用すると、 ◎人間と仮定した場合の体長＝１．０７〜２．１３ｍ となる。この体長は、人間の身長として十分想定される
値であり、『図４に示す動体は人間である』と判別され
る。
準的な移動速度は、０．８〜１．６［ｍ／秒］と想定さ
れる。ここで、動体は、図４に示すように、画面内大き
さ（体長）が１６０画素であり、画面内速度が１２［画
素／フレーム］であると仮定する。ここで、１０フレー
ムを１秒とすると、画面内速度は１２０［画素／秒］と
なる。この画面内速度１２０［画素／秒］が、大人の標
準的な移動速度０．８〜１．６［ｍ／秒］に該当すると
仮定すれば、１画素幅の実スケールは、０．８／１２０
〜１．６／１２０ｍとなる。この１画素幅の物差しを、
図４に示す体長１６０画素の動体に適用すると、 ◎人間と仮定した場合の体長＝１．０７〜２．１３ｍ となる。この体長は、人間の身長として十分想定される
値であり、『図４に示す動体は人間である』と判別され
る。
【００１３】ちなみに、図４に示す動体を、移動速度
０．５〜１．０［ｍ／秒］程度の小動物であると仮定し
た場合、 ◎小動物と仮定した場合の体長＝０．６７〜１．３３ｍ となる。これは、ネズミその他の小動物から想定される
体長とは明らかに異なり、『図４に示す動体は小動物で
ない』と判別することができる。さらに、図４に示す動
体を、移動速度０．３〜１．０［ｍ／秒］の昆虫である
と仮定した場合、図４に示す動体は、 ◎昆虫と仮定した場合の体長＝０．４０〜１．３３ｍ となる。これは、羽虫その他の昆虫から想定される体長
とは明らかに異なり、『図４に示す動体は昆虫でない』
と判別することができる。このようにして、本発明で
は、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影響され
ることなく、動体判別を行うことが可能となる。
０．５〜１．０［ｍ／秒］程度の小動物であると仮定し
た場合、 ◎小動物と仮定した場合の体長＝０．６７〜１．３３ｍ となる。これは、ネズミその他の小動物から想定される
体長とは明らかに異なり、『図４に示す動体は小動物で
ない』と判別することができる。さらに、図４に示す動
体を、移動速度０．３〜１．０［ｍ／秒］の昆虫である
と仮定した場合、図４に示す動体は、 ◎昆虫と仮定した場合の体長＝０．４０〜１．３３ｍ となる。これは、羽虫その他の昆虫から想定される体長
とは明らかに異なり、『図４に示す動体は昆虫でない』
と判別することができる。このようにして、本発明で
は、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影響され
ることなく、動体判別を行うことが可能となる。
【００１４】《請求項３》請求項３に記載の発明は、請
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、想定
される動体について、画面内速度と画面内大きさとの相
関関係を記憶する相関関係記憶部（２２）と、速度検出
部により検出された画面内速度と、スケール検出部によ
り検出された画面内大きさとを、相関関係記憶部に記録
された相関関係に照合して、動体の種類を推定する種類
推定部（２１）とを有し、推定された動体の種類に基づ
いて、動体が監視対象か否かを判別することを特徴とす
る。
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、想定
される動体について、画面内速度と画面内大きさとの相
関関係を記憶する相関関係記憶部（２２）と、速度検出
部により検出された画面内速度と、スケール検出部によ
り検出された画面内大きさとを、相関関係記憶部に記録
された相関関係に照合して、動体の種類を推定する種類
推定部（２１）とを有し、推定された動体の種類に基づ
いて、動体が監視対象か否かを判別することを特徴とす
る。
【００１５】例えば、ゴキブリや蜂のような俊敏な動物
の［画面内速度］対［画面内大きさ］の相関関係を、人
間の身長にそのまま当てはめると、その移動速度は、短
距離走における世界記録をはるかに上回る速度（１００
ｍ走で２秒程度）となる。このように、［画面内速度］
対［画面内大きさ］の相関関係は、動体の種類によって
違いが現れやすい。
の［画面内速度］対［画面内大きさ］の相関関係を、人
間の身長にそのまま当てはめると、その移動速度は、短
距離走における世界記録をはるかに上回る速度（１００
ｍ走で２秒程度）となる。このように、［画面内速度］
対［画面内大きさ］の相関関係は、動体の種類によって
違いが現れやすい。
【００１６】そこで、上記構成では、相関関係記憶部
が、想定される動体の種類に関して、［画面内速度］対
［画面内大きさ］の相関関係を記録する。種類推定部
が、動体画像から求めた画面内速度と画面内大きさを、
この相関関係に照合することにより、想定される種類の
動体か否かを推定する。このような推定動作により、本
発明では、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影
響されることなく、動体判別を行うことが可能となる。
が、想定される動体の種類に関して、［画面内速度］対
［画面内大きさ］の相関関係を記録する。種類推定部
が、動体画像から求めた画面内速度と画面内大きさを、
この相関関係に照合することにより、想定される種類の
動体か否かを推定する。このような推定動作により、本
発明では、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影
響されることなく、動体判別を行うことが可能となる。
【００１７】《請求項４》請求項４に記載の発明は、請
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象である確からしさを示す評価値を算出する動体評
価部（２１）を有し、動体評価部の評価値に基づいて、
動体が監視対象か否かを判別することを特徴とする。
求項１に記載の監視装置において、動体推定部は、速度
検出部により検出された画面内速度と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象である確からしさを示す評価値を算出する動体評
価部（２１）を有し、動体評価部の評価値に基づいて、
動体が監視対象か否かを判別することを特徴とする。
【００１８】上述したように、［画面内速度］対［画面
内大きさ］の相関関係は、動体の種類によって違いが現
れやすい。したがって、これら両パラメータが監視対象
の相関関係に合致する度合いなどを評価することによ
り、監視対象である確からしさを示す評価値を算出する
ことが可能となる。そこで、上記構成では、このように
して両パラメータから算出した評価値に基づいて、動体
が監視対象か否かの判別を行う。したがって、本発明で
は、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影響され
ることなく、動体判別を行うことが可能となる。
内大きさ］の相関関係は、動体の種類によって違いが現
れやすい。したがって、これら両パラメータが監視対象
の相関関係に合致する度合いなどを評価することによ
り、監視対象である確からしさを示す評価値を算出する
ことが可能となる。そこで、上記構成では、このように
して両パラメータから算出した評価値に基づいて、動体
が監視対象か否かの判別を行う。したがって、本発明で
は、撮影距離による画面内大きさの違いに殆ど影響され
ることなく、動体判別を行うことが可能となる。
【００１９】《請求項５》請求項５に記載の発明は、監
視域を撮像し、監視域の画像の時間変化から動体を検出
する動体検出部（１６）と、動体の画面内位置を検出す
る位置検出部（２１）と、動体の画面内大きさを検出す
るスケール検出部（２１）と、位置検出部により検出さ
れた画面内位置（画面上における動体画像の位置）と、
スケール検出部により検出された画面内大きさ（画面上
における動体画像の大きさ）とに基づいて、動体が監視
対象か否かを判別する動体推定部（２１，２２）とを備
えたことを特徴とする。
視域を撮像し、監視域の画像の時間変化から動体を検出
する動体検出部（１６）と、動体の画面内位置を検出す
る位置検出部（２１）と、動体の画面内大きさを検出す
るスケール検出部（２１）と、位置検出部により検出さ
れた画面内位置（画面上における動体画像の位置）と、
スケール検出部により検出された画面内大きさ（画面上
における動体画像の大きさ）とに基づいて、動体が監視
対象か否かを判別する動体推定部（２１，２２）とを備
えたことを特徴とする。
【００２０】一般に、このように求めた画面内位置は、
動体の種類に応じて特定の傾向を示す。例えば人間であ
れば、画面内の通路上などに位置する可能性が高い。ゴ
キブリであれば、通路上に限定されず、壁面上に位置す
る可能性もある。したがって、画面内位置が壁面上であ
れば、人間ではなく、ゴキブリなどであると推定でき
る。また、動体が通路上に位置していても、人間とゴキ
ブリでは画面内大きさが明らかに異なる。したがって、
本発明のように、画面内位置および画面内大きさの両情
報に基づいて判定することにより、動体の種類をある程
度まで絞り込むなどして、適切な動体判別を行うことが
可能となる。
動体の種類に応じて特定の傾向を示す。例えば人間であ
れば、画面内の通路上などに位置する可能性が高い。ゴ
キブリであれば、通路上に限定されず、壁面上に位置す
る可能性もある。したがって、画面内位置が壁面上であ
れば、人間ではなく、ゴキブリなどであると推定でき
る。また、動体が通路上に位置していても、人間とゴキ
ブリでは画面内大きさが明らかに異なる。したがって、
本発明のように、画面内位置および画面内大きさの両情
報に基づいて判定することにより、動体の種類をある程
度まで絞り込むなどして、適切な動体判別を行うことが
可能となる。
【００２１】《請求項６》請求項６に記載の発明は、請
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、位置
検出部により検出された画面内位置と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体の実
際の大きさを推定する実スケール推定部（２１）を有
し、推定された動体の実際の大きさに基づいて、動体が
監視対象か否かを判別することを特徴とする。
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、位置
検出部により検出された画面内位置と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体の実
際の大きさを推定する実スケール推定部（２１）を有
し、推定された動体の実際の大きさに基づいて、動体が
監視対象か否かを判別することを特徴とする。
【００２２】《請求項７》請求項７に記載の発明は、請
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、想定
される動体について、画面内位置と画面内大きさとの相
関関係を記憶する相関関係記憶部（２２）と、位置検出
部により検出された画面内位置と、スケール検出部によ
り検出された画面内大きさとを、相関関係記憶部に記録
された相関関係に照合して、動体の種類を推定する種類
推定部（２１）とを有し、推定された動体の種類に基づ
いて、動体が監視対象か否かを判別することを特徴とす
る。
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、想定
される動体について、画面内位置と画面内大きさとの相
関関係を記憶する相関関係記憶部（２２）と、位置検出
部により検出された画面内位置と、スケール検出部によ
り検出された画面内大きさとを、相関関係記憶部に記録
された相関関係に照合して、動体の種類を推定する種類
推定部（２１）とを有し、推定された動体の種類に基づ
いて、動体が監視対象か否かを判別することを特徴とす
る。
【００２３】監視域を決めた上で撮像画像を長時間観察
すると、動体の種類によって、画面内を通過する位置
と、そのときの画面内大きさとに特有な傾向が現れる。
そこで、このような傾向を統計処理などにより相関関係
として求め、相関関係記憶部に予め記録しておく。種類
推定部は、現在の動体の画面内位置および画面内大きさ
を、相関関係記憶部に記録される相関関係に照合し、そ
の照合度合いなどに基づいて動体の種類を推定する。こ
のような動作により、本発明では、撮影距離による画面
内大きさの違いに殆ど影響されることなく、動体判別を
行うことが可能となる。
すると、動体の種類によって、画面内を通過する位置
と、そのときの画面内大きさとに特有な傾向が現れる。
そこで、このような傾向を統計処理などにより相関関係
として求め、相関関係記憶部に予め記録しておく。種類
推定部は、現在の動体の画面内位置および画面内大きさ
を、相関関係記憶部に記録される相関関係に照合し、そ
の照合度合いなどに基づいて動体の種類を推定する。こ
のような動作により、本発明では、撮影距離による画面
内大きさの違いに殆ど影響されることなく、動体判別を
行うことが可能となる。
【００２４】《請求項８》請求項８に記載の発明は、請
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、位置
検出部により検出された画面内位置と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象である確からしさを示す評価値を算出する動体評
価部（２１）を有し、動体評価部の評価値に基づいて、
動体が監視対象か否かを判別することを特徴とする。
求項５に記載の監視装置において、動体推定部は、位置
検出部により検出された画面内位置と、スケール検出部
により検出された画面内大きさとに基づいて、動体が監
視対象である確からしさを示す評価値を算出する動体評
価部（２１）を有し、動体評価部の評価値に基づいて、
動体が監視対象か否かを判別することを特徴とする。
【００２５】上述したように、動体の種類に応じて、
［画面内位置］対［画面内大きさ］の相関関係には、特
定の傾向が現れやすい。そこで、検出された画面内位置
および画面内大きさが、監視対象の相関関係に合致する
度合いなどを評価することにより、監視対象である確か
らしさを示す評価値を算出することが可能となる。上記
構成では、このようにして両パラメータから算出した評
価値に基づいて、動体が監視対象か否かの判別を行う。
したがって、本発明では、撮影距離による画面内大きさ
の違いに殆ど影響されることなく、動体判別を行うこと
が可能となる。
［画面内位置］対［画面内大きさ］の相関関係には、特
定の傾向が現れやすい。そこで、検出された画面内位置
および画面内大きさが、監視対象の相関関係に合致する
度合いなどを評価することにより、監視対象である確か
らしさを示す評価値を算出することが可能となる。上記
構成では、このようにして両パラメータから算出した評
価値に基づいて、動体が監視対象か否かの判別を行う。
したがって、本発明では、撮影距離による画面内大きさ
の違いに殆ど影響されることなく、動体判別を行うこと
が可能となる。
【００２６】《請求項９》請求項９に記載の発明は、請
求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の監視装置
において、動体推定部（２１，２２）は、監視域内の特
定部分に限定して、動体が監視対象か否かを判別するこ
とを特徴とする。
求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の監視装置
において、動体推定部（２１，２２）は、監視域内の特
定部分に限定して、動体が監視対象か否かを判別するこ
とを特徴とする。
【００２７】上記発明では、動体の画面内大きさの情報
に、画面内速度または画面内位置の情報を加味して、動
体判別を実行する。このとき、監視域内の全域にわたっ
て同様な判定法を適用したのでは、判定精度が下がる可
能性がある。そこで、上記構成では、監視域内の特定箇
所に限定して動体判定を行う。このように特定箇所に限
定することにより、上述のような判定精度の低下を適切
に回避することが可能となる。さらに、動体判別の対象
範囲が限定されるため、動体判別のための演算処理量を
低減することも可能となる。
に、画面内速度または画面内位置の情報を加味して、動
体判別を実行する。このとき、監視域内の全域にわたっ
て同様な判定法を適用したのでは、判定精度が下がる可
能性がある。そこで、上記構成では、監視域内の特定箇
所に限定して動体判定を行う。このように特定箇所に限
定することにより、上述のような判定精度の低下を適切
に回避することが可能となる。さらに、動体判別の対象
範囲が限定されるため、動体判別のための演算処理量を
低減することも可能となる。
【００２８】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づいて本発明にお
ける実施の形態を説明する。
ける実施の形態を説明する。
【００２９】《第１の実施形態》第１の実施形態は、請
求項１，２，９に対応した実施形態である。図１は、監
視装置１１の構成を示す図である。図１に示すように、
監視装置１１は、撮像部１２、監視対象検出部１３およ
び警報部１４から概略構成される。
求項１，２，９に対応した実施形態である。図１は、監
視装置１１の構成を示す図である。図１に示すように、
監視装置１１は、撮像部１２、監視対象検出部１３およ
び警報部１４から概略構成される。
【００３０】この撮像部１２には、撮影レンズ１５が装
着される。この撮影レンズ１５の像空間には、特開平１
１−８８０５号公報などに開示される動き検出用固体撮
像装置１６の撮像面が配置される。この動き検出用固体
撮像装置１６は、センサ駆動回路１７から出力されるタ
イミング制御信号によって駆動され、画像信号および動
体画像信号を同時並行に出力する。このように出力され
る画像信号は、画像信号処理回路１８を介して録画装置
やモニタ装置へ出力される。一方、動体画像信号は、緩
衝回路１９（ＦＩＦＯなど）を介して、監視対象検出部
１３内のバス２０へ出力される。
着される。この撮影レンズ１５の像空間には、特開平１
１−８８０５号公報などに開示される動き検出用固体撮
像装置１６の撮像面が配置される。この動き検出用固体
撮像装置１６は、センサ駆動回路１７から出力されるタ
イミング制御信号によって駆動され、画像信号および動
体画像信号を同時並行に出力する。このように出力され
る画像信号は、画像信号処理回路１８を介して録画装置
やモニタ装置へ出力される。一方、動体画像信号は、緩
衝回路１９（ＦＩＦＯなど）を介して、監視対象検出部
１３内のバス２０へ出力される。
【００３１】監視対象検出部１３は、マイクロコンピュ
ータ２１およびメモリ回路２２から構成される。このマ
イクロコンピュータ２１は、動体画像信号の処理を行
い、動体画像中から監視対象を検出する。マイクロコン
ピュータ２１は、監視対象の検出に応じて警報部１４へ
警報信号を送出する。警報部１４は、接点回路２３およ
び通信回路２４から構成される。この接点回路２３は、
マイクロコンピュータ２１からの警報信号に応じて、録
画装置を録画状態に切り替えたり、警報ランプを点灯す
るための制御信号を出力する。また、通信回路２４は、
マイクロコンピュータ２１からの警報信号に応じて、遠
隔地の監視センタなどへ警報信号を送出する。
ータ２１およびメモリ回路２２から構成される。このマ
イクロコンピュータ２１は、動体画像信号の処理を行
い、動体画像中から監視対象を検出する。マイクロコン
ピュータ２１は、監視対象の検出に応じて警報部１４へ
警報信号を送出する。警報部１４は、接点回路２３およ
び通信回路２４から構成される。この接点回路２３は、
マイクロコンピュータ２１からの警報信号に応じて、録
画装置を録画状態に切り替えたり、警報ランプを点灯す
るための制御信号を出力する。また、通信回路２４は、
マイクロコンピュータ２１からの警報信号に応じて、遠
隔地の監視センタなどへ警報信号を送出する。
【００３２】［本実施形態の全体動作］図２は、監視装
置１１の全体的な動作を示す図である。以下、図２のス
テップ番号に沿って、監視装置１１の全体的な動作を説
明する。 ステップＳ１： まず、マイクロコンピュータ２１は、
緩衝回路１９を介して動体画像信号を取得し、メモリ回
路２２に一時記録する。 ステップＳ２： マイクロコンピュータ２１は、監視域
を限定するため、予め定められた画像領域で動体画像信
号をマスクする。 ステップＳ３： マイクロコンピュータ２１は、マスク
された動体画像信号から動体を示す領域を検出し、動体
の画面内位置（例えば動体の重心位置、上下左右の端位
置など）および画面内大きさを算出する。 ステップＳ４： マイクロコンピュータ２１は、画面内
大きさが閾値未満か否かを判定することにより、監視対
象（ここでは人間）か否かの第１段階の判定を試みる。
置１１の全体的な動作を示す図である。以下、図２のス
テップ番号に沿って、監視装置１１の全体的な動作を説
明する。 ステップＳ１： まず、マイクロコンピュータ２１は、
緩衝回路１９を介して動体画像信号を取得し、メモリ回
路２２に一時記録する。 ステップＳ２： マイクロコンピュータ２１は、監視域
を限定するため、予め定められた画像領域で動体画像信
号をマスクする。 ステップＳ３： マイクロコンピュータ２１は、マスク
された動体画像信号から動体を示す領域を検出し、動体
の画面内位置（例えば動体の重心位置、上下左右の端位
置など）および画面内大きさを算出する。 ステップＳ４： マイクロコンピュータ２１は、画面内
大きさが閾値未満か否かを判定することにより、監視対
象（ここでは人間）か否かの第１段階の判定を試みる。
【００３３】図３は、このような第１段階の判定を説明
する図である。図３の横軸には、撮像部１２から動体ま
での撮影距離を示している。また、縦軸には、撮像面上
における画素数の単位で、人間、小動物および昆虫の画
面内大きさを示している。なお、本図では、人間の身長
を１．６ｍ程度とし、小動物の体長を０．３ｍとし、昆
虫の体長を０．１ｍ程度と仮定している。
する図である。図３の横軸には、撮像部１２から動体ま
での撮影距離を示している。また、縦軸には、撮像面上
における画素数の単位で、人間、小動物および昆虫の画
面内大きさを示している。なお、本図では、人間の身長
を１．６ｍ程度とし、小動物の体長を０．３ｍとし、昆
虫の体長を０．１ｍ程度と仮定している。
【００３４】この図３に示されるようなケースでは、人
間が最小に見える場合の画面内大きさ（ここでは８０画
素）を閾値にして第１段階の判定を行うことにより、動
体画像中から『距離２ｍよりも離れている小動物』およ
び『距離０．７ｍよりも離れている昆虫』を人間以外と
して確実に除外することができる。そこで、マイクロコ
ンピュータ２１は、動体の画面内大きさが、閾値である
８０画素未満の場合、『監視域の動体は人間ではない』
と即断してステップＳ１に動作を戻す。
間が最小に見える場合の画面内大きさ（ここでは８０画
素）を閾値にして第１段階の判定を行うことにより、動
体画像中から『距離２ｍよりも離れている小動物』およ
び『距離０．７ｍよりも離れている昆虫』を人間以外と
して確実に除外することができる。そこで、マイクロコ
ンピュータ２１は、動体の画面内大きさが、閾値である
８０画素未満の場合、『監視域の動体は人間ではない』
と即断してステップＳ１に動作を戻す。
【００３５】一方、動体の画面内大きさが、閾値である
８０画素以上の場合、マイクロコンピュータ２１は『監
視域の動体は人間である可能性がある』と判断して、さ
らに詳しい判定動作を行うため、ステップＳ５に動作を
移行する。 ステップＳ５： マイクロコンピュータ２１は、前フレ
ームにおいて画面内位置が記録済みか否かを判定する。
記録済みの場合、マイクロコンピュータ２１はステップ
Ｓ６に動作を移行する。一方、前フレームの画面内位置
が記憶されていない場合、マイクロコンピュータ２１
は、動体出現時の初回フレームに該当すると判断して、
ステップＳ１０に動作を移行する。 ステップＳ６： マイクロコンピュータ２１は、前フレ
ームにおける画面内位置と、現フレームにおける画面内
位置の間隔を求め、画面内速度を算出する。
８０画素以上の場合、マイクロコンピュータ２１は『監
視域の動体は人間である可能性がある』と判断して、さ
らに詳しい判定動作を行うため、ステップＳ５に動作を
移行する。 ステップＳ５： マイクロコンピュータ２１は、前フレ
ームにおいて画面内位置が記録済みか否かを判定する。
記録済みの場合、マイクロコンピュータ２１はステップ
Ｓ６に動作を移行する。一方、前フレームの画面内位置
が記憶されていない場合、マイクロコンピュータ２１
は、動体出現時の初回フレームに該当すると判断して、
ステップＳ１０に動作を移行する。 ステップＳ６： マイクロコンピュータ２１は、前フレ
ームにおける画面内位置と、現フレームにおける画面内
位置の間隔を求め、画面内速度を算出する。
【００３６】例えば、図４に示すような動体画像の場
合、１フレーム間に１２画素だけ動体が移動している。
ここで１０［フレーム／秒］とすると、動体の移動速度
は１２０［画素／秒］に相当する。 ステップＳ７： ここで、マイクロコンピュータ２１
は、後述する監視対象の判定ルーチンを実行し、動体の
画面内大きさと画面内速度とに基づいて、動体が監視対
象であるか否かを判定する。 ステップＳ８： マイクロコンピュータ２１は、動体が
監視対象であると判定された場合、ステップＳ９に動作
を移行する。一方、動体が監視対象ではないと判定され
た場合、ステップＳ１０に動作を移行する。 ステップＳ９： 監視対象の検出に応じて、マイクロコ
ンピュータ２１は警報部１４へ警報信号を送出する。そ
の後、マイクロコンピュータ２１は、ステップＳ１０に
動作を移行する。 ステップＳ１０： 次回以降の画面内速度の検出に備え
て、マイクロコンピュータ２１は、現フレームにおける
動体の画面内位置を記憶する。その後、マイクロコンピ
ュータ２１は、ステップＳ１に動作を戻す。 上述した一連の動作により、監視装置１１による無人監
視が実現する。
合、１フレーム間に１２画素だけ動体が移動している。
ここで１０［フレーム／秒］とすると、動体の移動速度
は１２０［画素／秒］に相当する。 ステップＳ７： ここで、マイクロコンピュータ２１
は、後述する監視対象の判定ルーチンを実行し、動体の
画面内大きさと画面内速度とに基づいて、動体が監視対
象であるか否かを判定する。 ステップＳ８： マイクロコンピュータ２１は、動体が
監視対象であると判定された場合、ステップＳ９に動作
を移行する。一方、動体が監視対象ではないと判定され
た場合、ステップＳ１０に動作を移行する。 ステップＳ９： 監視対象の検出に応じて、マイクロコ
ンピュータ２１は警報部１４へ警報信号を送出する。そ
の後、マイクロコンピュータ２１は、ステップＳ１０に
動作を移行する。 ステップＳ１０： 次回以降の画面内速度の検出に備え
て、マイクロコンピュータ２１は、現フレームにおける
動体の画面内位置を記憶する。その後、マイクロコンピ
ュータ２１は、ステップＳ１に動作を戻す。 上述した一連の動作により、監視装置１１による無人監
視が実現する。
【００３７】［監視対象の判定ルーチンの詳細説明］図
５は、第１の実施形態における監視対象の判定ルーチン
を示す図である。以下、前述したステップＳ７の判定ル
ーチンについて、図５を用いて詳細に説明する。 ステップＳ１１： マイクロコンピュータ２１は、動体
の画面内速度が監視対象（ここでは人間）の想定される
速度範囲にあると仮定して、動体の撮影距離を推定す
る。
５は、第１の実施形態における監視対象の判定ルーチン
を示す図である。以下、前述したステップＳ７の判定ル
ーチンについて、図５を用いて詳細に説明する。 ステップＳ１１： マイクロコンピュータ２１は、動体
の画面内速度が監視対象（ここでは人間）の想定される
速度範囲にあると仮定して、動体の撮影距離を推定す
る。
【００３８】例えば、図４に示す動体画像の場合、動体
の画面内速度は１２０［画素／フレーム］である。一
方、撮像部１２の光学系は、撮影距離５ｍに位置する寸
法１ｍの被写体を、撮像面上の１００画素分に投影す
る。したがって、人間の想定される速度範囲０．８〜
１．６［ｍ／秒］が、画面内速度１２０［画素／秒］に
投影されたと仮定すると、撮影距離は３．３〜６．７ｍ
となる。 ステップＳ１２： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の撮影距離と、動体の画面内大きさから、動体
の実際の大きさを推定する。
の画面内速度は１２０［画素／フレーム］である。一
方、撮像部１２の光学系は、撮影距離５ｍに位置する寸
法１ｍの被写体を、撮像面上の１００画素分に投影す
る。したがって、人間の想定される速度範囲０．８〜
１．６［ｍ／秒］が、画面内速度１２０［画素／秒］に
投影されたと仮定すると、撮影距離は３．３〜６．７ｍ
となる。 ステップＳ１２： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の撮影距離と、動体の画面内大きさから、動体
の実際の大きさを推定する。
【００３９】図４に示す動体画像の場合、動体の画面内
大きさは１６０画素である。推定された撮影距離が３．
３〜６．７ｍであるから、動体の実際の大きさは、１．
１〜２．１ｍと推定される。 ステップＳ１３： マイクロコンピュータ２１は、動体
の実際の大きさに基づいて、監視対象（ここでは人間）
か否かの判定を行う。図４に示す動体画像の場合、動体
の実際の大きさは１．１〜２．１ｍであり、人間として
想定される大きさの範囲と重複する。また、小動物や昆
虫から想定される大きさとは明らかに異なる。したがっ
て、図４に示す動体は、人間であると判別される。
大きさは１６０画素である。推定された撮影距離が３．
３〜６．７ｍであるから、動体の実際の大きさは、１．
１〜２．１ｍと推定される。 ステップＳ１３： マイクロコンピュータ２１は、動体
の実際の大きさに基づいて、監視対象（ここでは人間）
か否かの判定を行う。図４に示す動体画像の場合、動体
の実際の大きさは１．１〜２．１ｍであり、人間として
想定される大きさの範囲と重複する。また、小動物や昆
虫から想定される大きさとは明らかに異なる。したがっ
て、図４に示す動体は、人間であると判別される。
【００４０】［第１の実施形態の効果］上述した動作に
より、第１の実施形態では、動体の画面上の大きさに係
わらず、動体が監視対象か否かを適切に判断することが
可能となる。特に、第１の実施形態では、動体の実際の
大きさを推定するので、動体が幼児か大人かを判別する
など、実スケールの推定が必要な監視用途に好適であ
る。次に、別の実施形態について説明する。
より、第１の実施形態では、動体の画面上の大きさに係
わらず、動体が監視対象か否かを適切に判断することが
可能となる。特に、第１の実施形態では、動体の実際の
大きさを推定するので、動体が幼児か大人かを判別する
など、実スケールの推定が必要な監視用途に好適であ
る。次に、別の実施形態について説明する。
【００４１】《第２の実施形態》第２の実施形態は、請
求項１，３，９に対応した実施形態である。なお、第２
の実施形態の構成および全体動作については、第１の実
施形態（図１、図２）と同様であるため、ここでの説明
を省略する。第２の実施形態における動作上の特徴は、
図６に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判定
する点である。以下、図６を用いて、この判定動作を説
明する。 ステップＳ２１： メモリ回路２２には、予め撮像テス
トの結果から統計的に求めた『画面内速度と画面内大き
さとの相関関係』が動体の種類ごとに格納されている。
マイクロコンピュータ２１は、動体の画面内速度と画面
内大きさを、この相関関係に照合することにより、動体
の種類を推定する。 ステップＳ２２： マイクロコンピュータ２１は、推定
された動体の種類から監視対象か否かを判別する。 上記の判定動作により、第２の実施形態では、動体の画
面上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切
に判断することが可能となる。次に、別の実施形態につ
いて説明する。
求項１，３，９に対応した実施形態である。なお、第２
の実施形態の構成および全体動作については、第１の実
施形態（図１、図２）と同様であるため、ここでの説明
を省略する。第２の実施形態における動作上の特徴は、
図６に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判定
する点である。以下、図６を用いて、この判定動作を説
明する。 ステップＳ２１： メモリ回路２２には、予め撮像テス
トの結果から統計的に求めた『画面内速度と画面内大き
さとの相関関係』が動体の種類ごとに格納されている。
マイクロコンピュータ２１は、動体の画面内速度と画面
内大きさを、この相関関係に照合することにより、動体
の種類を推定する。 ステップＳ２２： マイクロコンピュータ２１は、推定
された動体の種類から監視対象か否かを判別する。 上記の判定動作により、第２の実施形態では、動体の画
面上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切
に判断することが可能となる。次に、別の実施形態につ
いて説明する。
【００４２】《第３の実施形態》第３の実施形態は、請
求項１，４，９に対応した実施形態である。なお、第３
の実施形態の構成および全体動作については、第１の実
施形態（図１、図２）と同様であるため、ここでの説明
を省略する。第３の実施形態における動作上の特徴は、
図７に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判定
する点である。以下、図７を用いて、この判定動作を説
明する。 ステップＳ３１： マイクロコンピュータ２１は、下式
に従って、人間である確からしさを示す評価値を演算す
る。 評価値Ｖ＝（画面内における動体の体長）×Ａ＋（画面
内における動体の幅）×Ｂ−（画面内速度） ただし、人間が縦長の動体である点から、人間の場合に
評価値が高くなるように画面内高さの評価係数Ａは大き
く設定される。また、人間の場合、画面内大きさに比べ
て、画面内速度が比較的遅い点に着目して、画面内速度
にはマイナスの評価係数を与えている。その結果、上式
から算出される評価値Ｖは、人間であれば高い値を示
し、昆虫や小動物であれば低い値を示す。 ステップＳ３２： マイクロコンピュータ２１は、評価
値Ｖを閾値判定して、監視対象（ここでは人間）か否か
を判別する。 上記の判定動作により、第３の実施形態では、動体の画
面上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切
に判断することが可能となる。次に、別の実施形態につ
いて説明する。
求項１，４，９に対応した実施形態である。なお、第３
の実施形態の構成および全体動作については、第１の実
施形態（図１、図２）と同様であるため、ここでの説明
を省略する。第３の実施形態における動作上の特徴は、
図７に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判定
する点である。以下、図７を用いて、この判定動作を説
明する。 ステップＳ３１： マイクロコンピュータ２１は、下式
に従って、人間である確からしさを示す評価値を演算す
る。 評価値Ｖ＝（画面内における動体の体長）×Ａ＋（画面
内における動体の幅）×Ｂ−（画面内速度） ただし、人間が縦長の動体である点から、人間の場合に
評価値が高くなるように画面内高さの評価係数Ａは大き
く設定される。また、人間の場合、画面内大きさに比べ
て、画面内速度が比較的遅い点に着目して、画面内速度
にはマイナスの評価係数を与えている。その結果、上式
から算出される評価値Ｖは、人間であれば高い値を示
し、昆虫や小動物であれば低い値を示す。 ステップＳ３２： マイクロコンピュータ２１は、評価
値Ｖを閾値判定して、監視対象（ここでは人間）か否か
を判別する。 上記の判定動作により、第３の実施形態では、動体の画
面上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切
に判断することが可能となる。次に、別の実施形態につ
いて説明する。
【００４３】《第４の実施形態》第４の実施形態は、請
求項５，６，９に対応した実施形態である。なお、第４
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。図８は、
第４の実施形態の全体動作を示す図である。図８に示す
ように、第４の実施形態の全体動作は、第１の実施形態
（図２）から画面内速度の関連動作（Ｓ５，Ｓ６、Ｓ１
０）を省いたものである。そのため、ここでの重複説明
を省略する。
求項５，６，９に対応した実施形態である。なお、第４
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。図８は、
第４の実施形態の全体動作を示す図である。図８に示す
ように、第４の実施形態の全体動作は、第１の実施形態
（図２）から画面内速度の関連動作（Ｓ５，Ｓ６、Ｓ１
０）を省いたものである。そのため、ここでの重複説明
を省略する。
【００４４】第４の実施形態における動作上の特徴は、
図８に示す判定ルーチン（Ｓ１００）である。図９は、
この判定ルーチンの具体的動作を示す図である。以下、
図９を用いて、この判定動作を説明する。 ステップＳ４１： メモリ回路２２内には、画面内位置
と撮影距離との対応関係が予め記憶されている。マイク
ロコンピュータ２１は、動体の画面内位置を、この対応
関係に当てはめることにより、動体の撮影距離を推定す
る。 ステップＳ４２： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の撮影距離と、動体の画面内大きさから、動体
の実際の大きさを推定する。 ステップＳ４３： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の実際の大きさに基づいて、監視対象（ここで
は人間）か否かの判定を行う。 上述した動作により、第４の実施形態では、動体の画面
上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に
判断することが可能となる。次に、別の実施形態につい
て説明する。
図８に示す判定ルーチン（Ｓ１００）である。図９は、
この判定ルーチンの具体的動作を示す図である。以下、
図９を用いて、この判定動作を説明する。 ステップＳ４１： メモリ回路２２内には、画面内位置
と撮影距離との対応関係が予め記憶されている。マイク
ロコンピュータ２１は、動体の画面内位置を、この対応
関係に当てはめることにより、動体の撮影距離を推定す
る。 ステップＳ４２： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の撮影距離と、動体の画面内大きさから、動体
の実際の大きさを推定する。 ステップＳ４３： マイクロコンピュータ２１は、推定
した動体の実際の大きさに基づいて、監視対象（ここで
は人間）か否かの判定を行う。 上述した動作により、第４の実施形態では、動体の画面
上の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に
判断することが可能となる。次に、別の実施形態につい
て説明する。
【００４５】《第５の実施形態》第５の実施形態は、請
求項５，７、９に対応した実施形態である。なお、第５
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。また、第
５の実施形態の全体動作は、第４の実施形態（図８）と
同様であるため、ここでの説明を省略する。
求項５，７、９に対応した実施形態である。なお、第５
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。また、第
５の実施形態の全体動作は、第４の実施形態（図８）と
同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００４６】第５の実施形態における動作上の特徴は、
図１０に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判
定する点である。以下、図１０を用いて、この判定動作
を説明する。 ステップＳ５１： メモリ回路２２には、予め撮像テス
トの結果から統計的に求めた『画面内位置と画面内大き
さとの相関関係』が動体の種類ごとに格納されている。
マイクロコンピュータ２１は、動体の画面内位置と画面
内大きさを、この相関関係に照合することにより、動体
の種類を推定する。 ステップＳ５２： マイクロコンピュータ２１は、推定
された動体の種類から監視対象か否かを判別する。上記
の判定動作により、第５の実施形態では、動体の画面上
の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に判
断することが可能となる。次に、別の実施形態について
説明する。
図１０に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判
定する点である。以下、図１０を用いて、この判定動作
を説明する。 ステップＳ５１： メモリ回路２２には、予め撮像テス
トの結果から統計的に求めた『画面内位置と画面内大き
さとの相関関係』が動体の種類ごとに格納されている。
マイクロコンピュータ２１は、動体の画面内位置と画面
内大きさを、この相関関係に照合することにより、動体
の種類を推定する。 ステップＳ５２： マイクロコンピュータ２１は、推定
された動体の種類から監視対象か否かを判別する。上記
の判定動作により、第５の実施形態では、動体の画面上
の大きさに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に判
断することが可能となる。次に、別の実施形態について
説明する。
【００４７】《第６の実施形態》第６の実施形態は、請
求項５，８，９に対応した実施形態である。なお、第６
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。また、第
６の実施形態の全体動作は、第４の実施形態（図８）と
同様であるため、ここでの説明を省略する。
求項５，８，９に対応した実施形態である。なお、第６
の実施形態の構成については、第１の実施形態（図１）
と同様であるため、ここでの説明を省略する。また、第
６の実施形態の全体動作は、第４の実施形態（図８）と
同様であるため、ここでの説明を省略する。
【００４８】第６の実施形態における動作上の特徴は、
図１１に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判
定する点である。以下、図１１を用いて、この判定動作
を説明する。 ステップＳ６１： マイクロコンピュータ２１は、次の
式に従って、人間である確からしさを示す評価値を演算
する。 評価値Ｗ＝（画面内大きさ）／｜（消失点のＹ座標）−
（画面内位置のＹ座標）｜ 上式の分母項は、例えば、図１２に示す画面上の長さＬ
１，Ｌ２に相当する。この長さＬ１，Ｌ２は、被写界に
おける同一の長さＬをそれぞれ透視変換した長さであ
る。したがって、長さＬ１，Ｌ２を各動体の物差し（長
さの基準）に使用して、画面上の動体の大きさを比較す
ることが可能となる。
図１１に示す判定ルーチンに従って監視対象か否かを判
定する点である。以下、図１１を用いて、この判定動作
を説明する。 ステップＳ６１： マイクロコンピュータ２１は、次の
式に従って、人間である確からしさを示す評価値を演算
する。 評価値Ｗ＝（画面内大きさ）／｜（消失点のＹ座標）−
（画面内位置のＹ座標）｜ 上式の分母項は、例えば、図１２に示す画面上の長さＬ
１，Ｌ２に相当する。この長さＬ１，Ｌ２は、被写界に
おける同一の長さＬをそれぞれ透視変換した長さであ
る。したがって、長さＬ１，Ｌ２を各動体の物差し（長
さの基準）に使用して、画面上の動体の大きさを比較す
ることが可能となる。
【００４９】上記の式では、このような分母項で画面内
大きさを除する。その結果、動体の実際の大きさに比例
した評価値Ｗが、算出される。なお、図１２では、画面
内位置として動体画像の下端位置を使用する場合につい
て図示しているが、これに限定されるものではない。一
般に、消失点と重ならない画面内位置であれば、上記の
式による評価が可能である。例えば、動体画像の重心、
上端、左端、右端などを画面内位置として使用すること
が可能である。ステップＳ６２： マイクロコンピュー
タ２１は、評価値Ｗを閾値判定して、監視対象（ここで
は人間）か否かを判別する。このとき、閾値未満であれ
ば、人間としては小さすぎるため、昆虫または小動物と
判別できる。また、閾値以上であれば、人間として想定
される大きさのため、人間と判別できる。なお、ここで
の閾値としては、撮影レンズ１５の画角設定（ズーム調
整）に連動して変化させることが好ましい。上記の判定
動作により、第６の実施形態では、動体の画面上の大き
さに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に判断する
ことが可能となる。
大きさを除する。その結果、動体の実際の大きさに比例
した評価値Ｗが、算出される。なお、図１２では、画面
内位置として動体画像の下端位置を使用する場合につい
て図示しているが、これに限定されるものではない。一
般に、消失点と重ならない画面内位置であれば、上記の
式による評価が可能である。例えば、動体画像の重心、
上端、左端、右端などを画面内位置として使用すること
が可能である。ステップＳ６２： マイクロコンピュー
タ２１は、評価値Ｗを閾値判定して、監視対象（ここで
は人間）か否かを判別する。このとき、閾値未満であれ
ば、人間としては小さすぎるため、昆虫または小動物と
判別できる。また、閾値以上であれば、人間として想定
される大きさのため、人間と判別できる。なお、ここで
の閾値としては、撮影レンズ１５の画角設定（ズーム調
整）に連動して変化させることが好ましい。上記の判定
動作により、第６の実施形態では、動体の画面上の大き
さに係わらず、動体が監視対象か否かを適切に判断する
ことが可能となる。
【００５０】《実施形態の補足事項》なお、上述した実
施形態では、監視対象か否かの判定動作を単独で行う場
合について説明したが、これに限定されるものではな
い。例えば、判定動作のいくつかを組み合わせたり、別
の判定動作と組み合わせることにより、より信頼性の高
い判定動作が可能となる。
施形態では、監視対象か否かの判定動作を単独で行う場
合について説明したが、これに限定されるものではな
い。例えば、判定動作のいくつかを組み合わせたり、別
の判定動作と組み合わせることにより、より信頼性の高
い判定動作が可能となる。
【００５１】また、上述した実施形態では、監視対象か
否かの判定動作に当たって、画面内大きさを１次元デー
タとして扱っているが、これに限定されるものではな
い。例えば、画面内大きさを（縦幅，横幅）として２次
元データとして扱ってもよい。この場合には、動体の形
状情報を判定動作に加味することが可能となり、より精
度の高い判定動作が可能となる。また例えば、動体の画
素数を数えるなどして動体の面積を求め、この面積を画
面内大きさとして扱ってもよい。
否かの判定動作に当たって、画面内大きさを１次元デー
タとして扱っているが、これに限定されるものではな
い。例えば、画面内大きさを（縦幅，横幅）として２次
元データとして扱ってもよい。この場合には、動体の形
状情報を判定動作に加味することが可能となり、より精
度の高い判定動作が可能となる。また例えば、動体の画
素数を数えるなどして動体の面積を求め、この面積を画
面内大きさとして扱ってもよい。
【００５２】さらに、上述した実施形態では、監視対象
と判別すると同時に警報部１４に警報信号を出力してい
る。この場合は、監視対象をいち早く検知し、録画動作
や警報動作を迅速に開始できるという優れた長所があ
る。しかしながら、これに限定されるものではなく、例
えば、監視対象との判別が所定回数だけ継続したり、高
頻度に判別された場合に警報信号を出力するようにして
もよい。この場合は、雑音などに起因する誤判別を防止
できるという優れた長所がある。
と判別すると同時に警報部１４に警報信号を出力してい
る。この場合は、監視対象をいち早く検知し、録画動作
や警報動作を迅速に開始できるという優れた長所があ
る。しかしながら、これに限定されるものではなく、例
えば、監視対象との判別が所定回数だけ継続したり、高
頻度に判別された場合に警報信号を出力するようにして
もよい。この場合は、雑音などに起因する誤判別を防止
できるという優れた長所がある。
【００５３】なお、上述した実施形態では、人間を監視
対象とする場合について説明しているが、これに限定さ
れるものではない。例えば、昆虫や小動物その他の生物
を監視対象としてもよい。また、煙や火炎その他の現象
を監視対象としてもよい。また、上述した実施形態で
は、動き検出用固体撮像装置１６を用いて動体画像信号
を生成している。この場合は、動体画像信号を生成する
ための外部回路が一切不要となり、監視装置の全体構成
を単純かつ低コストにできるという優れた長所がある。
しかしながら、これに限定されるものではなく、撮像素
子と画像メモリと画像処理回路などの構成を付加して、
動体画像信号の生成を行ってももちろんよい。
対象とする場合について説明しているが、これに限定さ
れるものではない。例えば、昆虫や小動物その他の生物
を監視対象としてもよい。また、煙や火炎その他の現象
を監視対象としてもよい。また、上述した実施形態で
は、動き検出用固体撮像装置１６を用いて動体画像信号
を生成している。この場合は、動体画像信号を生成する
ための外部回路が一切不要となり、監視装置の全体構成
を単純かつ低コストにできるという優れた長所がある。
しかしながら、これに限定されるものではなく、撮像素
子と画像メモリと画像処理回路などの構成を付加して、
動体画像信号の生成を行ってももちろんよい。
【００５４】また、上述した第１〜３の実施形態では、
フレーム間の動体移動間隔から画面内速度を求めてい
る。しかしながら、これに限定されるものではなく、動
体画像のエッジ幅やエッジ面積などから画面内速度を求
めてももちろんよい。なお、上述した第１〜３の実施形
態では、瞬時的な画面内速度を求めている。この場合
は、画面内速度を用いた動体判別をリアルタイムまたは
高頻度に実施できるという優れた長所がある。しかしな
がら、これに限定されるものではない。例えば、画面内
速度の平均値、最大値、最小値のいずれかの値を求め、
この値を用いて上記判定を行ってもよい。この場合は、
速度の変化する動体を一定の基準で判定できるという優
れた長所がある。
フレーム間の動体移動間隔から画面内速度を求めてい
る。しかしながら、これに限定されるものではなく、動
体画像のエッジ幅やエッジ面積などから画面内速度を求
めてももちろんよい。なお、上述した第１〜３の実施形
態では、瞬時的な画面内速度を求めている。この場合
は、画面内速度を用いた動体判別をリアルタイムまたは
高頻度に実施できるという優れた長所がある。しかしな
がら、これに限定されるものではない。例えば、画面内
速度の平均値、最大値、最小値のいずれかの値を求め、
この値を用いて上記判定を行ってもよい。この場合は、
速度の変化する動体を一定の基準で判定できるという優
れた長所がある。
【００５５】
【発明の効果】請求項１〜４に記載の発明では、画面内
速度および画面内大きさに基づいて、動体が監視対象か
否かを判別する。この場合、画面内速度と画面内大きさ
とに基づいて撮影距離の影響を軽減できるので、動体の
画面上の大きさに殆ど影響されることなく、動体が監視
対象か否かを適切に判断することが可能となる。
速度および画面内大きさに基づいて、動体が監視対象か
否かを判別する。この場合、画面内速度と画面内大きさ
とに基づいて撮影距離の影響を軽減できるので、動体の
画面上の大きさに殆ど影響されることなく、動体が監視
対象か否かを適切に判断することが可能となる。
【００５６】特に、請求項２に記載の発明では、動体の
移動速度を画面内の物差し（長さの基準）などに使用し
て、動体の画面内大きさを、撮影距離に依存しない実際
の大きさに換算する。したがって、動体が幼児か大人か
を判別するなど、実スケールの推定が必要な監視用途に
好適である。
移動速度を画面内の物差し（長さの基準）などに使用し
て、動体の画面内大きさを、撮影距離に依存しない実際
の大きさに換算する。したがって、動体が幼児か大人か
を判別するなど、実スケールの推定が必要な監視用途に
好適である。
【００５７】また、請求項３に記載の発明では、［画面
内速度］対［画面内大きさ］の相関関係に照合すること
により、動体の種類を推定する。この場合、相関関係に
ついては、統計的手法などを用いて的確に求めることが
可能である。したがって、統計的に確実な精度で動体が
監視対象か否かを判別することが可能となる。
内速度］対［画面内大きさ］の相関関係に照合すること
により、動体の種類を推定する。この場合、相関関係に
ついては、統計的手法などを用いて的確に求めることが
可能である。したがって、統計的に確実な精度で動体が
監視対象か否かを判別することが可能となる。
【００５８】さらに、請求項４に記載の発明では、画面
内速度および画面内大きさに基づいて評価演算を行う。
この場合、比較的少ない演算処理量で、動体が監視対象
か否かを判定することが可能となる。
内速度および画面内大きさに基づいて評価演算を行う。
この場合、比較的少ない演算処理量で、動体が監視対象
か否かを判定することが可能となる。
【００５９】一方、請求項５〜８に記載の発明では、画
面内位置および画面内大きさに基づいて、動体が監視対
象か否かを判別する。この場合、画面内位置の情報を加
味することにより、動体が監視対象か否かをより的確に
判断することが可能となる。
面内位置および画面内大きさに基づいて、動体が監視対
象か否かを判別する。この場合、画面内位置の情報を加
味することにより、動体が監視対象か否かをより的確に
判断することが可能となる。
【００６０】特に、請求項６に記載の発明では、画面内
位置を基準にして、動体の画面内大きさを、撮影距離に
依存しない実際の大きさに換算する。したがって、動体
が幼児か大人かを判別するなど、実スケールの推定が必
要な監視用途に好適である。
位置を基準にして、動体の画面内大きさを、撮影距離に
依存しない実際の大きさに換算する。したがって、動体
が幼児か大人かを判別するなど、実スケールの推定が必
要な監視用途に好適である。
【００６１】また、請求項７に記載の発明では、［画面
内位置］対［画面内大きさ］の相関関係に照合すること
により、動体の種類を推定する。この場合、相関関係に
ついては、統計的手法などを用いて的確に求めることが
可能である。したがって、統計的に確実な精度で動体が
監視対象か否かを判別することが可能となる。
内位置］対［画面内大きさ］の相関関係に照合すること
により、動体の種類を推定する。この場合、相関関係に
ついては、統計的手法などを用いて的確に求めることが
可能である。したがって、統計的に確実な精度で動体が
監視対象か否かを判別することが可能となる。
【００６２】特に、請求項８に記載の発明では、画面内
位置および画面内大きさに基づいて評価演算を行う。こ
の場合、比較的少ない演算処理量で、動体が監視対象か
否かを判定することが可能となる。
位置および画面内大きさに基づいて評価演算を行う。こ
の場合、比較的少ない演算処理量で、動体が監視対象か
否かを判定することが可能となる。
【００６３】また、請求項９に記載の発明では、監視域
内の特定箇所に限定して動体判定を行う。この場合、監
視域の特殊性による上記発明の判定精度低下を適切に回
避することが可能となり、上記発明における動体判定の
信頼性を高めることが可能となる。また、動体判定の演
算処理量を低減することも可能となる。
内の特定箇所に限定して動体判定を行う。この場合、監
視域の特殊性による上記発明の判定精度低下を適切に回
避することが可能となり、上記発明における動体判定の
信頼性を高めることが可能となる。また、動体判定の演
算処理量を低減することも可能となる。
【００６４】上述したような本発明の各効果により、本
発明を適用した監視装置では、侵入者（物）を高い信頼
性で自動判別することが可能となる。また、画面内の情
報のみから自動判別するので、測距装置を別途搭載する
必要がなく、監視装置の構成を単純かつ低コスト化する
ことが可能となる。
発明を適用した監視装置では、侵入者（物）を高い信頼
性で自動判別することが可能となる。また、画面内の情
報のみから自動判別するので、測距装置を別途搭載する
必要がなく、監視装置の構成を単純かつ低コスト化する
ことが可能となる。
【図１】監視装置１１の構成を示す図である。
【図２】第１〜３の実施形態における監視装置の全体動
作を示す図である。
作を示す図である。
【図３】画面内大きさのみによる動体判別を説明する図
である。
である。
【図４】動体画像の一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態における監視対象の判定ルーチ
ンを示す図である。
ンを示す図である。
【図６】第２の実施形態における監視対象の判定ルーチ
ンを示す図である。
ンを示す図である。
【図７】第３の実施形態における監視対象の判定ルーチ
ンを示す図である。
ンを示す図である。
【図８】第４〜６の実施形態における監視装置の全体動
作を示す図である。
作を示す図である。
【図９】第４の実施形態における監視対象の判定ルーチ
ンを示す図である。
ンを示す図である。
【図１０】第５の実施形態における監視対象の判定ルー
チンを示す図である。
チンを示す図である。
【図１１】第６の実施形態における監視対象の判定ルー
チンを示す図である。
チンを示す図である。
【図１２】第６の実施形態における評価計算の原理を説
明する図である。
明する図である。
１１ 監視装置 １２ 撮像部 １３ 監視対象検出部 １４ 警報部 １５ 撮影レンズ １６ 動き検出用固体撮像装置 １７ センサ駆動回路 １８ 画像信号処理回路 １９ 緩衝回路 ２０ バス ２１ マイクロコンピュータ ２２ メモリ回路 ２３ 接点回路 ２４ 通信回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｋ Ｆターム(参考） 5B057 AA19 BA02 CH11 DA06 DC03 DC06 DC32 5C022 AA05 AC69 AC78 5C054 AA01 CA04 CC02 CE16 CH01 DA06 EA01 EA05 EA07 FC12 FC13 FC15 FE28 FF06 GA04 GD04 HA19 5L096 BA02 CA02 DA03 EA35 FA60 FA64 HA03
Claims (9)
- 【請求項１】 監視域を撮像し、前記監視域の画像の時
間変化から動体を検出する動体検出部と、 前記動体の画面内速度を検出する速度検出部と、 前記動体の画面内大きさを検出するスケール検出部と、 前記速度検出部により検出された画面内速度と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体が監視対象か否かを判別する動体推定部と
を備えたことを特徴とする監視装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 前記速度検出部により検出された画面内速度と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体の実際の大きさを推定する実スケール推定
部を有し、前記動体の実際の大きさに基づいて、前記動
体が前記監視対象か否かを判別することを特徴とする監
視装置。 - 【請求項３】 請求項１に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 想定される動体について、画面内速度と画面内大きさと
の相関関係を記憶する相関関係記憶部と、 前記速度検出部により検出された画面内速度と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとを、前記
相関関係記憶部に記録された前記相関関係に照合して、
前記動体の種類を推定する種類推定部とを有し、 推定された前記動体の種類に基づいて、前記動体が前記
監視対象か否かを判別することを特徴とする監視装置。 - 【請求項４】 請求項１に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 前記速度検出部により検出された画面内速度と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体が前記監視対象である確からしさを示す評
価値を算出する動体評価部を有し、前記動体評価部の評
価値に基づいて、前記動体が前記監視対象か否かを判別
することを特徴とする監視装置。 - 【請求項５】 監視域を撮像し、前記監視域の画像の時
間変化から動体を検出する動体検出部と、 前記動体の画面内位置を検出する位置検出部と、 前記動体の画面内大きさを検出するスケール検出部と、 前記位置検出部により検出された画面内位置と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体が監視対象か否かを判別する動体推定部と
を備えたことを特徴とする監視装置。 - 【請求項６】 請求項５に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 前記位置検出部により検出された画面内位置と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体の実際の大きさを推定する実スケール推定
部を有し、前記動体の実際の大きさに基づいて、前記動
体が前記監視対象か否かを判別することを特徴とする監
視装置。 - 【請求項７】 請求項５に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 想定される動体について、画面内位置と画面内大きさと
の相関関係を記憶する相関関係記憶部と、 前記位置検出部により検出された画面内位置と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとを、前記
相関関係記憶部に記録された前記相関関係に照合して、
前記動体の種類を推定する種類推定部とを有し、 推定された前記動体の種類に基づいて、前記動体が前記
監視対象か否かを判別することを特徴とする監視装置。 - 【請求項８】 請求項５に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、 前記位置検出部により検出された画面内位置と、前記ス
ケール検出部により検出された画面内大きさとに基づい
て、前記動体が前記監視対象である確からしさを示す評
価値を算出する動体評価部を有し、前記動体評価部の評
価値に基づいて、前記動体が前記監視対象か否かを判別
することを特徴とする監視装置。 - 【請求項９】 請求項１ないし請求項８のいずれか１項
に記載の監視装置において、 前記動体推定部は、監視域内の特定部分に限定して、動
体が前記監視対象か否かを判別することを特徴とする監
視装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000158683A JP2001338302A (ja) | 2000-05-29 | 2000-05-29 | 監視装置 |
| US09/866,011 US7239720B2 (en) | 2000-05-29 | 2001-05-25 | Optical monitoring apparatus with image-based distance accommodation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000158683A JP2001338302A (ja) | 2000-05-29 | 2000-05-29 | 監視装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001338302A true JP2001338302A (ja) | 2001-12-07 |
Family
ID=18663115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000158683A Pending JP2001338302A (ja) | 2000-05-29 | 2000-05-29 | 監視装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7239720B2 (ja) |
| JP (1) | JP2001338302A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006128966A (ja) * | 2004-10-28 | 2006-05-18 | Casio Comput Co Ltd | 電子カメラ、画像分類装置、及びプログラム |
| JP2009252174A (ja) * | 2008-04-10 | 2009-10-29 | Fujifilm Corp | 背景領域認識方法、背景領域認識装置、および背景領域認識プログラム |
| JP2014211854A (ja) * | 2012-06-01 | 2014-11-13 | 株式会社リコー | 対象物認識装置、対象物認識方法及び対象物認識用プログラム |
| WO2016194242A1 (ja) * | 2015-06-04 | 2016-12-08 | 株式会社チャオ | 動体検知装置、動体検知方法および動体検知プログラム |
| JP2018092547A (ja) * | 2016-12-07 | 2018-06-14 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
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