JP2002032759A

JP2002032759A - 監視装置

Info

Publication number: JP2002032759A
Application number: JP2000218580A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiro Naokawa; 和宏直川; Atsushi Kijima; 淳木嶋; Manabu Hashimoto; 橋本　　学; Kazuhiko Washimi; 和彦鷲見
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2000-07-19
Filing date: 2000-07-19
Publication date: 2002-01-31

Abstract

(57)【要約】【課題】光や影などの影響を排除して監視できるとと
もに、検出物体の位置や高さなどの情報も併せて得るこ
とのできる監視装置を提供する。また、高価にならない
装置構成で短時間での処理が可能となる監視装置を提供
する。【解決手段】濃淡画像取得手段１により被監視領域の
濃淡画像を取得し、濃淡画像解析手段２により前記濃淡
画像から被監視領域内の侵入物体候補３を抽出し、距離
分布データ作成手段４により濃淡画像解析手段２より抽
出した侵入物体候補３に相当する領域についてのみ距離
分布を計測し、そのデータを二次元アレイ状に格納し、
距離データ解析手段５により前記距離分布データを解析
して被監視領域内の侵入物体領域を検出し、当該距離デ
ータの解析結果より被監視領域内の侵入物体の有無を判
定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、特定範囲を監視
する監視装置に関するもので、特に危険区域に侵入して
くる物体の検出などの監視の場合に、信頼性の高い監視
を可能とするものである。

【０００２】

【従来の技術】図４３は例えば特開平８−３１７３７３
号公報に示された従来の監視装置図であり、図におい
て、２０１はカメラ、２０２はデータバス、２０３はこ
のカメラ２０１の映像信号をデータバス２０２に入力す
る入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）である。また、２０
４は画像メモリ、２０５はワークメモリ、２０６はプロ
グラムメモリ、２０７は２０４〜２０６の各メモリを利
用して処理を行うＣＰＵである。さらに、２０８は出力
Ｉ／Ｆ、２０９は警報ランプ、２１０は画像出力Ｉ／
Ｆ、２１１はモニタである。

【０００３】次に、上記監視装置の動作について説明す
る。カメラ２０１で監視区域を撮像して得た画像信号
は、入力Ｉ／Ｆ２０３を介してデータバス２０２に入力
され、画像メモリ２０４に蓄積される。一方、ＣＰＵ２
０７は、プログラムメモリ２０６に格納されているプロ
グラムに従ってワークメモリ２０５内で画像解析し、物
体検出処理を実行し、その結果に応じて、出力Ｉ／Ｆ２
０８を介して警報ランプ２０９を点灯させたり、画像出
力Ｉ／Ｆ２１０を介してモニタ２１１に画面を表示させ
たりするようになっている。

【０００４】また、図４４はこの場合の処理フロー図で
あり、図において、２１２は画像入力処理ステップ、２
１３は背景画像作成に関する判定ステップ、２１４は背
景画像更新ステップ、２１５は差分処理ステップ、２１
６は符号情報の保存ステップ、２１７は類似度の計算ス
テップ、２１８は符号情報に関する判断処理ステップ、
２１９は二値化処理ステップ、２２０は類似度に関する
判断処理ステップ、２２１は光によって明るくなった領
域、２２２は物体、２２３は二値化処理ステップ、２２
４は類似度に関する判断処理ステップ、２２５は影によ
る領域、２２６は物体である。

【０００５】次に、図４４のフローについて説明する。
まず、画像入力処理ステップ２１２で、カメラ２０１で
撮影された画像信号が取り込まれる。次に、判定ステッ
プ２１３で新しい背景画像が作成できたか否かを判定す
る。背景画像更新ステップ２１４では、保存された画像
について各画素ごとに平均値を計算して背景画像データ
を作成する。入力画像と背景画像との濃淡レベル値の差
分を差分処理ステップ２１５で求め、保存ステップ２１
６で濃淡レベルの差分値の符号を保存し、計算ステップ
２１７で入力画像と背景画像の局所的な濃淡レベル分布
形状の類似度を求めた後、判断処理ステップ２１８で符
号に応じて処理の分岐がなされ、正負の符号に応じて第
一の二値化処理ステップ２１９、又は第二の二値化処理
ステップ２２３のいずれかが実行される。この両ステッ
プでは、閾値が変えてあり、正確に二値化される。次
に、判断処理ステップ２２０、２２４で類似度により分
岐し、光によって明るくなった領域２２１や、影による
領域２２５と分離して、物体の検出２２２、２２６が得
られる。

【０００６】また、図４５は第５回画像センシングシン
ポジウム講演論文集ｐ５５−６０に示された複数のカメ
ラの画像情報を処理する従来の侵入者検出システムの構
成図である。図において、２２７は距離計測手段、２２
８は物体領域切り出し手段、２２９は移動体検出手段、
２３０は物体切り出し手段、２３１は統合処理手段、２
３２は追跡・判定手段である。

【０００７】次に、上記侵入者検出システムの動作につ
いて説明する。まず、距離計測手段２２７において、ス
テレオ画像から撮像されている物体までの光軸方向の距
離分布を計測する。得られた距離分布データより、物体
領域切り出し手段２２８において物体領域を切り出す。
一方、右画像より移動体検出手段２２９において、ブロ
ック単位での背景差分処理を行い輝度変化の大きいブロ
ックのみを抽出する。抽出された輝度変化ブロックに対
し、物体領域切りだし手段２３０において、膨張・収縮
処理を行った後、ラベリングを行うことによって個々の
物体領域の切り出しを行う。上記２つの物体領域切り出
し手段２２８、２３０によって得られた物体領域につい
て、統合処理手段２３１において、物体領域切り出し手
段２２８にて発生する散発的な誤検出を除去し、複数に
分離検出された物体を一つの物体として統合する処理を
行う。そして、統合処理手段２３１の後追跡・判定手段
２３２において物体領域それぞれについて追跡処理を行
い、移動速度、移動距離、移動追跡等から侵入者か外乱
かの判定を行い、最終的なアラーム出力を行う。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】従来の監視装置は以上
のように構成されているので、例えば図４３、図４４の
ような監視装置では、ライトで明るくなった時や、影で
暗くなった時に背景画像との類似度が低い場合、物体の
ないところを物体があるように誤検出したり、逆に物体
があるところでも類似度が高いと光や影により変化した
ところであると間違った判定をして見逃したりする等の
問題がある。

【０００９】また、図４５のような監視装置では、画像
内の全画素について距離計測を行っている。この計測処
理は、二つの画像においてどの画素とどの画素が同じ地
点を撮像しているかを検索することで行われているが、
大量の処理時間が必要となる問題がある。また、この問
題を解決するために、処理時間の短縮化のためハードウ
エアにて処理を行うことも行われているが、高価な処理
装置となる問題がある。

【００１０】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたものであり、光や影などの影響を排除して
監視できるとともに、検出物体の位置や高さなどの情報
も併せて得ることのできる監視装置を提供すること、お
よび、高価にならない装置構成で短時間での処理が可能
となる監視装置を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】（１）この発明の請求項
１に係る監視装置は、被監視領域の濃淡画像を取得する
濃淡画像取得手段と、前記濃淡画像から監視領域内の侵
入物体候補を抽出する濃淡画像解析手段と、前記濃淡画
像解析手段の実行後に、濃淡画像解析手段より抽出した
侵入物体候補に相当する領域についてのみ距離分布を計
測し、そのデータを二次元アレイ状に格納する距離分布
データ作成手段と、前記距離分布データを解析して被監
視領域内の侵入物体領域を検出する距離データ解析手段
とを有し、距離データの解析結果より被監視領域内の侵
入物体の有無を判定することを特徴とするものである。

【００１２】（２）この発明の請求項２に係る監視装置
は、被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画像取得手段
と、前記濃淡画像から監視領域内の侵入物体候補を抽出
する濃淡画像解析手段と、物体までの距離分布を計測
し、そのデータを二次元アレイ状に格納する距離分布デ
ータ作成手段と、前記濃淡画像解析手段および距離分布
データ作成手段がともに実行された後に、濃淡画像解析
手段により抽出した侵入物体候補に相当する領域につい
てのみ距離分布データの解析を行い、被監視領域内の侵
入物体領域を検出する距離データ解析手段とを有し、距
離データの解析結果より被監視領域内の侵入物体の有無
を判定することを特徴とするものである。

【００１３】（３）この発明の請求項３に係る監視装置
は、被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画像取得手段
と、物体までの距離分布を計測しそのデータを格納する
距離分布データ作成手段と、前記距離分布データを解析
して被監視領域内の侵入物体領域を検出する距離データ
解析手段と、前記距離データ解析手段より抽出した侵入
物体領域に相当する濃淡画像上の領域を設定する濃淡画
像解析領域設定手段と、前記濃淡画像取得手段および濃
淡画像解析領域設定手段がともに実行された後に、濃淡
画像解析領域設定手段にて設定した領域における濃淡画
像から監視領域内の侵入物体領域を抽出する濃淡画像解
析手段とを有し、前記濃淡画像解析手段では時間的変化
領域の大きさを判定し、その際距離データが遠い物体ほ
ど判定のしきい値を小さく、近い物体ほどしきい値を大
きくして、被監視領域内の侵入物体の有無を判定するこ
とを特徴とするものである。

【００１４】（４）この発明の請求項４に係る監視装置
は、設定された被監視領域内の距離分布を計測し、その
データを二次元アレイ状に格納する距離分布データ作成
手段と、前記距離分布データを一定の区間に分割して区
間ごとの距離データの分布状態を表す分布状態特徴量を
計算する距離分布特徴量計算手段とを有し、前記特徴量
を基準値と比較して被監視領域内の異常の有無を判定す
ることを特徴とするものである。

【００１５】（５）この発明の請求項５に係る監視装置
は、上記（１）〜（３）のいずれかにおいて、距離分布
データ作成手段は、ステレオ画像を入力する第一の撮像
手段および第二の撮像手段と、前記第一および第二の撮
像手段により得られる二つの画像より距離画像を生成す
る距離画像生成手段とを有し、距離分布データとして距
離画像を用いることを特徴とするものである。

【００１６】（６）この発明の請求項６に係る監視装置
は、上記（５）において、距離画像生成手段は、前記第
一又は第二の一方の撮像手段の各画素を基準とし、それ
ぞれの画素が撮像しているものと同じものを撮像してい
る他方の撮像手段の画素と対応づけ、対応付けられた二
つの画素の視差を三角測量の原理から求めることにより
距離画像を生成することを特徴とするものである。

【００１７】（７）この発明の請求項７に係る監視装置
は、上記（５）において、距離画像生成手段は、前記第
一又は第二の一方の撮像手段による映像を一定の大きさ
ごとに区切り、そのうちの一つの領域の代表点を選び、
その代表点と同じものを撮像している他方の撮像手段の
画素と対応づけ、対応付けられた二つの画素の視差を三
角測量の原理から求めることにより距離画像を生成する
ことを特徴とするものである。

【００１８】（８）この発明の請求項８に係る監視装置
は、上記（５）において、距離画像生成手段は、前記第
一又は第二の一方の撮像手段による映像データのうちの
一部分の各画素の濃淡レベルのデータをグラフ化し、そ
の領域内の濃淡レベルのバラツキ具合を調べ、その領域
内の濃淡レベルにバラツキがある場合は距離計算処理を
行ない距離画像を生成することを特徴とするものであ
る。

【００１９】（９）この発明の請求項９に係る監視装置
は、上記（４）において、距離分布データ作成手段は、
ステレオ画像を入力する第一の撮像手段および第二の撮
像手段と、前記第一および第二の撮像手段により得られ
る二つの画像より距離画像を生成する距離画像生成手段
とを有し、距離分布データとして距離画像を用いること
を特徴とするものである。

【００２０】（１０）この発明の請求項１０に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）のいずれかにおいて、距離
分布データ作成手段は、三つ以上の撮像手段と、前記三
つ以上の撮像手段から得られるそれぞれの画像のうち二
つの画像を選択する使用画像選択手段と、前記使用画像
選択手段によって選択された画像ペアより距離画像を生
成する距離画像生成手段とを有し、距離分布データとし
て距離画像を用いることを特徴とするものである。

【００２１】（１１）この発明の請求項１１に係る監視
装置は、上記（４）において、距離分布データ作成手段
は、三つ以上の撮像手段と、前記三つ以上の撮像手段か
ら得られるそれぞれの画像のうち二つの画像を選択する
使用画像選択手段と、前記使用画像選択手段によって選
択された画像ペアより距離画像を生成する距離画像生成
手段とを有し、距離分布データとして距離画像を用いる
ことを特徴とするものである。

【００２２】（１２）この発明の請求項１２に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）のいずれかにおいて、距離
分布データ作成手段は、光学的直線上距離分布計測手段
を有し、当該計測手段により得られた計測結果を用いる
ことを特徴とするものである。

【００２３】（１３）この発明の請求項１３に係る監視
装置は、上記（４）において、距離分布データ作成手段
は、光学的直線上距離分布計測手段を有し、当該計測手
段により得られた計測結果を用いることを特徴とするも
のである。

【００２４】（１４）この発明の請求項１４に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）のいずれかにおいて、距離
分布データ作成手段は、複数の光学的直線上距離分布計
測手段と、前記計測手段により得られた結果を一つの距
離分布データに統合するデータ統合手段とを有し、距離
分布データとして統合されたデータを用いることを特徴
とするものである。

【００２５】（１５）この発明の請求項１５に係る監視
装置は、上記（４）において、距離分布データ作成手段
は、複数の光学的直線上距離分布計測手段と、前記計測
手段により得られた結果を一つの距離分布データに統合
するデータ統合手段とを有し、距離分布データとして統
合されたデータを用いることを特徴とするものである。

【００２６】（１６）この発明の請求項１６に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）のいずれかにおいて、距離
分布データ作成手段は、光学的平面上距離分布計測手段
を有し、当該計測手段により得られた計測結果を用いる
ことを特徴とするものである。

【００２７】（１７）この発明の請求項１７に係る監視
装置は、上記（４）において、距離分布データ作成手段
は、光学的平面上距離分布計測手段を有し、当該計測手
段により得られた計測結果を用いることを特徴とするも
のである。

【００２８】（１８）この発明の請求項１８に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）および（５）〜（８）、
（１０）、（１２）、（１４）、（１６）のいずれかに
おいて、距離データ解析手段は、基準点からの距離分布
データを三次元空間座標系における分布データに変換す
る座標系変換手段と、前記三次元空間座標系の分布デー
タの比較により被監視領域内の侵入物体領域の検出を行
う比較手段を有することを特徴とするものである。

【００２９】（１９）この発明の請求項１９に係る監視
装置は、上記（１）〜（３）および（５）〜（８）、
（１０）、（１２）、（１４）、（１６）のいずれかに
おいて、前記距離分布データ作成手段にて生成された距
離データを一定の区間に分割して区間ごとの距離データ
の分布状態を表す分布状態特徴量を計算する距離分布特
徴量計算手段とを有し、解析した状態により被監視領域
内の異常の有無を判定することを特徴とするものであ
る。

【００３０】

【発明の実施の形態】実施の形態１．第１の発明に関す
る実施の形態１の監視装置について説明する。この第１
の発明は、濃淡画像解析手段の後に距離分布データ作成
手段を設けることにより、濃淡画像により得られる影や
光の影響を含んだ濃淡変化領域に対して距離分布データ
を生成し、そのデータの変化があれば侵入物体、なけれ
ば影や光によるものと判断するように作用するものであ
る。

【００３１】図１は第１の発明に関する実施の形態１に
よる監視装置を示すブロック図、図２は実施の形態１に
よる動作の流れを示すフローチャートである。図１にお
いて、１は被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画像取
得手段、２は濃淡画像取得手段１により得られた濃淡画
像に対して侵入物体候補を抽出するための濃淡画像解析
手段、３は濃淡画像解析手段２により抽出された侵入物
体候補を示す。４は被監視領域のうち侵入物体候補３の
領域のみの距離分布を計測し、そのデータを二次元アレ
イ状に格納する距離分布データ作成手段、５は距離分布
データ作成手段４により侵入物体候補３の領域のみに対
して作成された距離分布データを解析して、被監視領域
内の侵入物体領域を検出する距離データ解析手段を示
す。

【００３２】図２のフローチャートにおいて、１０１は
起動ステップ、１０２は濃淡画像取得手段１を実行する
濃淡画像取得ステップ、１０３は濃淡画像解析手段２を
実行する濃淡画像解析ステップを示す。１０４は距離分
布データ作成手段４を実行する距離分布データ生成ステ
ップ、１０５は距離データ解析手段５を実行する距離デ
ータ解析ステップ、１０６は異常判定ステップ、１０７
は外部出力ステップである。

【００３３】次に、実施の形態１の動作について説明す
る。監視装置は起動ステップ１０１により起動される。
そしてまず、距離分布データを作成する領域を確定させ
るため、以下の動作が行われる。濃淡画像取得ステップ
１０２において、濃淡画像取得手段１により被監視領域
を撮像した濃淡画像を取得する。そして濃淡画像解析ス
テップ１０３において、濃淡画像取得手段１により得ら
れた濃淡画像に対して侵入物体候補を抽出するための濃
淡画像解析手段２により解析処理を行い、侵入物体候補
３を抽出する。このとき、濃淡画像解析手段２では濃淡
画像に対して画像補正、二値化、フィルタリング、ラベ
リング等の各処理を組み合わせて処理を行う。

【００３４】上記により距離分布データを作成する領域
である侵入物体候補３が得られたので、続いて距離分布
データ作成ステップ１０４を行う。ステップ１０４で
は、距離分布データ作成手段４により被監視領域のうち
侵入物体候補３の領域のみの距離分布を計測し、そのデ
ータを二次元アレイ状に格納する。そして、距離データ
解析ステップ１０５において、距離データ解析手段５に
より、距離分布データ作成手段４により侵入物体候補３
の領域のみに対して作成された距離分布データを解析し
て、被監視領域内の侵入物体領域を検出する。

【００３５】距離データ解析手段５の解析方法として
は、例えば次のような方法がある。あらかじめ侵入物体
がない時の距離分布データを基準データとして保持して
おく。その基準データと距離分布データ作成ステップ１
０４で求めたデータとを差分処理などにより比較を行
う。この結果、基準データと異なる場合は侵入物体があ
る可能性があり、この領域を侵入物体領域とする。

【００３６】上記距離データの解析結果より異常判定ス
テップ１０６において被監視領域内の侵入物体の有無を
判定する。このとき、侵入物体領域が存在することで異
常と判断してもよいし、ある条件を満たす侵入物体領域
があれば異常と判断してもよい。

【００３７】異常判定ステップ１０６において異常があ
ると判断された場合、外部出力ステップ１０７により外
部に対して被監視領域内に異常が発生していることを通
報する。このとき例えば異常信号を送出し、アラームを
鳴らしたり、回転灯を起動させたり、通信装置を起動さ
せたりする。また、濃淡画像取得手段１にて取得した画
像信号を外部に送出し、監視員などに現状を確認させた
り、そのときの状況を記録できるようにしたりしてもよ
い。

【００３８】なお、異常判定ステップ１０６の後に異常
と判断された領域の情報を保持し、次の画像における処
理で異常と判断された領域との類似性を判定し、同一物
体かどうかを判断するような追跡処理を加えてもよい。

【００３９】以上のように実施の形態１では、先に濃淡
画像の処理により、影や光の影響で検出された領域を含
んだ侵入物体候補を検出して、その検出された部分に対
してのみ距離分布データを取得し、距離が変化している
部分を抽出するようにすることにより、濃淡は変化する
が距離は変化しない影や光などの影響を排除することが
できる。また、距離分布データを被監視領域の全領域に
渡って作成する必要がないので、短時間周期での処理が
可能となる。これらのことにより、監視装置の監視能力
を向上させることができる。

【００４０】実施の形態２．第２の発明に関する実施の
形態２の監視装置について説明する。この第２の発明
は、濃淡画像解析手段の後に距離データ解析手段を設け
ることにより、あらかじめ作成した被監視領域全体の距
離分布データのうち、濃淡画像により得られる影や光の
影響を含んだ濃淡変化領域に対してのみ距離データ解析
を行い、そのデータの変化があれば侵入物体、なければ
影や光によるものと判断するように作用するものであ
る。

【００４１】図３は第２の発明に関する実施の形態２の
監視装置を示すブロック図、図４は実施の形態２の動作
の流れを示すフローチャートである。図３において、６
は被監視領域内のすべての部分に対して距離分布を計測
し、そのデータを二次元アレイ状に格納する距離分布デ
ータ作成手段、７は距離分布データ作成手段６により被
監視領域内のすべての部分に対して作成された距離分布
データを解析して、被監視領域内の侵入物体領域を検出
する距離データ解析手段を示す。濃淡画像から侵入物体
候補を検出するまでのブロックについては、前記実施の
形態１におけるブロックと同一である。

【００４２】また図４のフローチャートにおいて、１０
８は被監視領域内のすべての部分に対して距離分布デー
タを作成する距離分布データ作成手段６を実行する距離
分布データ作成ステップ、１０９は被監視領域内のすべ
ての部分に対して作成された距離分布データを解析する
距離データ解析手段７を実行する距離データ解析ステッ
プである。濃淡画像から侵入物体を検出するまでのフロ
ーおよび異常判定から外部出力を行うまでのフローにつ
いては、前記実施の形態１における動作と同一である。

【００４３】次に、実施の形態２の動作について説明す
る。まず、起動ステップ１０１から濃淡画像解析ステッ
プ１０３までの動作は、前記実施の形態１における動作
と同一である。そして、距離分布データ作成ステップ１
０８において、距離分布データ作成手段６により被監視
領域内のすべての部分に対して距離分布を計測し、その
データを二次元アレイ状に格納する。距離データ解析ス
テップ１０９において、距離データ解析手段７により距
離分布データ作成手段６で二次元アレイ状に格納された
被監視領域内のすべての部分に対する距離分布データの
うち、先に得られている侵入物体候補３の領域のみに対
して解析を行い、被監視領域内の侵入物体領域を検出す
る。なお、距離データ解析手段７の解析方法としては、
例えば実施の形態１に記載した距離データ解析手段５の
ような解析方法により侵入物体候補を検出する。

【００４４】距離データ解析ステップ１０９実行後、異
常判定ステップ１０６および外部出力ステップ１０７を
実行する。異常判定から外部出力を行うまでのフローに
ついては、前記実施の形態１における動作と同一であ
る。

【００４５】なお、実施の形態２においても、実施の形
態１と同様に追跡処理を加えてもよい。また、図４の動
作フローチャートは一例であり、図３に示した各ブロッ
クの入出力関係が適正であれば別の動作フローであって
もよい。例えば距離分布データ作成ステップ１０８が濃
淡画像解析ステップ１０３の前に行われるようなフロー
でもよい。

【００４６】以上のように実施の形態２によれば、濃淡
画像で侵入物体候補を検出して、その部分のみ距離デー
タ解析を行うようにすることで解析処理を被監視領域の
全領域に渡って行う必要がなくなり、処理の高速化を図
ることができる。これは、距離分布データ作成手段６が
安価で高速なハードウエアで実現できる場合などにおい
て有用な手段である。また、距離を用いて解析を行うこ
とで、影や光の影響を距離により排除することができ
る。

【００４７】実施の形態３．第３の発明に関する実施の
形態３の監視装置について説明する。この第３の発明
は、距離データ解析手段の後に濃淡画像解析手段を設け
ることにより、濃淡画像のうち、あらかじめ生成した被
監視領域全体の距離分布データで距離データに変化のあ
った部分に対してのみ濃淡画像の解析を行い、侵入物体
の有無を判断するように作用するものである。

【００４８】図５は第３の発明に関する実施の形態３の
監視装置を示すブロック図、図６は実施の形態３の動作
の流れを示すフローチャート、図７は距離と濃淡画像に
おける変化領域のしきい値との関係を示すグラフの一例
である。

【００４９】図５において、８は被監視領域内のすべて
の部分に対して作成された距離分布データを解析する距
離データ解析手段、９は距離データ解析手段８により被
監視領域内のすべての部分に対して抽出された侵入物体
候補を示す。１０は濃淡画像取得手段１により得られた
濃淡画像について、侵入物体候補９の領域に対してのみ
解析処理を行う濃淡画像解析手段である。また、その他
のブロックは、前記実施の形態１あるいは実施の形態２
におけるブロックと同一である。

【００５０】また図６において、１１０は被監視領域内
のすべての部分に対して作成された距離分布データを解
析する距離データ解析手段８を実行する距離データ解析
ステップ、１１１は侵入物体候補９の領域に対してのみ
解析処理を行う濃淡画像解析手段１０を実行する濃淡画
像解析ステップ、１１２は異常判定ステップである。起
動から濃淡画像を取得するまでの動作と外部出力を行う
フローは、前記実施の形態１におけるフローと同一であ
る。

【００５１】また、図７において、１１は距離と濃淡画
像における変化領域のしきい値との関係を示すグラフを
示す。

【００５２】次に、実施の形態３の動作について説明す
る。監視装置は起動ステップ１０１により起動される。
そして、濃淡画像取得ステップ１０２により被監視領域
を撮像した濃淡画像を取得する。続いて、距離分布デー
タ作成ステップ１０８において、被監視領域の全領域に
渡って距離分布を計測し、そのデータを二次元アレイ状
に格納する。

【００５３】次に距離データ解析ステップ１１０におい
て、距離データ解析手段８により被監視領域の全領域に
渡って作成された距離データの解析を行い、侵入物体候
補９の領域を確定させる。距離データ解析手段８の解析
方法としては、例えば実施の形態１に示した距離データ
解析手段５の解析方法を用いて侵入物体候補を検出する
などの方法がある。

【００５４】そして、濃淡画像解析ステップ１１１にお
いて、濃淡画像解析手段１０により濃淡画像取得手段１
で取得した濃淡画像のうち距離データ解析ステップ１１
０で得られた侵入物体候補９の候補領域に対してのみ解
析を行う。このとき、濃淡画像解析手段１０では時間的
変化領域の大きさを判定し、例えば図７のグラフ１１に
示すように、距離データが遠い物体ほど侵入物体が存在
すると判定する領域の大きさのしきい値を小さく、近い
物体ほど侵入物体が存在すると判定する領域の大きさの
しきい値を大きくして、被監視領域内の侵入物体の有無
を判定する。

【００５５】この濃淡画像解析手段１０の結果より異常
判定ステップ１０６において被監視領域内の侵入物体の
有無を判定する。このとき、異常判定の手段としては実
施の形態１に記載の方法などを用いて判定を行う。そし
て、判定結果に従って外部出力ステップ１０７を実行す
る。ステップ１０７については実施の形態１の動作と同
一である。

【００５６】なお、実施の形態３においても、実施の形
態１と同様に追跡処理を加えてもよい。また、図６の動
作フローチャートは一例であり、図５に示した各ブロッ
クの入出力関係が適正であれば別の動作フローであって
もよい。例えば距離分布データ作成ステップ１０８が濃
淡画像取得ステップ１０２の前に行われるようなフロー
でもよい。また、図７の距離と濃淡画像における変化領
域のしきい値との関係を示すグラフ１１も一例であり、
ステップ関数の変化量は適切に設定されていればよく、
ステップも３段階でなくてもよい。さらにステップ関数
でなく滑らかな関数でもよい。

【００５７】以上のように実施の形態３によれば、距離
分布データより侵入物体候補を検出して、その部分に対
してのみ濃淡画像解析を行うようにすることで、濃淡画
像の解析処理で検出される侵入物体領域に制限が生じ、
処理精度の向上を図ることができる。これは、距離分布
データ作成手段６と距離データ解析手段７が安価で高速
なハードウエアで実現できる場合などにおいて有用な手
段である。

【００５８】実施の形態４．第４の発明に関する実施の
形態４の監視装置について説明する。この第４の発明
は、距離分布データ作成手段の後に距離分布状態特徴量
計算手段を設けることにより、距離分布データの分布状
態の特徴を求め、その変化を調べることにより侵入物体
の有無を判断するように作用するものである。

【００５９】図８は第４の発明に関する実施の形態４の
監視装置を示すブロック図、図９は実施の形態４の動作
の流れを示すフローチャート、図１０は距離とその距離
データの発生頻度との関係を示すヒストグラムの一例で
ある。

【００６０】図８において、６は被監視領域内のすべて
の部分の距離分布を計測し、そのデータを二次元アレイ
状に格納する距離分布データ作成手段、１２は距離分布
データ作成手段６により作成された距離データの分布状
態を表す分布状態特徴量を算出する距離分布特徴量計算
手段を示す。

【００６１】図９において、１１３は距離分布特徴量計
算手段を実行する距離分布特徴量計算ステップ、１１４
は異常判定ステップを示す。また、その他のフローは前
記実施の形態１あるいは実施の形態２におけるフローと
同一である。

【００６２】次に、実施の形態４の動作について説明す
る。監視装置は起動ステップ１０１により起動される。
次に距離分布データ生成ステップ１０８により被監視領
域の全領域に渡って距離分布を計測し、そのデータを二
次元アレイ状に格納する。続いて、距離分布特徴量計算
ステップ１１３において、距離分布特徴量算出手段１２
により距離分布データ作成手段６により生成された距離
分布データを一定の区間に分割して区間ごとの距離デー
タの分布を、例えば図１０のように距離とその距離デー
タの発生頻度との関係を表すヒストグラムに変換する。
そして、それぞれのヒストグラムを代表する中央値や平
均値、ピーク値、それらの値の発生頻度などのヒストグ
ラムの特徴量を示す数値を算出する。

【００６３】なお、図１０において、１３は物体がない
状態の距離分布データのヒストグラム、１４は物体があ
る状態の距離分布データのヒストグラムを示す。ヒスト
グラム１３はどの距離に対してもほぼ一定の分布を示し
ている。物体がある状態のヒストグラム１４は、ある距
離の発生頻度が非常に大きくなっている。これは、物体
がなければ奥の方のデータを示すはずの部分が物体によ
ってカメラから近い距離のデータとなっているためで、
これによりその距離に物体があることがわかる。

【００６４】距離分布特徴量を求めた後、異常判定ステ
ップ１１４において、被監視範囲内に異常が発生してい
るかどうかの判定をする。異常の判定方法としては、次
のような方法がある。物体のないヒストグラム１３と物
体のあるヒストグラム１４のように、物体のないヒスト
グラム１３を基準データとして二つのヒストグラムの重
ならない面積の比率が一定以上ある場合に、物体が存在
すると判断する。あるいは、それぞれのヒストグラムを
代表する中央値や平均値、ピーク値、それらの値の発生
頻度などの数値どうしの比較による一致度が一定値以下
であった場合に物体が存在すると判断するなどである。

【００６５】そして、ステップ１１４の判定結果に従っ
て外部出力ステップ１０７を実行する。ステップ１０７
については実施の形態１の動作と同一である。

【００６６】なお、距離分布特徴量を求める際、図１０
のようなヒストグラムを作らずに、中間値などの特徴量
値を求めてもよい。また、中央値や平均値、ピーク値、
それらの値の発生頻度などを求めるとしたが、必ずしも
すべてを求める必要はなく、必要なパラメータのみ求め
ればよい。

【００６７】以上のように実施の形態４によれば、統計
的に異常発生の判定を行うことで、個々での判定が多少
間違っている場合でも、信頼性の高い監視を行うことが
できるようになる。また、大量の距離分布データを処理
することなく、代表値で処理するので処理速度の高速化
を図ることができる。

【００６８】実施の形態５．第５の発明に関する実施の
形態５は距離分布データ作成手段に係るものである。

【００６９】図１１はこの実施の形態５を説明するため
のブロック図、図１２は実施の形態５の動作の流れを示
すフローチャート、図１３は撮像手段の配置の一例を示
す。

【００７０】図１１において、１５ａ、１５ｂは監視範
囲を十分写すことができる位置に配置した二つの撮像手
段、１６は距離画像生成手段を示す。その他のブロック
は、前記実施の形態１におけるブロックと同一である。

【００７１】図１２において、１１５は撮像手段１５
ａ、１５ｂによる撮像ステップ、１１６は距離画像生成
手段１６を実行する距離画像生成ステップを示す。その
他のフローは、前記実施の形態１におけるフローと同一
である。

【００７２】図１３において、１７は支持器具であり、
撮像手段１５ａ、１５ｂを監視範囲を十分写すことがで
きる位置に配置する役割を果す。

【００７３】次に、実施の形態５の動作について説明を
する。図１２において、起動ステップ１０１の後、撮像
ステップ１１５によりあらかじめ被監視領域の近くに設
置した二台の撮像手段１５ａ、１５ｂにより被監視領域
を撮影する。このとき、撮像手段１５ａおよび１５ｂは
同性能のものを用いる。また二台の撮像手段は、図１３
に示すように高さが明確である支持器具１７に位置関係
等を明確にして取付けておく。また、撮像手段１５ａ、
１５ｂを被監視領域付近に設置した後、光軸調整を行っ
ておく。これらは以降の処理を容易にするためである。

【００７４】撮像ステップ１１５により得られた映像の
うち撮像手段１５ａより得た映像については、濃淡画像
取得手段１以下の処理を行い、侵入物体候補３を抽出す
る。そして、距離画像生成ステップ１１６において、濃
淡画像取得手段１以下の処理により抽出された侵入物体
候補３と二台の撮像手段１５ａ、１５ｂから得られる映
像情報より距離画像生成手段１６で距離画像を生成す
る。距離画像生成手段１６において距離画像を生成する
ための距離データは、例えば撮像手段１５ａの各画素を
基準とし、それぞれの画素が撮像しているものと同じも
のを撮像している別の撮像手段１５ｂの画素とを対応付
け、対応付けられた二つの画素の視差を三角測量の原理
から求める。このとき、基準とする撮像手段１５ａの映
像の画素のうち、侵入物体候補３の領域以外の画素は対
応付けをしないようにする。

【００７５】上記、距離画像生成ステップ１１６により
得られた距離画像を距離画像分布データとして距離デー
タ解析ステップ１０５以降の処理を行い、被監視領域の
監視を行う。

【００７６】なお、撮像手段１５ａ、１５ｂは可視カメ
ラ、赤外線カメラ、近赤外線カメラ、低照度カメラ、暗
視カメラ等、どのようなカメラを用いてもよい。また、
ここでは撮像手段１５ａの映像について濃淡画像解析を
行ったが、撮像手段１５ｂでこの処理を行ってもよい
し、両方の撮像手段でそれぞれ処理を行い、統合するよ
うなことを行ってもよい。

【００７７】さらに、図１３では撮像手段１５ａを左
側、１５ｂを右側としているが、逆であってもよい。ま
た、左右に配置しているが上下に配置したり、斜めに配
置してもよい。また、支持器具１７についても特定の形
状である必要はなく、高さが明確でさえあればよい。

【００７８】以上のように実施の形態５によれば、二台
の撮像手段を用いることで距離分布データ作成手段と濃
淡画像取得手段に対する入力をまとめて行うことがで
き、また、距離画像生成手段における侵入物体候補によ
る生成範囲の制限が容易に行うことができ、処理自体を
容易することができる。

【００７９】実施の形態６．第５の発明に関する実施の
形態６は距離画像作成に係るものである。

【００８０】図１４は例えば実施の形態５に記載したよ
うに二台の撮像手段で被監視領域を撮像した映像のうち
の一方の映像１８上の被監視領域１９を示したものであ
る。また、２０は画像内を一定の大きさごとに区切った
時のある一つの領域、２１はその領域２０の中の代表点
を示す。

【００８１】実施の形態５では撮像手段１５ａより得ら
れた映像信号の各画素に対して、もう一つの撮像手段１
５ｂより得られた映像信号のどの画素に対応するかを調
べて対応付けを行うこととした。この実施の形態６で
は、図１４のように映像信号を一定の大きさごとに区切
る。そして、例えばそのうちの一つの領域２０に着目し
て、その領域２０の中心の点を代表点２１として選ぶ。
その選ばれた代表点２１に対して映像１８に選ばれてい
ない方の撮像手段より得られた映像信号のどの画素に対
応するかを調べて対応付けを行う。

【００８２】そして、対応付けられた二つの画素の視差
を三角測量の原理から求める。その結果より、あらかじ
め設定した基準点と距離を測りたい各画素に撮像されて
いる対象点までの距離を計算する。

【００８３】なお、図１４では代表点２１を区切った領
域２０の中央点としているが、領域２０の四隅の点など
を代表点にしてもよい。また、領域２０内でいくつか代
表点を選び、それらの計算結果の平均値をその領域の距
離としてもよい。

【００８４】また、図１４では領域２０の数を４２個に
しているが、説明のために区切った一例である。この領
域の大きさを細かく区切ると、領域２０内の各画素の本
来の距離との誤差は小さくなるが、処理速度の向上性は
低くなる。反対に粗く区切ると、処理速度の向上性は高
くなるが、領域２０内の各画素の本来の距離との誤差は
大きくなる。よって、この監視装置を用いるそれぞれの
状況で必要とする処理性能を考慮して画面の分割数を決
める。

【００８５】以上のように実施の形態６によれば、区切
られた領域内の代表点の計算結果をその領域全体の距離
計算結果とすることで、計算処理量を減らして処理の高
速化を図ることができる。

【００８６】実施の形態７．第５の発明に関する実施の
形態７は距離画像作成に係るものである。図１５は例え
ば実施の形態５に記載したように二台の撮像手段で被監
視領域を撮像した映像のうちの一方の映像より得られる
映像データのうちの一部分２２のイメージ図、図１６は
図１５内の矢印２３の順に画素を横軸にとった時の濃淡
レベル分布グラフの一例を示す。

【００８７】なお、図１６において、２４は領域２２内
の濃淡レベルにバラツキがある場合を示したグラフの一
例である。また、２５は領域２２全体が同じ程度の濃淡
レベルである場合を示したグラフの一例である。

【００８８】図１５にあるような映像データのうちの一
部分の各画素の濃淡レベルのデータを図１６のようにグ
ラフ化する。そして、その領域２２内の濃淡レベルのバ
ラツキ具合を調べ、その領域２２内の濃淡レベルにバラ
ツキがある場合（グラフ２４）は距離計算処理を行い、
距離画像用のデータを作成する。反対に、領域全体が同
じ程度の濃淡レベルである場合（グラフ２５）について
は、明確な対応位置を探すための特徴がないため、画素
ごとの対応付けの信頼性が低くなる。よって、この場合
については計算処理を行わなず、距離画像用のデータを
作成しないようにする。

【００８９】なお、図１５ではグラフに一つのグラフに
する画素数を１６にしているが、特に画素数に制限はな
く、いくつでグラフ化してもよい。また、矢印２３の方
向は上下に進みながら左右に移動していってもよい。さ
らに、図１６において各グラフは一例であり、輝度、形
状が異なっていてもよい。

【００９０】以上のように実施の形態７によれば、ある
領域内の濃淡レベルのバラツキによる判定を行うこと
で、処理の精度を向上させることができる。また、デー
タ生成以降の処理を省くことができるため、効率よく処
理を行うことができる。

【００９１】実施の形態８．第６の発明に関する実施の
形態８は、距離分布データ作成手段に係るものである。
図１７はこの実施の形態８による監視装置を示すブロッ
ク図、図１８は実施の形態８の動作の流れを示すフロー
チャートである。

【００９２】図１７において、２６は距離画像生成手段
を示す。撮像手段１５ａ、１５ｂおよび距離分布特徴量
計算手段１２は、前記実施の形態４および実施の形態５
におけるブロックと同一である。

【００９３】図１８において、１１７は距離画像生成手
段２６を実行する距離画像生成ステップを示す。その他
のフローは前記実施の形態４あるいは実施の形態５にお
けるフローと同一である。

【００９４】次に、実施の形態８の動作について説明を
する。起動ステップ１０１の後、撮像ステップ１１５に
より被監視領域を撮影するところまでは実施の形態５と
同様である。

【００９５】次に、距離画像生成ステップ１１７におい
て、距離画像生成手段２６により二台の撮像手段１５
ａ、１５ｂから得られる映像情報より距離画像を生成す
る。距離画像生成手段２６における距離画像を生成する
ための距離データは、例えば撮像手段１５ａの各画素を
基準とし、それぞれの画素が撮像しているものと同じも
のを撮像している別の撮像手段１５ｂの画素とを対応付
け、対応付けられた二つの画素の視差を三角測量の原理
から求める。距離画像生成手段２６は、実施の形態５に
記載の距離画像生成手段１６が侵入物体候補３の領域に
ついてのみ距離画像を作成するのに対し、撮像手段１５
ａのすべての領域に対して距離画像を作成する点が異な
る。

【００９６】上記、距離画像生成ステップ１１７により
得られた距離画像を距離画像分布データとして距離分布
特徴量計算ステップ１１３以降の処理を行い、被監視領
域の監視を行う。この部分は実施の形態４と同様であ
る。ここで、距離分布特徴量として距離画像自体も利用
することができ、距離画像の差分を計算することでも侵
入物体の有無を判定できるようになる。

【００９７】なお、撮像手段１５ａ、１５ｂは可視カメ
ラ、赤外線カメラ、近赤外線カメラ、低照度カメラ、暗
視カメラなどどのようなカメラを用いてもよい。また、
撮像手段１５ａを基準としているが１５ｂを基準として
処理を行ってもよい。

【００９８】以上のように実施の形態８によれば、二台
の撮像手段を用いて統計的に異常発生の判定を行うこと
で、距離画像生成段階で個々の距離データが間違ってい
る場合でも、信頼性の高い監視を行うことができるよう
になる。また、距離画像どうしの差分計算により異常判
定が行えることで、処理の理解を視覚的に容易にするこ
とができる。

【００９９】実施の形態９．第７の発明に関する実施の
形態９は距離分布データ作成手段に係るものである。図
１９はこの実施の形態９を説明するためのブロック図、
図２０は実施の形態９の動作の流れを示すフローチャー
ト、図２１は撮像手段の配置の一例を示す。

【０１００】図１９において、２７ａ、２７ｂ、２７ｃ
は監視範囲が十分写すことができる位置に配置した三つ
の撮像手段、２８は撮像手段２７ａ、２７ｂ、２７ｃの
うちどの映像を利用するかを選択する使用画像選択手段
を示す。その他のブロックは、前記実施の形態５におけ
るブロックと同一である。

【０１０１】図２０において、１１８は使用画像選択手
段２８を実行する使用画像選択ステップを示す。その他
のフローは、前記実施の形態５のフローと同一である。

【０１０２】図２１において、１７は支持器具であり、
撮像手段２７ａ、２７ｂ、２７ｃを監視範囲を十分写す
ことができる位置に配置する役割を果す。

【０１０３】次に、実施の形態９の動作について説明を
する。起動ステップ１０１の後、撮像ステップ１１５に
よりあらかじめ被監視領域の近くに設置した三台の撮像
手段２７ａ、２７ｂ、２７ｃにより被監視領域を撮影す
る。このとき、撮像手段２７ａおよび２７ｂ、２７ｃは
同性能のものを用いる。また三台の撮像手段は、図２１
に示すように高さが明確である支持器具１７に位置関係
等を明確にして取付けておく。また、撮像手段２７ａお
よび２７ｂ、２７ｃを被監視領域付近に設置した後、光
軸調整を行っておく。これらは以降の処理を容易にする
ためである。

【０１０４】次に撮像手段２７ａおよび２７ｂ、２７ｃ
で得られた映像のうち、使用画像選択ステップ１１８に
より二つの映像を選択する。選択する方法としては、各
画像の輝度分布を調べて画像内の輝度分布の差が大きい
画像を選ぶ、基本として特定の二つの画像を利用して故
障等が起きた場合に残りの画像に切替えて処理を続ける
などの方法がある。

【０１０５】使用画像選択ステップ１１８により選択さ
れた得られた映像のうちの一つについては、濃淡画像取
得手段１以下の処理を行い、侵入物体候補３を抽出す
る。そして、距離画像生成ステップ１１６において、抽
出された侵入物体候補３とその抽出に用いた画像と使用
画像選択手段２８で選択されたもう一つの画像から得ら
れる映像情報より距離画像を生成する。距離画像を生成
するための距離データは、侵入物体候補３の抽出に用い
た画像の各画素を基準とし、それぞれの画素が撮像して
いるものと同じものを撮像しているもう一つの画像の画
素とを対応付け、対応付けられた二つの画素の視差を三
角測量の原理から求める。このとき、基準とする侵入物
体候補３の抽出に用いた画像の画素のうち、侵入物体候
補３の領域以外の画素は対応付けをしないようにする。

【０１０６】上記、距離画像生成ステップ１１６により
得られた距離画像を距離画像分布データとして距離デー
タ解析ステップ１０５以降の処理を行い、被監視領域の
監視を行う。

【０１０７】なお、撮像手段２７ａおよび２７ｂ、２７
ｃは可視カメラ、赤外線カメラ、近赤外線カメラ、低照
度カメラ、暗視カメラなどどのようなカメラを用いても
よい。また、ここでは三つの画像のうち二つを選択し
て、その一組に対してのみ処理を行っているが、複数の
組み合わせを作りそれぞれ処理を行い、その結果をもと
に侵入物体の判定を行ってもよい。

【０１０８】さらに、図２１における撮像手段２７ａお
よび２７ｂ、２７ｃの配置は一例であり、この順に配置
しなくてもよい。また、横一列に配置しているが縦一列
や斜め一列に配置してもよいし、一列に並べていなくて
もよい。また、支持器具１７についても特定の形状であ
る必要はなく、高さが明確でさえあればよい。

【０１０９】以上のように実施の形態９によれば、三台
以上の撮像手段を用いることで複数の組み合わせによる
処理が可能となり、最適な組み合わせの処理により監視
精度の向上を図ることができる。

【０１１０】実施の形態１０．第８の発明に関する実施
の形態１０は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図２２はこの実施の形態１０の監視装置を示すブロ
ック図、図２３は実施の形態１０の動作の流れを示すフ
ローチャートである。

【０１１１】図２２において、２９は撮像手段２７ａ、
２７ｂ、２７ｃのうちどの映像を利用するかを選択する
使用画像選択手段を示す。その他のブロックは、前記実
施の形態４あるいは実施の形態９におけるブロックと同
一である。

【０１１２】図２３において、１１９は使用画像選択手
段２９を実行する使用画像選択ステップを示す。その他
のフローは、前記実施の形態４あるいは実施の形態９に
おけるフローと同一である。

【０１１３】次に、実施の形態１０の動作について説明
をする。起動ステップ１０１の後、撮像ステップ１１５
により被監視領域を撮影するところまでは実施の形態９
と同様である。

【０１１４】次に撮像手段２７ａおよび２７ｂ、２７ｃ
で得られた映像を使用画像選択ステップ１１９にて二つ
の映像を選択する。選択する方法としては、各画像の輝
度分布を調べて画像内の輝度分布の差が大きい画像を選
ぶ、基本として特定の二つの画像を利用して故障等が起
きた場合に残りの画像に切替えて処理を続けるなどの方
法がある。

【０１１５】次に、距離画像生成ステップ１１７におい
て、選択された二つの画像から得られる映像情報より距
離画像を生成する。距離画像を生成するための距離デー
タは、例えば選択された二つのうちの一つの画像の各画
素を基準とし、それぞれの画素が撮像しているものと同
じものを撮像しているもう一つの画像の画素とを対応付
け、対応付けられた二つの画素の視差を三角測量の原理
から求める。

【０１１６】上記、距離画像生成ステップ１１７により
得られた距離画像を距離画像分布データとして距離分布
特徴量計算手段１１３以降の処理を行い、被監視領域の
監視を行う。この部分は実施の形態４と同様である。こ
こで、距離分布特徴量として距離画像自体も利用するこ
とができ、距離画像の差分を計算することでも侵入物体
の有無を判定できるようになる。

【０１１７】なお、撮像手段２７ａおよび２７ｂ、２７
ｃは可視カメラ、赤外線カメラ、近赤外線カメラ、低照
度カメラ、暗視カメラなどどのようなカメラを用いても
よい。また、ここでは三つの画像のうち二つを選択し
て、その一組に対してのみ処理を行っているが、複数の
組み合わせを作りそれぞれ処理を行い、その結果をもと
に侵入物体の判定を行ってもよい。

【０１１８】以上のように実施の形態１０によれば、三
台以上の撮像手段を用いて統計的に異常発生の判定を行
うことで、複数の組み合わせによる処理が可能となり、
最適な組み合わせの処理により監視精度の向上を図るこ
とができる。また、距離画像生成段階で個々の距離デー
タが間違っている場合でも、信頼性の高い監視を行うこ
とができるようになる。また、距離画像どうしの差分計
算により異常判定が行えることで、処理の理解を視覚的
に容易にすることができる。

【０１１９】実施の形態１１．第９の発明に関する実施
の形態１１は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図２４はこの実施の形態１１を説明するためのブロ
ック図、図２５は実施の形態１１の動作の流れを示すフ
ローチャートである。

【０１２０】図２４において、３０は被監視範囲を撮像
する撮像手段、３１は光学的直線上距離分布計測手段、
３２は距離分布データ作成手段、３３は距離データ解析
手段を示す。その他のブロックは、前記実施の形態１に
おけるブロックと同一である。

【０１２１】図２５において、１２０は光学的直線距離
計測手段３１を用い、距離分布データ作成手段３２を実
行する距離分布データ作成ステップ、１２１は距離デー
タ解析手段３３を実行する距離データ解析ステップ、１
２２は異常判定ステップである。その他のフローは、前
記実施の形態１のフローと同一である。

【０１２２】また、図２６は被監視領域１９の側面図を
示す。また、図２７は光学的直線上距離分布計測手段３
１を設置している高さの平面図を示す。

【０１２３】図２６において、撮像手段３０と光学的直
線上距離分布計測手段３１は同一の支持器具により設置
されている。また、３４は撮像手段３０の撮像範囲、３
５は光学的直線上距離分布計測手段３１の走査方向の一
例を示す。さらに３６は被監視領域１９内にある侵入物
体を示す。

【０１２４】次に、実施の形態１１の動作について説明
する。図２５において、起動ステップ１０１により監視
装置を起動した後、撮像ステップ１１５によりあらかじ
め被監視領域１９の近くに設置した撮像手段３０にて被
監視領域１９を撮影する。撮像ステップ１１５により得
られた映像を用いて、濃淡画像取得手段１以下の処理を
行い、侵入物体候補３を抽出する。

【０１２５】次に、距離データ生成ステップ１２０にお
いて、光学的直線上距離分布計測手段３１により走査方
向３５の距離を測定する。この光学的直線上距離分布計
測手段３１には、各走査方向において何か物体にぶつか
るまでの距離が測定できる、例えばレーザレーダやミリ
波レーダなどの計測機器を用いればよい。そして、各走
査線ごとに得られる距離データを順に格納していき、走
査範囲全体に渡って距離データが得られた時点で距離分
布データとする。これにより計測平面を水平にみた直線
上に距離分布データが得られる。

【０１２６】続いて、距離データ解析手段１２１におい
て、濃淡画像解析ステップ１０３により得られた侵入物
体候補３の方向に対する距離データ生成ステップ１２０
により得られた距離分布データを検索し、そのデータを
抽出する。

【０１２７】そして、異常判定ステップ１２２におい
て、抽出したデータが被監視領域１９内に存在すると判
断されれば、侵入物体が被監視領域内に存在することに
なり異常と判定する。外部出力に関しては実施の形態１
と同様の処理を行えばよい。

【０１２８】なお、距離データに欠落や誤りがあった場
合、適切な結果を得ることができないため、例えば欠落
あるいは誤った信号部分の近傍のデータで補完したり、
何回かの測距信号情報を積算して、その結果を平均化す
るなどしてデータの安定化を図ってもよい。また、撮像
装置３０と光学的直線距離計測手段３１の設置関係は図
２６に記載したようなものである必要はない。撮像装置
３０と光学的直線距離計測手段３１はそれぞれ被監視領
域１９がすべて含まれるように設置されて、お互いの位
置関係などが明確になっていればどこに配置してもよ
い。

【０１２９】以上のように実施の形態１１によれば、光
学的直線上距離測定装置を用い、この装置で監視する平
面のみのデータを用いることで、図２６、図２７に記載
したような高さのある侵入物体３６は侵入物体として検
出するが、高さのない影あるいはライトによる監視範囲
内の状態変化などがあっても、異常とは判定することを
なくすことができ、監視精度の向上を図ることができ
る。

【０１３０】実施の形態１２．第１０の発明に関する実
施の形態１２は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図２８は実施の形態１２を説明するためのブロック
図、図２９は実施の形態１２の動作の流れを示すフロー
チャートを図２９を示す。

【０１３１】図２８において、３７は距離分布特徴量計
算手段を示す。その他のブロックは、前記実施の形態１
１におけるブロックと同一である。

【０１３２】図２９において、１２３は距離分布特徴量
計算手段３７を実行する距離分布特徴量計算ステップ、
１２４は異常判定ステップである。その他のフローは、
前記実施の形態１１におけるフローと同一である。

【０１３３】次に、実施の形態１２の動作について説明
する。図２９において、起動ステップ１０１により監視
装置が起動した後、距離データ生成ステップ１２０にて
距離分布データが生成される。この生成方法については
実施の形態１１に記載した方法を用いる。

【０１３４】次に、距離分布特徴量計算ステップ１２３
にて、距離分布データ生成ステップ１２０により得られ
た距離分布データの分布を、距離とその距離データの発
生頻度との関係を表すヒストグラムに変換する。そし
て、それぞれのヒストグラムを代表する中央値や平均
値、ピーク値、それらの値の発生頻度などのヒストグラ
ムの特徴量を示す数値を算出する。

【０１３５】そして、異常判定ステップ１２４にて、実
施の形態４と同様に図１０に示すような物体がない状態
の距離分布データのヒストグラムの特徴量と物体がある
状態の距離分布データのヒストグラムの特徴量を比較す
る。これにより、二つのヒストグラムの重ならない面積
の比率が一定以上あったり、それぞれのヒストグラムを
代表する中央値や平均値、ピーク値、それらの値の発生
頻度などの数値どうしの比較による一致度が一定値以下
であった場合、これを検出することでその距離に物体が
あることがわかる。このようにして異常判定を行い、被
監視領域の監視を行う。

【０１３６】なお、距離分布特徴量を求める際、ヒスト
グラムを作らずに、中間値などの特徴量値を求めてもよ
い。また、中央値や平均値、ピーク値、それらの値の発
生頻度などを求めるとしたが、必ずしもすべてを求める
必要はなく、必要なパラメータのみ求めればよい。ま
た、実施の形態１１に記載したような距離データの安定
化処理を加えてもよい。さらに、光学的直線距離計測手
段３１の設置位置は装置の計測能力範囲内に被監視領域
１９がすべて含まれていればどこに設置してもよい。

【０１３７】以上のように実施の形態１２によれば、統
計的に異常発生の判定を行うことで、個々での判定が多
少間違っている場合でも、信頼性の高い監視を行うこと
ができるようになる。また、大量の距離分布データを処
理することなく、代表値で処理するので処理速度の高速
化を図ることができる。さらに、光学的直線距離計測手
段を用いることで、被監視領域付近に設置する装置構成
を容易に構成することができる。

【０１３８】実施の形態１３．第１１の発明に関する実
施の形態１３は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図３０は実施の形態１３の監視装置を説明するため
のブロック図であり、図３１はその被監視領域１９の側
面図を示す。

【０１３９】図３０において、３８ａ、３８ｂは光学的
直線上距離分布計測手段、３９は距離分布データ作成手
段、４０は距離データ解析手段を示す。その他のブロッ
クは、前記実施の形態１１におけるブロックと同一であ
る。

【０１４０】図３１において、４１ａ、４１ｂはそれぞ
れ異なる高さに配置された光学的直線上距離分布計測手
段３８ａ、３８ｂの走査方向の一例を示す。また、４２
は侵入物体を示す。その他の符号は、前記実施の形態１
１における符号と同一である。なお、侵入物体４２は風
船などの浮遊物体、あるいはアーチ型をした物体の接地
していない部分などである。

【０１４１】次に光学的直線上距離分布計測手段３８
ａ、３８ｂと距離分布データ作成手段３９の動作につい
て説明する。図３１のように、光学的直線上距離分布計
測手段３８ａ、３８ｂを異なる高さに設置し、走査方向
４１ａ、４１ｂの距離を測定する。この光学的直線上距
離分布計測手段３８ａ、３９ｂには、各走査方向におい
て何か物体にぶつかるまでの距離が測定できる、例えば
レーザレーダやミリ波レーダなどの計測機器をそれぞれ
用いればよい。

【０１４２】そして、各走査線ごとに得られる距離デー
タを順に格納していき、走査範囲全体に渡って距離デー
タが得られた時点で距離分布データとする。これにより
計測平面を水平にみた直線上に距離分布データが得られ
る。さらに光学的直線上距離分布計測手段３８ａ、３８
ｂそれぞれより得られた距離分布データを統合する。こ
の統合したデータを距離データ解析手段４０にて解析を
行うデータとする。

【０１４３】なお、実施の形態１１に記載した距離デー
タの安定化処理を加えてもよい。また、光学的直線上距
離分布計測手段３８ａ、３８ｂの距離分布データの統合
は行わずに、それぞれ単独で解析を行ってもよいし、解
析が完了してから統合を行ってもよい。さらに、光学的
直線距離計測手段を二台設置した場合について説明をし
たが、三台以上設置してもよい。また、撮像装置３０と
光学的直線距離計測手段３８ａ、３８ｂの設置関係は図
３１に記載したようなものである必要はない。撮像装置
３０と光学的直線距離計測手段３８ａ、３８ｂはそれぞ
れ被監視領域１９がすべて含まれるように設置されて、
お互いの位置関係などが明確になっていればどこに配置
してもよい。

【０１４４】以上のように実施の形態１３によれば、複
数台の光学的直線上距離分布計測手段を設置すること
で、例えば図３１に記載したような侵入物体４２などが
存在する場合でも、光学的直線上距離分布計測手段３８
ｂだけでは検出できないが、光学的直線上距離分布計測
手段３８ａのデータより侵入物体として検出することが
できるようになり、監視精度の向上を図ることができ
る。

【０１４５】実施の形態１４．第１１の発明に関する実
施の形態１４は光学的直線上距離分布計測手段の構成に
係るものである。図３２は実施の形態１４を説明する図
であり、被監視領域１９を上から見た場合の様子を示
す。

【０１４６】図３２において、４３ａ、４３ｂ、４３
ｃ、４３ｄはそれぞれ光学的直線距離計測手段、４４
ａ、４４ｂ、４４ｃ、４４ｄはそれぞれ光学的直線距離
計測手段４３ａ〜４３ｄの距離データ作成時の走査範囲
を示す。

【０１４７】図３２のように、被監視領域１９全体の同
じ平面上を走査し距離分布データを作成することができ
るように光学的直線距離計測手段４３ａ〜４３ｄを設置
する。そして、各走査線ごとに得られる距離データを順
に格納していき、それぞれの走査範囲４４ａ〜４４ｄ全
体に渡って距離データが得られた時点でそれぞれの距離
分布データとする。これにより計測平面を水平にみた直
線上に距離分布データが得られる。さらに光学的直線上
距離分布計測手段４４ａ〜４４ｄそれぞれより得られた
距離分布データを統合する。これにより被監視領域１９
内全体の距離分布データを得る。

【０１４８】なお、図３２では光学的直線距離計測手段
を四台設置することで被監視領域を覆うように記載して
いるが、被監視領域を覆うことができる台数であれば何
台設置していてもよい。また、図３２では被監視領域を
覆う平面が一つであるが、これを実施の形態１３のよう
に高さの異なる複数の走査平面を作ってもよい。

【０１４９】以上のように実施の形態１４によれば、複
数台の光学的直線距離計測手段で距離データ作成用の走
査面の一平面を構成し、距離分布データを作成するよう
にすることで、光学的直線距離計測手段一台の走査範囲
よりも被監視領域が広い場合でも監視ができるようにす
ることができる。

【０１５０】実施の形態１５．第１２の発明に関する実
施の形態１５は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図３３は実施の形態１５による監視装置を説明する
ブロック図である。

【０１５１】図３３において、４５は距離分布特徴量計
算手段を示す。その他のブロックは、前記実施の形態１
３におけるブロックと同一である。

【０１５２】実施の形態１３に記載したように、光学的
直線上距離分布計測手段３８ａ、３８ｂを異なる高さに
設置し、距離を測定する。そして、距離分布データを作
成する。さらに光学的直線上距離分布計測手段３８ａ、
３８ｂそれぞれより得られた距離分布データを統合す
る。

【０１５３】次に、距離分布特徴量計算手段４５にて、
距離分布データの分布を距離とその距離データの発生頻
度との関係を表すヒストグラムに変換する。そして、そ
れぞれのヒストグラムを代表する中央値や平均値、ピー
ク値、それらの値の発生頻度などのヒストグラムの特徴
量を示す数値を算出する。

【０１５４】そして、物体がない状態の距離分布データ
のヒストグラムの特徴量と物体がある状態の距離分布デ
ータのヒストグラムの特徴量を比較する。これにより、
二つのヒストグラムの重ならない面積の比率が一定以上
あったり、それぞれのヒストグラムを代表する中央値や
平均値、ピーク値、それらの値の発生頻度などの数値ど
うしの比較による一致度が一定値以下であった場合、こ
れを検出することでその距離に物体があることがわか
る。このようにして異常判定を行い、被監視領域の監視
を行う。

【０１５５】なお、距離分布特徴量を求める際、ヒスト
グラムを作らずに、中間値などの特徴量値を求めてもよ
い。また、中央値や平均値、ピーク値、それらの値の発
生頻度などを求めるとしたが、必ずしもすべてを求める
必要はなく、必要なパラメータのみ求めればよい。ま
た、実施の形態１１に記載したような距離データの安定
化処理を加えてもよい。

【０１５６】さらに、光学的直線距離計測手段３８ａ、
３８ｂの設置位置は装置の計測能力範囲内に被監視領域
１９がすべて含まれていればどこに設置してもよい。ま
た、光学的直線上距離分布計測手段３８ａ、３８ｂの距
離分布データの統合は行わずに、それぞれ単独で解析を
行ってもよいし、解析が完了してから統合を行ってもよ
い。さらに、光学的直線距離計測手段を二台設置した場
合について説明をしたが、三台以上設置してもよい。ま
た、実施の形態１４に記載したように複数台で一平面を
構成した計測を行ってもよい。

【０１５７】以上のように実施の形態１５によれば、統
計的に異常発生の判定を行うことで、個々での判定が多
少間違っている場合でも、信頼性の高い監視を行うこと
ができるようになる。また、大量の距離分布データを処
理することなく、代表値で処理するので処理速度の高速
化を図ることができる。さらに、光学的直線距離計測手
段を用いることで、被監視領域付近に設置する装置構成
を容易に構成することができる。また、複数台で距離の
計測を行うことで、広い範囲を監視できるようになった
り、複数の高さでの監視が可能となり監視性能の向上を
図ることができる。

【０１５８】実施の形態１６．第１３の発明に関する実
施の形態１６は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図３４は実施の形態１６の監視装置を説明するブロ
ック図である。

【０１５９】図３４において、４６は光学的平面上距離
分布計測手段、４７は距離分布データ作成手段、４８は
距離データ解析手段を示す。その他のブロックは、前記
実施の形態１１におけるブロックと同一である。

【０１６０】また、図３５は被監視領域１９の側面図を
示す。また、図３６は光学的直線上距離分布計測手段４
６の後方から被監視領域１９をみた場合の側面図を示
す。

【０１６１】図３５において、撮像手段３０と光学的平
面上距離分布計測手段４６は同一の支持器具により設置
されている。また、４９は光学的平面上距離分布計測手
段４６の走査方向の一例を示す。さらに５０は被監視領
域１９内にある侵入物体を示す。

【０１６２】光学的平面上距離分布計測手段４６と距離
分布データ取得手段４７について説明をする。光学的平
面上距離分布計測手段４６の走査方向４９の距離を測定
する。この光学的平面上距離分布計測手段４６には、各
走査方向において何か物体にぶつかるまでの距離が測定
できる、例えばレーザレーダやミリ波レーダなどの計測
機器を用いればよい。そして、各走査線ごとに得られる
距離データを順に格納していき、走査範囲全体に渡って
距離データが得られた時点で距離分布データとする。こ
のとき、図３５に記載している計測方向４９ごとに計測
平面を構成したとすると、それぞれに対して直線上に距
離分布データが得られる。そして、各平面ごとの距離分
布データを統合し、被監視範囲１９における距離分布デ
ータを作成する。

【０１６３】続いて、距離データ解析手段１２１におい
て、侵入物体候補３の方向に対する距離分布データを検
索し、そのデータを抽出する。そして、抽出したデータ
が被監視領域１９内に存在すると判断されれば、侵入物
体が被監視領域内に存在することになり異常と判定す
る。外部出力に関しては実施の形態１と同様の処理を行
えばよい。

【０１６４】なお、距離データに欠落や誤りがあった場
合、適切な結果を得ることができないため、例えば欠落
あるいは誤った信号部分の近傍のデータで補完したり、
何回かの測距信号情報を積算して、その結果を平均化す
るなどしてデータの安定化を図ってもよい。また、撮像
装置３０と光学的平面上距離計測手段４６の設置関係は
図３５に記載したようなものである必要はない。撮像装
置３０と光学的平面上距離計測手段４６はそれぞれ被監
視領域１９がすべて含まれるように設置されて、お互い
の位置関係などが明確になっていればどこにあってもよ
い。さらに、距離分布データ作成手段４７において、各
平面ごとの距離分布データを統合して一つの距離分布デ
ータを作成するとしたが、それぞれ独立した距離分布デ
ータで処理を行っていってもよい。

【０１６５】以上のように実施の形態１６によれば、光
学的平面上距離測定装置を用いることで、複数の光学的
距離計測手段を設ける必要がなく、容易な監視装置の構
成とすることができる。

【０１６６】実施の形態１７．第１４の発明に関する実
施の形態１７は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図３７は実施の形態１７の監視装置を説明するブロ
ック図であり、また、図３８は実施の形態１７の光学的
直線上距離分布計測手段４６の後方から被監視領域１９
をみた場合の側面図である。

【０１６７】図３７において、５１は距離分布特徴量計
算手段を示し、その他のブロックは前記実施の形態１６
におけるブロックと同一である。また、図３８の符号は
実施の形態１６における図３６の符号と同一である。

【０１６８】実施の形態１７の動作としては、実施の形
態１２に記載した動作とほぼ同じである。ただ、実施の
形態１２では、光学的直線上距離分布計測手段３１を用
いていたが、ここでは光学的平面上距離分布計測手段５
１を用いるため、実施の形態１２のように特徴量を求め
ることができる平面が一平面ではなく、例えば図３８に
示す平面Ａ〜平面Ｄのように複数の計測平面が存在す
る。

【０１６９】以上のように実施の形態１７によれば、複
数の計測平面について特徴量を求めることにより監視精
度の向上を図ることができる。また、実施の形態１４と
は異なり、一台の装置により精度の向上が実現できる。

【０１７０】実施の形態１８．第１５の発明に関する実
施の形態１８は距離データの構造に係るものである。図
３９は実施の形態１８の監視装置を説明するためのブロ
ック図であり、図４０は実施の形態１８の動作の流れを
示すフローチャートである。

【０１７１】図３９において、５２は三次元空間座標変
換手段を示す。その他は実施の形態５と同様である。

【０１７２】図４０において、１２５は三次元空間座標
変換手段５２を実行する三次元空間座標変換ステップ、
１２６は距離データ解析ステップ、１２７は異常判定ス
テップを示す。その他は実施の形態５と同様である。

【０１７３】実施の形態５では、距離分布データは基準
となる撮像手段からの距離分布データにより距離データ
解析手段５において距離データの解析を行っていた。こ
こでは、三次元空間座標変換ステップ１２５において、
距離画像生成ステップ１１６で得られる基準となる撮像
手段からの距離分布データを三次元空間座標系のデータ
に変換する。

【０１７４】そして、変換したデータをもとに距離デー
タ解析ステップ１２６において、得られたデータの位置
や高さにより侵入物体候補の有無を解析する。そして、
その結果によって異常判定ステップ１２７により異常の
有無を判定する。なお、直前の侵入物体情報をデータと
して保持しておき、そのデータを利用した追跡処理を行
った上で異常の判断を行ってもよい。

【０１７５】ここで実施の形態１８の処理の一例を図４
１に示す。図４１において、５３はカメラの近くを移動
している物体、５４は物体５３よりも遠くを移動してい
る物体を示す。図４１（ａ）〜（ｃ）は一定時間ごとの
原画像を示す。（ｄ）〜（ｆ）は三次元空間座標変換ス
テップ１２５の結果得られたそれぞれの時間における監
視領域を真上から見たときの様子を示しており、物体５
３は５５、物体５４は５６のようになるとした。

【０１７６】物体５３、５４は、はじめ図４１（ａ）の
ように撮像手段に撮像され、その後（ｂ）、（ｃ）に示
すように時間経過とともに異なる位置に撮像される。こ
の場合、三次元空間座標変換手段５２より監視領域を真
上から見たときの様子は（ａ）のとき（ｄ）のように基
準点に対しての遠近感を持ったデータ５５、５６が得ら
れるようになる。また同様に（ｂ）のとき（ｅ）、
（ｃ）のとき（ｆ）のようになる。この（ｄ）〜（ｆ）
の結果、たとえ（ａ）〜（ｃ）で物体５３と物体５４が
重なっても、異なる位置５５、５６に存在することがわ
かる。

【０１７７】以上のように実施の形態１８によれば、三
次元空間座標系に変換することにより、異常が無い時の
基準データの作成が容易になり、ＣＡＤ等により作成す
ることが可能となる。また、比較判定処理や追跡処理が
容易になる。さらに、人が見てもわかりやすい処理結果
を得ることが可能となる。

【０１７８】実施の形態１９．第１６の発明に関する実
施の形態１９は距離分布データ作成手段に係るものであ
る。図４２は実施の形態１９の監視装置を説明するため
のブロック図である。図４２において、１２は距離分布
特徴量計算手段を示す。その他のブロックは、前記実施
の形態５におけるブロックと同一である。

【０１７９】実施の形態５では、侵入物体候補３により
制限を与えて生成した距離画像生成手段１６の後、距離
データ解析手段５によりそれぞれの距離データの比較を
行って侵入物体の有無の判定を行っていたが、この実施
の形態１９では距離分布特徴量計算手段１２により分布
の特徴量を抽出することにより侵入物体の有無の判定を
行う。なお、濃淡画像処理を行う映像データは撮像手段
１５ｂより得られる映像データを用いてもよい。

【０１８０】以上のように実施の形態１９によれば、処
理速度の向上を図って侵入物体候補領域のみの距離分布
データを作成するように制限を加えられた場合でも、そ
の分布データの特徴量から侵入物体の有無を判定するこ
とで監視装置全体の処理速度の向上をさらに図ることが
できる。

【０１８１】

【発明の効果】第１の発明（請求項１）に関する監視装
置によれば、先に濃淡画像で侵入物体候補を検出して、
その部分のみ距離分布データを取得するようにすること
で、影や光の影響を距離により排除することができる。
また、距離分布データを被監視領域の全領域に渡って作
成する必要がないので、短時間周期での処理が可能とな
る。これらのことにより、監視能力を向上させることが
できる。

【０１８２】第２の発明（請求項２）に関する監視装置
によれば、濃淡画像で侵入物体候補を検出して、その部
分のみ距離データ解析を行うようにすることで解析処理
を被監視領域の全領域に渡って行う必要がなくなり、処
理の高速化を図ることができる。これは、距離分布デー
タ作成手段が安価で高速なハードウエアで実現できる場
合などにおいて有用な手段である。また、距離を用いて
解析を行うことで、影や光の影響を距離により排除する
ことができる。

【０１８３】第３の発明（請求項３）に関する監視装置
によれば、距離分布データより侵入物体候補を検出し
て、その部分に対してのみ濃淡画像解析を行うようにす
ることで、濃淡画像の解析処理で検出される侵入物体領
域に制限が生じ、処理精度の向上を図ることができる。
これは、距離分布データ作成手段と距離データ解析手段
７が安価で高速なハードウエアで実現できる場合などに
おいて有用な手段である。

【０１８４】第４の発明（請求項４）に関する監視装置
によれば、統計的に異常発生の判定を行うことで、個々
での判定が多少間違っている場合でも、信頼性の高い監
視を行うことができるようになる。また、大量の距離分
布データを処理することなく、代表値で処理するので処
理速度の高速化を図ることができる。

【０１８５】第５の発明（請求項５〜８）に関する監視
装置によれば、二台の撮像手段を用いることで距離分布
データ作成手段と濃淡画像取得手段に対する入力をまと
めて行うことができ、また、距離画像生成手段における
侵入物体候補による生成範囲の制限が容易に行うことが
でき、処理自体を容易することができる。また、区切ら
れた領域内の代表点の計算結果をその領域全体の距離計
算結果とすることで、計算処理量を減らして処理の高速
化を図ることができる。さらに、ある領域内の濃淡レベ
ルのバラツキによる判定を行うことで、処理の精度を向
上させることができる。また、データ生成以降の処理を
省くことができるため、効率よく処理を行うことができ
る。

【０１８６】第６の発明（請求項９）に関する監視装置
によれば、二台の撮像手段を用いて統計的に異常発生の
判定を行うことで、距離画像生成段階で個々の距離デー
タが間違っている場合でも、信頼性の高い監視を行うこ
とができるようになる。また、距離画像どうしの差分計
算により異常判定が行えることで、処理の理解を視覚的
に容易にすることができる。

【０１８７】第７の発明（請求項１０）に関する監視装
置によれば、三台以上の撮像手段を用いることで複数の
組み合わせによる処理が可能となり、最適な組み合わせ
の処理により監視精度の向上を図ることができる。

【０１８８】第８の発明（請求項１１）に関する監視装
置によれば、三台以上の撮像手段を用いて統計的に異常
発生の判定を行うことで、複数の組み合わせによる処理
が可能となり、最適な組み合わせの処理により監視精度
の向上を図ることができる。また、距離画像生成段階で
個々の距離データが間違っている場合でも、信頼性の高
い監視を行うことができるようになる。また、距離画像
どうしの差分計算により異常判定が行えることで、処理
の理解を視覚的に容易にすることができる。

【０１８９】第９の発明（請求項１２）に関する監視装
置によれば、光学的直線上距離測定装置を用い、この装
置で監視する平面のみのデータを用いることで、図２
６、図２７に記載したような高さのある侵入物体３６は
侵入物体として検出するが、高さのない影あるいはライ
トによる監視範囲内の状態変化などがあっても、異常と
は判定することをなくすことができ、監視精度の向上を
図ることができる。

【０１９０】第１０の発明（請求項１３）に関する監視
装置によれば、統計的に異常発生の判定を行うことで、
個々での判定が多少間違っている場合でも、信頼性の高
い監視を行うことができるようになる。また、大量の距
離分布データを処理することなく、代表値で処理するの
で処理速度の高速化を図ることができる。さらに、光学
的直線距離計測手段を用いることで、被監視領域付近に
設置する装置構成を容易に構成することができる。

【０１９１】第１１の発明（請求項１４）に関する監視
装置によれば、複数台の光学的直線上距離分布計測手段
を高さを変えて設置することで、例えば図３１に記載し
たような侵入物体４２などが存在するの場合でも、光学
的直線上距離分布計測手段３８ｂだけでは検出できない
が、光学的直線上距離分布計測手段３８ａのデータより
侵入物体として検出することができるようになり、監視
精度の向上を図ることができる。また、複数台の光学的
直線距離計測手段で距離データ作成用の走査面の一平面
を構成し距離分布データを作成するようにすることで、
光学的直線距離計測手段一台の走査範囲よりも被監視領
域が広い場合でも監視ができるようにすることができ
る。

【０１９２】第１２の発明（請求項１５）に関する監視
装置によれば、統計的に異常発生の判定を行うことで、
個々での判定が多少間違っている場合でも、信頼性の高
い監視を行うことができるようになる。また、大量の距
離分布データを処理することなく、代表値で処理するの
で処理速度の高速化を図ることができる。さらに、光学
的直線距離計測手段を用いることで、被監視領域付近に
設置する装置構成を容易に構成することができる。ま
た、複数台で距離の計測を行うことで、広い範囲を監視
できるようになったり、複数の高さでの監視が可能とな
り監視性能の向上を図ることができる。

【０１９３】第１３の発明（請求項１６）に関する監視
装置によれば、光学的平面上距離測定装置を用いること
で、複数の光学的距離計測手段を設ける必要がなく、容
易な監視装置の構成とすることができる。

【０１９４】第１４の発明（請求項１７）に関する監視
装置によれば、これら複数平面について特徴量を求める
ことにより監視精度の向上を図ることができる。また、
実施の形態１４とは異なり、一台の装置により精度の向
上が実現できる。

【０１９５】第１５の発明（請求項１８）に関する監視
装置によれば、三次元空間座標系に変換することによ
り、異常が無い時の基準データの作成が容易になり、Ｃ
ＡＤ等により作成することが可能となる。また、比較判
定処理や追跡処理が容易になる。さらに、人が見てもわ
かりやすい処理結果を得ることが可能である。

【０１９６】第１６の発明（請求項１９）に関する監視
装置によれば、処理速度の向上を図って侵入物体候補領
域のみの距離分布データを作成するように制限を加えら
れた場合でも、その分布データの特徴量から侵入物体の
有無を判定することで監視装置全体の処理速度の向上を
さらに図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１を示すブロック図で
ある。

【図２】この発明の実施の形態１の動作の流れを示す
フローチャートである。

【図３】この発明の実施の形態２を示すブロック図で
ある。

【図４】この発明の実施の形態２の動作の流れを示す
フローチャートである。

【図５】この発明の実施の形態３を示すブロック図で
ある。

【図６】この発明の実施の形態３の動作の流れを示す
フローチャートである。

【図７】この発明の実施の形態３を説明する距離と濃
淡画像における変化領域のしきい値との関係を示すグラ
フである。

【図８】この発明の実施の形態４を示すブロック図で
ある。

【図９】この発明の実施の形態４の動作の流れを示す
フローチャートである。

【図１０】この発明の実施の形態４を説明する距離と
その距離データの発生頻度との関係を示すヒストグラム
である。

【図１１】この発明の実施の形態５を示すブロック図
である。

【図１２】この発明の実施の形態５の動作の流れを示
すフローチャートである。

【図１３】この発明の実施の形態５を説明する撮像手
段の配置図である。

【図１４】この発明の実施の形態６を説明する被監視
領域を撮像した映像の上の被監視領域のイメージ図であ
る。

【図１５】この発明の実施の形態７を説明する被監視
領域を撮像した映像データのうちの一部分のイメージ図
である。

【図１６】この発明の実施の形態７を説明する濃淡レ
ベル分布グラフである。

【図１７】この発明の実施の形態８を示すブロック図
である。

【図１８】この発明の実施の形態８の動作の流れを示
すフローチャートである。

【図１９】この発明の実施の形態９を示すブロック図
である。

【図２０】この発明の実施の形態９の動作の流れを示
すフローチャートである。

【図２１】この発明の実施の形態９を説明する撮像手
段の配置図である。

【図２２】この発明の実施の形態１０を示すブロック
図である。

【図２３】この発明の実施の形態１０の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図２４】この発明の実施の形態１１を示すブロック
図である。

【図２５】この発明の実施の形態１１の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図２６】この発明の実施の形態１１を説明する被監
視領域の側面図である。

【図２７】この発明の実施の形態１１を説明する被監
視領域の平面図である。

【図２８】この発明の実施の形態１２を示すブロック
図である。

【図２９】この発明の実施の形態１２の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図３０】この発明の実施の形態１３を示すブロック
図である。

【図３１】この発明の実施の形態１４を説明する被監
視領域の平面図である。

【図３２】この発明の実施の形態１５を示すブロック
図である。

【図３３】この発明の実施の形態１６を示すブロック
図である。

【図３４】この発明の実施の形態１６の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図３５】この発明の実施の形態１６を説明する被監
視領域の側面図である。

【図３６】この発明の実施の形態１６を説明する被監
視領域の側面図である。

【図３７】この発明の実施の形態１７を示すブロック
図である。

【図３８】この発明の実施の形態１７を説明する被監
視領域の側面図である。

【図３９】この発明の実施の形態１８を示すブロック
図である。

【図４０】この発明の実施の形態１８の動作の流れを
示すフローチャートである。

【図４１】この発明の実施の形態１８の処理を説明す
る説明図である。

【図４２】この発明の実施の形態１９を示すブロック
図である。

【図４３】従来の技術を示す監視装置の構成図であ
る。

【図４４】従来の技術を示す監視装置の処理フロー図
である。

【図４５】従来の技術を示す監視装置のブロック図で
ある。

【符号の説明】

１濃淡画像取得手段、２濃淡画像解析手段、３侵
入物体候補、４距離分布データ作成手段、５距離デ
ータ解析手段、６距離分布データ作成手段、７距離
データ解析手段、８距離データ解析手段、９侵入物
体候補、１０濃淡画像解析手段、１１グラフ、１２
距離分布特徴量計算手段、１３ヒストグラム、１４
ヒストグラム、１５ａ撮像手段、１５ｂ撮像手段、
１６距離画像生成手段、１７支持器具、１８被監視
領域を撮像した映像、１９被監視領域、２０領域、２
１代表点、２２映像データのうちの一部分のイメー
ジ図、２３矢印、２４グラフ、２５グラフ、２６
距離画像生成手段、２７ａ撮像手段、２７ｂ撮像
手段、２７ｃ撮像手段、２８使用画像選択手段、２
９使用画像選択手段、３０撮像手段、３１光学的
直線上距離分布計測手段、３２距離分布データ作成手
段、３３距離データ解析手段、３４撮像範囲、３５
走査方向、３６侵入物体、３７距離分布特徴量計算
手段、３８ａ光学的直線上距離分布計測手段、３８ｂ
光学的直線上距離分布計測手段、３９距離分布デー
タ作成手段、４０距離データ解析手段、４１ａ走査
方向、４１ｂ走査方向、４２侵入物体、４３ａ光
学的直線距離計測手段、４３ｂ光学的直線距離計測手
段、４３ｃ光学的直線距離計測手段、４３ｄ光学的直
線距離計測手段、４４ａ走査範囲、４４ｂ走査範
囲、４４ｃ走査範囲、４４ｄ走査範囲、４５距離
分布特徴量計算手段、４６光学的平面上距離分布計測
手段、４７距離分布データ作成手段、４８距離デー
タ解析手段、４９走査方向、５０侵入物体、５１
距離分布特徴量計算手段、５２三次元空間座標変換手
段、５３物体、５４物体、５５位置、５６位
置、１０１起動ステップ、１０２濃淡画像取得ステ
ップ、１０３濃淡画像解析ステップ、１０４距離分
布データ生成ステップ、１０５距離データ解析ステッ
プ、１０６異常判定ステップ、１０７外部出力ステ
ップ、１０８距離分布データ作成ステップ、１０９
距離データ解析ステップ、１１０距離データ解析ステ
ップ、１１１濃淡画像解析ステップ、１１２異常判
定ステップ、１１３距離分布特徴量計算ステップ、１
１４異常判定ステップ、１１５撮像ステップ、１１
６距離画像生成ステップ、１１７距離画像生成ステ
ップ、１１８使用画像選択ステップ、１１９使用画
像選択ステップ、１２０距離分布データ作成ステッ
プ、１２１距離データ解析ステップ、１２２異常判
定ステップ、１２３距離分布特徴量計算ステップ、１
２４異常判定ステップ、１２５三次元空間座標変換
ステップ、１２６距離データ解析ステップ、１２７異
常判定ステップ。

───────────────────────────────────────────────────── 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 (72)発明者橋本学東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者鷲見和彦東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内Ｆターム(参考） 5C054 AA01 CA04 CC03 EA01 EA05 ED17 FC05 FC12 FC15 FC16 FD03 FE17 HA18 5C084 AA02 AA07 AA08 AA13 BB06 CC19 DD12 DD14 EE02 GG52 GG56 GG57 GG78 HH01 HH08 5L096 AA06 BA02 CA05 DA03 EA43 FA35 FA66 GA08 GA34 GA55

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画
像取得手段と、前記濃淡画像から被監視領域内の侵入物
体候補を抽出する濃淡画像解析手段と、前記濃淡画像解
析手段の実行後に、濃淡画像解析手段より抽出した侵入
物体候補に相当する領域についてのみ距離分布を計測
し、そのデータを二次元アレイ状に格納する距離分布デ
ータ作成手段と、前記距離分布データを解析して被監視
領域内の侵入物体領域を検出する距離データ解析手段と
を有し、距離データの解析結果より被監視領域内の侵入
物体の有無を判定することを特徴とする監視装置。
【請求項２】被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画
像取得手段と、前記濃淡画像から被監視領域内の侵入物
体候補を抽出する濃淡画像解析手段と、物体までの距離
分布を計測し、そのデータを二次元アレイ状に格納する
距離分布データ作成手段と、前記濃淡画像解析手段およ
び前記距離分布データ作成手段の実行後に、濃淡画像解
析手段により抽出した侵入物体候補に相当する領域につ
いてのみ距離分布データの解析を行い、被監視領域内の
侵入物体領域を検出する距離データ解析手段とを有し、
距離データの解析結果より被監視領域内の侵入物体の有
無を判定することを特徴とする監視装置。
【請求項３】被監視領域の濃淡画像を取得する濃淡画
像取得手段と、物体までの距離分布を計測しそのデータ
を格納する距離分布データ作成手段と、前記距離分布デ
ータを解析して被監視領域内の侵入物体領域を検出する
距離データ解析手段と、前記距離データ解析手段より抽
出した侵入物体領域に相当する濃淡画像上の領域を設定
する濃淡画像解析領域設定手段と、前記濃淡画像取得手
段および濃淡画像解析領域設定手段がともに実行された
後に、濃淡画像解析領域設定手段にて設定した領域にお
ける濃淡画像から監視領域内の侵入物体領域を抽出する
濃淡画像解析手段とを有し、前記濃淡画像解析手段では
時間的変化領域の大きさを判定し、その際距離データが
遠い物体ほど判定のしきい値を小さく、近い物体ほどし
きい値を大きくして、被監視領域内の侵入物体の有無を
判定することを特徴とする監視装置。
【請求項４】設定された被監視領域内の距離分布を計
測し、そのデータを二次元アレイ状に格納する距離分布
データ作成手段と、前記距離分布データを一定の区間に
分割して区間ごとの距離データの分布状態を表す分布状
態特徴量を計算する距離分布特徴量計算手段とを有し、
前記特徴量を基準値と比較して被監視領域内の異常の有
無を判定することを特徴とする監視装置。
【請求項５】請求項１から請求項３のいずれか１項に
記載の監視装置において、距離分布データ作成手段は、
ステレオ画像を入力する第一の撮像手段および第二の撮
像手段と、前記第一および第二の撮像手段により得られ
る二つの画像より距離画像を生成する距離画像生成手段
とを有し、距離分布データとして距離画像を用いること
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
記距離画像生成手段は、前記第一又は第二の一方の撮像
手段の各画素を基準とし、それぞれの画素が撮像してい
るものと同じものを撮像している他方の撮像手段の画素
と対応づけ、対応付けられた二つの画素の視差を三角測
量の原理から求めることにより距離画像を生成すること
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
記距離画像生成手段は、前記第一又は第二の一方の撮像
手段による映像を一定の大きさごとに区切り、そのうち
の一つの領域の代表点を選び、その代表点と同じものを
撮像している他方の撮像手段の画素と対応づけ、対応付
けられた二つの画素の視差を三角測量の原理から求める
ことにより距離画像を生成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
記距離画像生成手段は、前記第一又は第二の一方の撮像
手段による映像データのうちの一部分の各画素の濃淡レ
ベルのデータをグラフ化し、その領域内の濃淡レベルの
バラツキ具合を調べ、その領域内の濃淡レベルにバラツ
キがある場合は距離計算処理を行ない距離画像を生成す
ることを特徴とする監視装置。
【請求項９】請求項４に記載の監視装置において、距
離分布データ作成手段は、ステレオ画像を入力する第一
の撮像手段および第二の撮像手段と、前記第一および第
二の撮像手段により得られる二つの画像より距離画像を
生成する距離画像生成手段とを有し、距離分布データと
して距離画像を用いることを特徴とする監視装置。
【請求項１０】請求項１から請求項３のいずれか１項
に記載の監視装置において、距離分布データ作成手段
は、三つ以上の撮像手段と、前記三つ以上の撮像手段か
ら得られるそれぞれの画像のうち二つの画像を選択する
使用画像選択手段と、前記使用画像選択手段によって選
択された画像ペアより距離画像を生成する距離画像生成
手段とを有し、距離分布データとして距離画像を用いる
ことを特徴とする監視装置。
【請求項１１】請求項４に記載の監視装置において、
距離分布データ作成手段は、三つ以上の撮像手段と、前
記三つ以上の撮像手段から得られるそれぞれの画像のう
ち二つの画像を選択する使用画像選択手段と、前記使用
画像選択手段によって選択された画像ペアより距離画像
を生成する距離画像生成手段とを有し、距離分布データ
として距離画像を用いることを特徴とする監視装置。
【請求項１２】請求項１から請求項３のいずれか１項
に記載の監視装置において、距離分布データ作成手段
は、光学的直線上距離分布計測手段を有し、当該計測手
段により得られた計測結果を用いることを特徴とする監
視装置。
【請求項１３】請求項４に記載の監視装置において、
距離分布データ作成手段は、光学的直線上距離分布計測
手段を有し、当該計測手段により得られた計測結果を用
いることを特徴とする監視装置。
【請求項１４】請求項１から請求項３のいずれか１項
に記載の監視装置において、距離分布データ作成手段
は、複数の光学的直線上距離分布計測手段と、前記計測
手段により得られた結果を一つの距離分布データに統合
するデータ統合手段とを有し、距離分布データとして統
合されたデータを用いることを特徴とする監視装置。
【請求項１５】請求項４に記載の監視装置において、
距離分布データ作成手段は、複数の光学的直線上距離分
布計測手段と、前記計測手段により得られた結果を一つ
の距離分布データに統合するデータ統合手段とを有し、
距離分布データとして統合されたデータを用いることを
特徴とする監視装置。
【請求項１６】請求項１から請求項３のいずれか１項
に記載の監視装置において、距離分布データ作成手段
は、光学的平面上距離分布計測手段を有し、当該計測手
段により得られた計測結果を用いることを特徴とする監
視装置。
【請求項１７】請求項４に記載の監視装置において、
距離分布データ作成手段は、光学的平面上距離分布計測
手段を有し、当該計測手段により得られた計測結果を用
いることを特徴とする監視装置。
【請求項１８】請求項１〜３および５〜８、１０、１
２、１４、１６のいずれか１項に記載の監視装置におい
て、距離データ解析手段は、基準点からの距離分布デー
タを三次元空間座標系における分布データに変換する座
標系変換手段と、前記三次元空間座標系の分布データの
比較により被監視領域内の侵入物体領域の検出を行う比
較手段を有することを特徴とする監視装置。
【請求項１９】請求項１〜３および５〜８、１０、１
２、１４、１６のいずれか１項に記載の監視装置におい
て、前記距離分布データ作成手段にて生成された距離デ
ータを一定の区間に分割して区間ごとの距離データの分
布状態を表す分布状態特徴量を計算する距離分布特徴量
計算手段とを有し、解析した状態により被監視領域内の
異常の有無を判定することを特徴とする監視装置。