JP2002298232A

JP2002298232A - 人体検知装置、人体検知方法および障害物検知方法

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Publication number: JP2002298232A
Application number: JP2001097580A
Authority: JP
Inventors: Takaaki Sakaguchi; 隆明坂口; Yasunari Miyake; 康也三宅; Toshiyuki Tamura; 俊之田村; Kenichi Tanaka; 健一田中; Kazuo Hisama; 和生久間; Kazuo Kimizuka; 和雄君塚; Katsuyuki Miyoshi; 克幸三好; Eiji Shimada; 栄児島田
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp; Sohgo Security Services Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp; Sohgo Security Services Co Ltd
Priority date: 2001-03-29
Filing date: 2001-03-29
Publication date: 2002-10-11

Abstract

(57)【要約】【課題】人体検知装置の誤報を減少し、人体の侵入の
検知精度を高めること。【解決手段】人体検知装置１は、熱源検知部２が監視領
域内に熱源を検知した場合に、画像入力部３が監視領域
内の画像を撮像し、さらに所定の時間が経過した後に再
び画像を撮像する。特徴抽出部４の差分画像生成部４ａ
は、２枚の画像の差分画像を生成し、面積演算部４ｂが
差分画像における最大の像の面積値を算出し、重心演算
部４ｃが差分画像における最大の像の重心を算出する。
さらに、閾値決定部５ｂは、重心をもとに閾値を決定
し、判定部５ａは、面積値と、閾値と、熱源の情報をも
とに監視領域内における人体の存在の有無を判定する。

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、監視領域内に侵
入した人体を検知する人体検知装置、人体検知方法およ
び障害物検知方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から、警備用の人体検知装置には、
受動型赤外線検出センサーが用いられている。この受動
型赤外線検出センサーは、監視領域内の温度変化を赤外
線受光量としてモニタし、この赤外線受光量に変化があ
った場合、この監視領域内に人体が侵入したと判断す
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た受動型赤外線検出センサーを用いた従来の人体検知装
置では、ねずみや虫などの小動物が侵入した場合やＦＡ
Ｘ機が受信動作を行って用紙を排出した場合などに発生
した熱を検出し、この熱の検出によって人体の侵入があ
ったと判断してしまう場合があるという問題点があっ
た。

【０００４】また、上述した受動型赤外線検出センサー
の周囲に、赤外線を遮断する障害物をおかれた場合に、
人体の侵入を失報するという問題点があった。さらに、
故意に障害物を設置する、あるいは、上述した受動型赤
外線検出センサーの受光部に塗料を塗布される、等の行
為によって、人体検知装置による人体検知が阻害される
場合もあるという問題点があった。

【０００５】この発明は上記に鑑みてなされたものであ
って、誤報を減少し、人体の侵入を正しく検知し、かつ
人体の検知への障害物をも検知可能な人体検知装置、人
体検知方法および障害物検知方法を得ることを目的とす
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、この発明にかかる人体検知装置は、監視すべき監視
領域内の画像を入力する画像入力手段と、前記画像入力
手段が入力した画像をもとに前記監視領域内における人
体の有無を判定する人体判定手段と、を備えた人体検知
装置において、前記監視領域内を照明する照明手段と、
人体検知を阻害する障害物の存在を検知する障害物検知
手段と、を備え、前記画像入力手段は、前記照明手段が
点灯している場合および消灯している場合に画像の入力
を行ない、前記障害物検知手段は、前記点灯している場
合の画像および前記消灯している場合の画像をもとに障
害物の検知を行なうことを特徴とする。

【０００７】この発明によれば、人体検知装置は、監視
領域内を照明する照明手段が点灯している場合の画像
と、照明手段が消灯している場合の画像を入力し、点灯
している場合の画像および消灯している場合の画像をも
とに、人体検知を阻害する障害物の検知を行う。

【０００８】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記障害物検知手段は、前記点灯して
いる場合の画像の平均輝度値と前記消灯している場合の
画像の平均輝度値との差を算出する輝度差算出手段をさ
らに備え、前記障害物検知手段は、前記輝度差算出手段
が算出した前記平均輝度値の差をもとに障害物の存在の
有無を判定することを特徴とする。

【０００９】この発明によれば、人体検知装置は、照明
手段が点灯している場合の画像の平均輝度値を算出し、
照明手段が消灯している場合の画像の平均輝度値を算出
し、点灯している場合の平均輝度値と消灯している場合
の平均輝度値との差を算出し、平均輝度値の差をもとに
人体検知を阻害する障害物の検出を行う。

【００１０】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記障害物検知手段は、前記平均輝度
値の差が第１の閾値に比して大きい場合に障害物が存在
すると判定することを特徴とする。

【００１１】この発明によれば、人体検知手段は、照明
手段が点灯している場合の画像の平均輝度値と、照明手
段が消灯している場合の画像の平均輝度値との差が、第
１の閾値よりも大きい場合に人体検知を阻害する障害物
が存在すると判定する。

【００１２】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記障害物検知手段は、前記平均輝度
値の差が第２の閾値以下で、前記点灯している場合の画
像の平均輝度値が第３の閾値に比して小さい場合に障害
物が存在すると判定することを特徴とする。

【００１３】この発明によれば、人体検知装置は、照明
手段が点灯している場合の画像の平均輝度値と、照明手
段が消灯している場合の画像の平均輝度値との差が、第
２の閾値以下であって、照明手段が点灯している場合の
画像の平均輝度値が第３の閾値よりも小さい場合に、人
体検知を阻害する障害物が存在すると判定する。

【００１４】つぎの発明にかかる人体検知装置は、監視
すべき監視領域内の画像を入力する画像入力手段と、前
記画像入力手段が所定の時間差を設けて撮像した画像間
から、差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記差
分画像をもとに特徴量を算出する演算手段と、前記特徴
量をもとに、前記監視領域内における人体の有無を判定
する人体判定手段と、を備えた人体検知装置において、
前記演算手段は、前記差分画像が示す変化領域の面積値
を演算し、前記人体判定手段は、前記変化領域の面積値
が第４の閾値から第５の閾値までの間の値である場合
に、前記監視領域内に人体が存在すると判定することを
特徴とする。

【００１５】この発明によれば、人体検知装置は、監視
領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分画
像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積値
を算出し、算出した面積値が、第４の閾値から第５の閾
値までの間の値である場合に、監視領域内に人体が存在
すると判定する。

【００１６】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記演算手段は、前記差分画像の重心
をさらに演算し、前記人体判定手段は、前記差分画像の
重心をもとに前記第４の閾値および前記第５の閾値を決
定する閾値決定手段をさらに備えることを特徴とする。

【００１７】この発明によれば、人体検知装置は、監視
領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分画
像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積値
および重心を算出し、重心をもとに決定した閾値と面積
値との比較によって監視領域内における人体の有無を判
定する。

【００１８】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記監視領域に存在する熱源を検知す
る熱源検知手段をさらに備え、前記人体判定手段は、前
記画像入力手段が入力した画像と、前記熱源検知手段の
検知結果をもとに、前記監視領域内における人体の有無
を判定することを特徴とする。

【００１９】この発明によれば、人体検知装置は、監視
領域内の画像を入力し、監視領域内に存在する熱源を検
知し、監視領域内の画像と熱源とをもとに人体の有無を
判定する。

【００２０】つぎの発明にかかる人体検知装置は、上記
の発明において、前記人体判定手段は前記変化領域の面
積値が、前記第４の閾値および前記第５の閾値に比して
大きい場合、前記熱源検知手段の検知結果をもとに前記
監視領域内における人体の有無を判定することを特徴と
する。

【００２１】この発明によれば、人体検知装置は、監視
領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分画
像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積値
を算出し、算出した面積値が第４の閾値および第５の閾
値のいずれよりも大きい場合には、監視領域内の熱源を
もとに人体の有無を判定する。

【００２２】つぎの発明にかかる障害物検知方法は、監
視すべき監視領域内の画像を入力する画像入力手段と、
前記画像入力手段が入力した画像をもとに前記監視領域
内における人体の有無を判定する人体判定手段と、前記
監視領域内を照明する照明手段とを備えた人体検知装置
を用いて、人体検知を阻害する障害物が存在するか否か
を判定する障害物検知方法であって、前記照明手段の点
灯時における前記監視領域内の画像を入力する点灯時画
像入力工程と、前記照明手段の消灯時における前記監視
領域内の画像を入力する消灯時画像入力工程と、前記点
灯時における画像の平均輝度値と前記消灯時の画像の平
均輝度値との差を算出する輝度差算出工程と、前記平均
輝度値の差をもとに障害物の存在の有無を判定する障害
物判定工程と、を含むことを特徴とする。

【００２３】この発明によれば、障害物検知方法は、照
明手段が点灯している場合の監視領域内の画像を撮像
し、照明手段が消灯している場合の監視領域内の画像を
撮像し、点灯している場合の画像の平均輝度と消灯して
いる場合の画像の平均輝度との差を算出し、算出した平
均輝度の差をもとに人体検知を阻害する障害物の有無を
判定する。

【００２４】つぎの発明にかかる人体検知方法は、監視
すべき監視領域内に存在する熱源の情報を入力する熱源
情報入力工程と、前記監視領域内の画像を入力する第１
の画像入力工程と、前記第１の画像入力工程から所定時
間経過後に、前記監視領域内の画像を入力する第２の画
像入力工程と、前記第１の画像入力工程で入力された第
１の画像と前記第２の画像入力工程で入力された第２の
画像との間の差分画像を生成する差分画像生成工程と、
前記差分画像が示す変化領域の面積値を算出する面積算
出工程と、前記差分画像の重心を算出する重心算出工程
と、前記重心をもとに決定された閾値と前記面積値と前
記熱源の情報とをもとに前記監視領域内における人体の
有無を判定する人体判定工程と、を含むことを特徴とす
る。

【００２５】この発明によれば、人体検知方法は、監視
領域内の熱源の情報を入力し、監視領域内の画像を所定
の時間差を設けて撮像し、撮像した画像の差分画像を生
成し、差分画像が示す変化領域の面積値を算出し、差分
画像が示す変化領域の重心を算出し、重心をもとに決定
した閾値と、面積と、熱源の情報とをもとに監視領域内
における人体の有無を判定する。

【００２６】

【発明の実施の形態】以下に添付図面を参照して、この
発明に係る人体検知装置、人体検知方法および障害物検
知方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。

【００２７】実施の形態１．図１は、この発明の実施の
形態１である人体検知装置の構成を示すブロック図であ
る。図１において、人体検知装置１は、監視領域内の熱
源を検知する熱源検知部２、監視領域内の画像を入力す
る画像入力部３、画像入力部３に入力された画像から特
徴を抽出する特徴抽出部４、および監視領域内の人体の
有無を判定する人体判定部５を有する。

【００２８】熱源検知部２は、受動型赤外線センサーな
どの感熱センサーによって実現され、監視領域内の温度
変化を検知する。熱源検知部２は、画像入力部３および
人体判定部５に接続され、監視領域内の温度変化を画像
入力部３および人体判定部５に出力する。

【００２９】画像入力部３は、ＣＣＤ撮像デバイスなど
によって実現される撮像手段を有し、熱源検知部２が監
視領域内の温度変化を検知した場合に、監視領域内の画
像を撮像し、特徴抽出部４に出力する。さらに、画像入
力部３は、所定の時間が経過した後に再び監視領域内の
画像を撮像し、特徴抽出部４に出力する。

【００３０】特徴抽出部４は、差分画像生成部４ａ、面
積演算部４ｂ、および重心演算部４ｃを有する。差分画
像生成部４ａは、画像入力部３が所定の時間をおいて撮
像した２枚の画像を差分演算処理し、差分画像を生成す
る。差分画像生成部４ａが生成した差分画像には、２枚
の画像を撮像する間に動いた物体が、像として記録され
る。面積演算部４ｂは、差分画像生成部４ａが生成した
差分画像における像の内、最も大きい像の面積の値を算
出し、人体判定部５に出力する。また、重心演算部４ｃ
は、差分画像生成部４ａが生成した差分画像における像
の内、最も大きい像の重心の値を算出し、人体判定部５
に出力する。

【００３１】人体判定部５は、判定部５ａおよび閾値決
定部５ｂを有する。閾値決定部５ｂは、重心演算部４ｃ
が算出した重心をもとに、閾値Ｔｈ１およびＴｈ２を決
定し、判定部５ａに出力する。ここで、Ｔｈ１，Ｔｈ２
には、Ｔｈ１＜Ｔｈ２の関係が成り立つとする。判定部５ａは、閾値決定部５
ｂから受け取った閾値Ｔｈ１および閾値Ｔｈ２と、面積
演算部４ｂが算出した面積値とを比較する。判定部５ａ
は、面積値がＴｈ１からＴｈ２までの範囲内にある場合
に、監視領域内に人体が存在すると判定する。また、判
定部５ａは、面積値がＴｈ２より大きい場合に、熱源検
知部２の出力をもとに、監視領域内における人体の有無
を判定する。さらに、判定部５ａは、監視領域内に人体
が存在すると判定した場合に、外部に判定結果を出力す
る。

【００３２】ここで、図２および図３を参照し、画像入
力部３が撮像する画像と、閾値Ｔｈ１およびＴｈ２につ
いて説明する。人体検知装置１は、多くの場合、天井８
に設置される。天井８に設置された人体検知装置１が撮
像を行う場合、同じ大きさの物体であっても人体検知装
置１の真下に存在する物体と、人体検知装置１から離れ
た場所にある物体とでは、画像内に占める面積が異な
る。

【００３３】図２は、人体検知装置１の近傍に人体６が
存在する場合および人体検知装置１から離れた地点に人
体７が存在する場合を示す図である。また、図３（ａ）
は、人体６が存在する場合に人体検知装置１が撮像した
画像ＩＭａを示す図であり、図３（ｂ）は、人体７が存
在する場合に人体検知装置１が撮像した画像ＩＭｂを示
す図である。画像ＩＭａは、人体６を示す人体像９を含
み、画像ＩＭｂは人体７を示す人体像１０を含む。

【００３４】人体検知装置１が天井８に設置されている
場合、図２おいて点線で示す範囲内が、画像入力部３に
取りこまれる画像の範囲となる。このとき、人体６は、
人体検知装置１に角度「ｘ」で画像として取りこまれ、
人体７は、角度「ｙ」で画像として取り込まれることに
なる。図２に示すように、人体検知装置１からの距離が
近い角度「ｘ」は、人体検知装置１からの距離が遠い角
度「ｙ」に比して大きくなる。つまり、人体６は、人体
７に比して人体検知装置１に近いため、図３に示すよう
に、人体６を取り込んだ画像である人体像９の面積は、
人体７を取り込んだ画像である人体像１０の面積に比し
て大きくなる。このように、同じ大きさの物体であって
も、人体検知装置１からの距離にしたがって取り込まれ
る画像において物体の面積が異なるので、画像内の面積
を基準として人体と小動物などとを判別する場合、遠方
の人体を小動物と誤って判別する可能性あるいは近傍の
小動物を人体と誤って判別する可能性がある。

【００３５】閾値決定部５ｂは、画像の重心位置をもと
に閾値Ｔｈ１およびＴｈ２の値を可変とし、閾値の正規
化を行っている。画像の重心位置が画像入力部３に近い
場合、閾値Ｔｈ１および閾値Ｔｈ２の値を大きくし、画
像の重心位置が画像入力部３から遠い場合、閾値Ｔｈ１
および閾値Ｔｈ２の値を小さくすることで、人体が人体
検知装置１の近傍に存在する場合においても人体検知装
置１から離れた場所に存在する場合においても適切に人
体が存在するか否かの判定を行うことができる。

【００３６】また、人体検知装置１は、天井８などに設
置されるため、人体が人体検知装置に最大限近づいた場
合においても、人体像は一定の面積内に収まる。したが
って、差分画像の面積が閾値Ｔｈ２よりも大きい場合、
直射日光などの外乱による変化であると判定する。外乱
により差分画像の面積が閾値Ｔｈ２を超えた場合、熱源
検知部２の出力をもとに監視領域内に人体が存在するか
否かを判定する。

【００３７】ここで、図４〜図６を参照して、特徴抽出
部４および人体判定部５の動作について説明する。図４
は、人体検知装置１の監視領域内に、人体および小動物
などの外乱要因が侵入した場合を示す斜視図である。人
体検知装置１は、天井８に固定され、熱源検知部２およ
び画像入力部３が、監視領域に向けて設置されている。
監視領域内には、人体１１および小動物などの外乱要因
１２が存在する。人体１１は、人体検知装置１に対し、
右側から左側へと移動している。また、外乱要因１２
は、人体検知装置１から遠ざかる方向に移動している。

【００３８】図５は、画像入力部３が撮像した２枚の画
像を示す図である。図５（ａ）は、画像入力部３が撮像
した１枚目の画像ＩＭｃである。図５（ｂ）は、画像入
力部３が図５（ａ）に示した画像ＩＭｃを撮像し、所定
の時間が経過した後に、撮像した２枚目の画像ＩＭｄで
ある。１枚目の画像ＩＭｃは、画像内の左側に人体１１
を示す人体像１３を含み、画像内の中央下側に外乱要因
１２を示す外乱要因像１４を含む。２枚目の画像ＩＭｄ
は、画像内の右側に人体１１を示す人体像１５を含み、
画像内の中央上側に外乱要因１２を示す外乱要因像１６
を含む。

【００３９】差分画像生成部４ａは、１枚目の画像ＩＭ
ｃおよび２枚目の画像ＩＭｄをもとに差分演算処理を行
い差分画像を生成する。図６に、差分画像生成部４ａが
生成した差分画像を示す。差分画像は、人体像１３，１
５および外乱要因像１４，１６を含む。面積演算部４ｂ
は、差分画像から最も大きい像を選択し、面積を算出す
る。また、重心演算部４ｃは、差分画像から最も大きい
像を選択し、重心を算出する。

【００４０】つぎに、図７に示すフローチャートを参照
して、人体検知装置１の動作手順を説明する。まず、熱
源検知部２が熱源を検知しない場合（ステップＳ１０
１，Ｎｏ）には、熱源を検知するまで監視を続ける。熱
源検知部２が熱源を検知した場合（ステップＳ１０１，
Ｙｅｓ）、画像入力部３は、第１の画像を撮像する（ス
テップＳ１０２）。第１の画像の撮像から、所定の時間
が経過した場合（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、画像入
力部３は、第２の画像を撮像する（ステップＳ１０
４）。

【００４１】つづいて、差分画像生成部４ａが、第１の
画像および第２の画像から、差分画像を生成する（ステ
ップＳ１０５）。面積演算部４ｂおよび重心演算部４ｃ
は、差分画像内の最大の像を選択し、面積値および重心
を算出する（ステップＳ１０６）。

【００４２】つぎに、閾値決定部５ｂは、重心をもとに
閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を決定する（ステップＳ１０７）。
判定部５ａは、まず、面積値と閾値Ｔｈ１との比較を行
う。面積値が閾値Ｔｈ１よりも小さい場合には（ステッ
プＳ１０８，Ｙｅｓ）、判定部５ａは「侵入者無し」と
判定し（ステップＳ１１２）、処理を終了する。面積値
がＴｈ１以上の場合（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、判定
部５ａは、面積値と閾値Ｔｈ２との比較を行う。面積値
が閾値Ｔｈ２より小さい場合（ステップＳ１０９，Ｙｅ
ｓ）、判定部５ａは、侵入者有りと判定し（ステップＳ
１１１）、処理を終了する。

【００４３】面積値が閾値Ｔｈ２以上の場合（ステップ
Ｓ１０９，Ｎｏ）、判定部５ａは、熱源検知部２の出力
をもとに判定を行う。熱源検知部２の出力が所定の値以
上の場合（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、判定部５ａ
は、「侵入者有り」と判定し（ステップＳ１１１）、処
理を終了する。熱源検知部２の出力が所定の値より小さ
い場合（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、判定部５ａは、
「侵入者無し」と判定し（ステップＳ１１２）、処理を
終了する。

【００４４】この実施の形態１では、人体検知装置１
は、熱源検知部２が監視領域内に熱源を検知した場合
に、画像入力部３が監視領域内の画像を撮像し、さらに
所定の時間が経過した後に再び画像を撮像する。特徴抽
出部４の差分画像生成部４ａは、２枚の画像の差分画像
を生成し、面積演算部４ｂが差分画像における最大の像
の面積値を算出し、重心演算部４ｃが差分画像における
最大の像の重心を算出する。さらに、閾値決定部５ｂ
は、重心をもとに閾値を決定し、判定部５ａは、面積値
と、閾値と、熱源の情報とをもとに監視領域内における
人体の存在の有無を判定する。

【００４５】このため、熱源検知の結果と画像処理結果
とを組み合わせて判定を行うことができるので、小動物
やＦＡＸ機などの熱源と人体とを峻別し、正しく人体検
知を行うことができる。

【００４６】また、実施の形態１では、差分画像におけ
る最大の像の面積値と重心とを算出し、重心をもとに決
定した閾値と面積値との比較で監視領域内における人体
の有無を判定するので、人体と外乱要因とを峻別し、正
しく人体検知を行うことができる。

【００４７】さらに、実施の形態１では、差分画像にお
ける最大の画像の面積値が閾値Ｔｈ２に比して大きい場
合は、熱源検知部２の出力をもとに人体の有無を判定す
る。このため、直射日光などの影響によって画像をもと
にした物体の有無の判定ができない場合であっても、人
体を見逃さずに検知できる。

【００４８】なお、実施の形態１においては、熱源検知
部２が熱源を検知した場合に画像の入力を開始したが、
本発明はこれに限られることなく、熱源検知部２と画像
入力部３とを常に動作させておいてもよい。また、画像
入力部３を常に動作させておき、監視領域内に動く物体
を検知した場合、すなわち、差分画像に像が存在する場
合に熱源検知部２の動作を開始させてもよい。

【００４９】なお、実施の形態１で説明した人体検知方
法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・
コンピュータやワークステーションなどのコンピュータ
で実行することによって実現することができる。このプ
ログラムは、ハードディスク、フロッピーディスク、Ｃ
Ｄ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取
り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記
録媒体から読み出されることによって実行される。また
このプログラムは、インターネットなどのネットワーク
を介して配布することができる。

【００５０】実施の形態２．つぎに、この発明の実施の
形態２について説明する。図８は、この発明の実施の形
態２である人体検知装置の構成を示すブロック図であ
る。この実施の形態２における人体検知装置１７は、実
施の形態１に示した人体検知装置１に照明部１９と障害
物検知部２０とを設けている。また、画像入力部１８
は、実施の形態１に示した画像入力部３が有する機能に
加え、照明部１９を操作する機能を有する。その他の構
成は、実施の形態１と同じ構成であり、同一構成部分に
は同一符号を付している。

【００５１】照明部１９は、画像入力部１８からの信号
を受け、点灯および消灯を切り換える機能を有する。画
像入力部１８は、照明部１９に点灯または消灯を指示す
る信号を送出し、点灯時の画像および消灯時の画像を撮
像し、障害物検知部２０に出力する。

【００５２】障害物検知部２０は、平均輝度算出部２０
ａおよび閾値管理部２０ｂを有する。平均輝度算出部２
０ａは、画像入力部１８が撮像した点灯時の画像から点
灯時の画像の平均輝度値を算出する。また、画像入力部
１８が撮像した消灯時の画像から、消灯時の画像の平均
輝度値を算出する。閾値管理部２０ｂは、閾値Ｔｈ３〜
Ｔｈ５を保持している。

【００５３】障害物検知部２０は、点灯時の画像の平均
輝度値と消灯時の画像の平均輝度値から平均輝度値の差
を算出し、平均輝度値の差が閾値Ｔｈ３よりも大きい場
合、画像入力部１８の撮像を阻害する遮蔽物が存在する
と判定する。また、障害物検知部２０は、平均輝度値の
差が閾値Ｔｈ４より小さく、かつ点灯時の画像の平均輝
度値が閾値Ｔｈ５より小さい場合、画像入力部１８が有
する撮像手段に汚れやスプレーなどの付着物が存在する
と判定する。

【００５４】ここで、図９および図１０を参照して、画
像入力部１８の撮像を阻害する遮蔽物が存在する場合の
人体検知装置１７の動作についてさらに説明する。図９
は、人体検知装置１７が人体検知を行う監視領域内に、
人体検知を阻害する遮蔽物が存在する場合を示す斜視図
である。人体検知装置１７は、天井８に固定され、熱源
検知部２と画像入力部１８と照明部１９とが、監視領域
に向けて設置される。また、人体検知装置１７の前方に
は、監視領域を隠蔽し、人体検知を阻害する遮蔽物２１
が存在する。

【００５５】図１０は、遮蔽物２１が存在する場合に、
画像入力部１８が撮像した画像を示す図である。図１０
（ａ）は、照明部１９が点灯している場合の画像ＩＭｅ
である。図１０（ｂ）は、照明部１９が消灯している場
合の画像ＩＭｆである。画像ＩＭｅは、画像内に遮蔽物
２１を示す遮蔽物像２２を含む。また、画像ＩＭｆは、
画像内に遮蔽物２１を示す遮蔽物像２３を含む。

【００５６】遮蔽物像２２は、照明部１９の点灯時に撮
影され、消灯時に撮影された遮蔽物像２３に比べて光の
反射が大きく、輝度が高い。また、遮蔽物２１は、人体
検知装置１７の監視領域を遮蔽しているので、画像ＩＭ
ｅにおける遮蔽物像２２は、画像全体に対して大きな面
積を占める。また、画像ＩＭｆにおける遮蔽物像２３
は、画像全体に対して大きな面積を占める。従って、画
像ＩＭｅの平均輝度は、画像ＩＭｆの平均輝度に対して
大きな値をとる。

【００５７】障害物検知部２０は、画像ＩＭｅの平均輝
度値と画像ＩＭｆの平均輝度値との差を算出し、平均輝
度値の差が閾値Ｔｈ３よりも大きい場合、画像入力部１
８の撮像を阻害する遮蔽物が存在すると判定する。

【００５８】つぎに、図１１および図１２を参照して、
画像入力部１８に汚れやスプレーなどの付着物が存在す
る場合の人体検知装置１７の動作について説明する。図
１１は、人体検知装置１７に付着物が存在する場合を示
す斜視図である。人体検知装置１７は、天井８に固定さ
れ、熱源検知部２と画像入力部１８と照明部１９とが、
監視領域に向けて設置されている。また、画像入力部１
８には、汚れやスプレーなどの付着物２４が付着してい
る。

【００５９】図１２は、付着物２４が存在する場合に、
画像入力部１８が撮像した画像を示す図である。図１２
（ａ）は、照明部１９が点灯している場合の画像ＩＭｇ
である。図１２（ｂ）は、照明部１９が消灯している場
合の画像ＩＭｈである。画像ＩＭｇおよび画像ＩＭｈ
は、画像入力部１８に付着物２４が付着しているため、
画像の平均輝度は付着物２４が存在しない場合に対して
小さくなる。また、画像ＩＭｇの平均輝度と画像ＩＭｈ
の平均輝度との差は、付着物２４が存在しない場合に対
して小さくなる。

【００６０】障害物検知部２０は、画像ＩＭｇの平均輝
度値と画像ＩＭｈの平均輝度値との差を算出し、平均輝
度値の差が閾値Ｔｈ４よりも小さく、かつ画像ＩＭｇの
平均輝度値が閾値Ｔｈ５よりも小さい場合に、画像入力
部１８に付着物が存在すると判定する。

【００６１】つづいて、図１３に示すフローチャートを
参照して、障害物検知部２０の動作手順を説明する。ま
ず、画像入力部１８は、照明部１９を点灯して監視領域
の画像を撮像する（ステップＳ２０１）。つぎに、画像
入力部１８は、照明部１９を消灯して監視領域の画像を
撮像する（ステップＳ２０２）。さらに平均輝度算出部
２０ａは、点灯時の画像の平均輝度値および消灯時の画
像の平均輝度値を算出し、点灯時と消灯時との平均輝度
値の差を算出する（ステップＳ２０３）。

【００６２】つぎに、障害物検知部２０は、平均輝度値
の差と閾値Ｔｈ３とを比較し、平均輝度値の差が閾値Ｔ
ｈ３よりも大きい場合（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、
「遮蔽物有り」と判定し（ステップＳ２０９）、処理を
終了する。平均輝度値の差が閾値Ｔｈ３以下の場合（ス
テップＳ２０４，Ｎｏ）、障害物検知部２０は、平均輝
度値の差と閾値Ｔｈ４との比較を行う。平均輝度値の差
が閾値Ｔｈ４以上の場合（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、
障害物検知部２０は、「障害物無し」と判定し（ステッ
プＳ２０６）、処理を終了する。

【００６３】平均輝度値の差が閾値Ｔｈ４よりも小さい
場合（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、障害物検知部２０
は、点灯時の画像の平均輝度値と閾値Ｔｈ５との比較を
行う。点灯時の画像の平均輝度値が閾値Ｔｈ５よりも小
さい場合（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、障害物検知部
２０は、「付着物有り」と判定し（ステップＳ２０
８）、処理を終了する。また、点灯時の画像の平均輝度
値が閾値Ｔｈ５以上の場合（ステップＳ２０７，Ｎ
ｏ）、障害物検知部２０は、「障害物無し」と判定し
（ステップＳ２０６）、処理を終了する。

【００６４】この実施の形態２では、画像入力部１８
は、照明部１９が点灯している場合の画像および照明部
１９が消灯している場合の画像を撮像し、平均輝度算出
部２０ａは、点灯時の画像の平均輝度値および消灯時の
画像の平均輝度値を算出し、障害物検知部２０は、点灯
時の平均輝度値と消灯時の平均輝度値との差が閾値管理
部２０ｂが保持する閾値Ｔｈ３よりも大きい場合には、
人体検知装置１７に対する遮蔽物が存在すると判定す
る。また、障害物検知部２０は、点灯時の平均輝度値と
消灯時の平均輝度値との差が閾値管理部２０ｂの保持す
る閾値Ｔｈ４よりも小さく、かつ点灯時の平均輝度値が
閾値管理部２０ｂの保持する閾値Ｔｈ５よりも小さい場
合、画像入力部１８に付着物が存在すると判定する。

【００６５】このため、遮蔽物や付着物などの障害物に
よって、人体検知装置の正常な動作が阻害される場合
に、障害物が存在することを検知することができる。

【００６６】なお、実施の形態２で説明した障害物検知
方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル
・コンピュータやワークステーションなどのコンピュー
タで実行することによって実現することができる。この
プログラムは、ハードディスク、フロッピー（登録商
標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコン
ピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピ
ュータによって記録媒体から読み出されることによって
実行される。またこのプログラムは、上記記録媒体を介
して、インターネットなどのネットワークを介して配布
することができる。

【００６７】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、人体検知装置は、監視領域内を照明する照明手段が
点灯している場合の画像と、照明手段が消灯している場
合の画像を入力し、点灯している場合の画像および消灯
している場合の画像をもとに、人体検知を阻害する障害
物の検知を行うので、人体検知装置が監視する監視領域
内に人体の検知への障害物、すなわち監視領域を遮蔽す
る遮蔽物や、人体検知装置への付着物が存在する場合
に、この障害物を検知することができるという効果を奏
する。

【００６８】つぎの発明によれば、人体検知装置は、照
明手段が点灯している場合の画像の平均輝度値を算出
し、照明手段が消灯している場合の画像の平均輝度値を
算出し、点灯している場合の平均輝度値と消灯している
場合の平均輝度値との差を算出し、平均輝度値の差をも
とに人体検知を阻害する障害物の検出を行うので、簡易
な構成で人体の検知への障害物を検知することができる
という効果を奏する。

【００６９】つぎの発明によれば、人体検知手段は、照
明手段が点灯している場合の画像の平均輝度値と、照明
手段が消灯している場合の画像の平均輝度値との差が、
第１の閾値よりも大きい場合に人体検知を阻害する障害
物が存在すると判定するので、監視領域を遮蔽する障害
物が存在する場合に、遮蔽物が存在することを検知可能
な人体検知装置を得ることができるという効果を奏す
る。

【００７０】つぎの発明によれば、人体検知装置は、照
明手段が点灯している場合の画像の平均輝度値と、照明
手段が消灯している場合の画像の平均輝度値との差が、
第２の閾値以下であって、照明手段が点灯している場合
の画像の平均輝度値が第３の閾値よりも小さい場合に、
人体検知を阻害する障害物が存在すると判定するので、
人体検知装置に人体検知を阻害する付着物が付着した場
合に、付着物の存在をを検知可能な人体検知装置を得る
ことができるという効果を奏する。

【００７１】つぎの発明によれば、人体検知装置は、監
視領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分
画像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積
値を算出し、算出した面積値が、第４の閾値から第５の
閾値までの間の値である場合に、監視領域内に人体が存
在すると判定するので、簡易な構成で小動物やカーテン
などの動きと人体の動作とを峻別し、人体の侵入を正し
く検知する人体検知装置を得ることができるという効果
を奏する。

【００７２】つぎの発明によれば、人体検知装置は、監
視領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分
画像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積
値および重心を算出し、重心をもとに決定した閾値と面
積値との比較によって監視領域内における人体の有無を
判定するので、簡易な構成で小動物の動きやカーテンな
どの動きと人体の動作とを峻別し、人体の侵入を正し
く、高精度に検知する人体検知装置を得ることができる
という効果を奏する。

【００７３】つぎの発明によれば、人体検知装置は、監
視領域内の画像を入力し、監視領域内に存在する熱源を
検知し、監視領域内の画像と熱源とをもとに人体の有無
を判定するので、小動物やＦＡＸ機などの熱源と人体と
を峻別し、正しく人体検知を行うことができるという効
果を奏する。

【００７４】つぎの発明によれば、人体検知装置は、監
視領域内を所定の時間差を設けて撮像した画像から差分
画像を生成し、生成した差分画像が示す変化領域の面積
値を算出し、算出した面積値が第４の閾値および第５の
閾値のいずれよりも大きい場合には、監視領域内の熱源
をもとに人体の有無を判定するので、直射日光などの影
響によって画像をもとにした物体の有無が判定できない
場合であっても、人体を見逃さずに検知することができ
るという効果を奏する。

【００７５】つぎの発明によれば、障害物検知方法は、
照明手段が点灯している場合の監視領域内の画像を撮像
し、照明手段が消灯している場合の監視領域内の画像を
撮像し、点灯している場合の画像の平均輝度と消灯して
いる場合の画像の平均輝度との差を算出し、算出した平
均輝度の差をもとに人体検知を阻害する障害物の有無を
判定するので、簡易な構成で人体検知装置への障害物を
検知できるという効果を奏する。

【００７６】つぎの発明によれば、人体検知方法は、監
視領域内の熱源の情報を入力し、監視領域内の画像を所
定の時間差を設けて撮像し、撮像した画像の差分画像を
生成し、差分画像が示す変化領域の面積値を算出し、差
分画像が示す変化領域の重心を算出し、重心をもとに決
定した閾値と、面積と、熱源の情報とをもとに監視領域
内における人体の有無を判定するので、カーテンなどの
動きやＦＡＸなどの熱源、小動物などによる誤報を減少
し、人体の侵入を正しく検知することができるという効
果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１である人体検知装置
の構成を示すブロック図である。

【図２】図１に示した人体検知装置の監視領域内に人
体が存在する場合を示す図である。

【図３】図１に示した画像入力部が撮像した画像を説
明する図である。

【図４】人体検知装置１の監視領域内に、人体および
小動物などの外乱要因が侵入した場合を示す斜視図であ
る。

【図５】図１に示した画像入力部が撮像した画像を説
明する図である。

【図６】図１に示した差分画像生成部が生成した差分
画像を説明する図である。

【図７】図１に示した人体検知装置の動作手順を示す
フローチャートである。

【図８】この発明の実施の形態２である人体検知装置
の構成を示すブロック図である。

【図９】人体検知装置に遮蔽物が存在する場合を示す
斜視図である。

【図１０】遮蔽物が存在する場合に、画像入力部１８
が撮像した画像を説明する図である。

【図１１】画像入力部に付着物が存在する場合を示す
斜視図である。

【図１２】付着物が存在する場合に、画像入力部が撮
像した画像を説明する図である。

【図１３】図８に示した人体検知装置の動作手順を示
すフローチャートである。

【符号の説明】

１，１７人体検知装置、２熱源検知部、３，１８
画像入力部、４特徴抽出部、４ａ差分画像生成部、
４ｂ面積演算部、４ｃ重心演算部、５人体判定
部、５ａ判定部、５ｂ閾値決定部、６，７，１１
人体、８天井、９，１０，１３，１５人体像、１２
外乱要因、１４，１６外乱要因像、１９照明部、
２０障害物検知部、２０ａ平均輝度算出部、２０ｂ
閾値管理部、２１遮蔽物、２２，２３遮蔽物像、
２４付着物、ＩＭａ，ＩＭｂ，ＩＭｅ，ＩＭｆ，ＩＭ
ｇ，ＩＭｈ画像、Ｔｈ１〜Ｔｈ５閾値。

───────────────────────────────────────────────────── 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）Ｇ０８Ｂ 13/19 Ｇ０８Ｂ 13/19 (72)発明者三宅康也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)発明者田村俊之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)発明者田中健一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)発明者久間和生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)発明者君塚和雄東京都港区元赤坂１丁目６番６号綜合警備保障株式会社内 (72)発明者三好克幸東京都港区元赤坂１丁目６番６号綜合警備保障株式会社内 (72)発明者島田栄児東京都港区元赤坂１丁目６番６号綜合警備保障株式会社内Ｆターム(参考） 5C084 AA02 AA07 AA15 BB04 BB40 CC19 DD11 DD41 DD42 GG17 GG39 GG43 GG54 GG61 GG65 GG78 5L096 AA03 AA06 BA02 BA18 CA04 CA14 DA02 FA32 FA59 FA60 GA08 GA51 HA03

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】監視すべき監視領域内の画像を入力する
画像入力手段と、前記画像入力手段が入力した画像をもとに前記監視領域
内における人体の有無を判定する人体判定手段と、を備
えた人体検知装置において、前記監視領域内を照明する照明手段と、人体検知を阻害する障害物の存在を検知する障害物検知
手段と、を備え、前記画像入力手段は、前記照明手段が点灯している場合
および消灯している場合に画像の入力を行ない、前記障害物検知手段は、前記点灯している場合の画像お
よび前記消灯している場合の画像をもとに障害物の検知
を行なうことを特徴とする人体検知装置。
【請求項２】前記障害物検知手段は、前記点灯してい
る場合の画像の平均輝度値と前記消灯している場合の画
像の平均輝度値との差を算出する輝度差算出手段をさら
に備え、前記障害物検知手段は、前記輝度差算出手段が算出した
前記平均輝度値の差をもとに障害物の存在の有無を判定
することを特徴とする請求項１に記載の人体検知装置。
【請求項３】前記障害物検知手段は、前記平均輝度値
の差が第１の閾値に比して大きい場合に障害物が存在す
ると判定することを特徴とする請求項２に記載の人体検
知装置。
【請求項４】前記障害物検知手段は、前記平均輝度値
の差が第２の閾値以下で、前記点灯している場合の画像
の平均輝度値が第３の閾値に比して小さい場合に障害物
が存在すると判定することを特徴とする請求項２または
３に記載の人体検知装置。
【請求項５】監視すべき監視領域内の画像を入力する
画像入力手段と、前記画像入力手段が所定の時間差を設けて撮像した画像
間から、差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記差分画像をもとに特徴量を算出する演算手段と、前記特徴量をもとに、前記監視領域内における人体の有
無を判定する人体判定手段と、を備えた人体検知装置に
おいて、前記演算手段は、前記差分画像が示す変化領域の面積値
を演算し、前記人体判定手段は、前記変化領域の面積値が第４の閾
値から第５の閾値までの間の値である場合に、前記監視
領域内に人体が存在すると判定することを特徴とする人
体検知装置。
【請求項６】前記演算手段は、前記差分画像の重心を
さらに演算し、前記人体判定手段は、前記差分画像の重心をもとに前記
第４の閾値および前記第５の閾値を決定する閾値決定手
段をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の人
体検知装置。
【請求項７】前記監視領域に存在する熱源を検知する
熱源検知手段をさらに備え、前記人体判定手段は、前記画像入力手段が入力した画像
と、前記熱源検知手段の検知結果をもとに、前記監視領
域内における人体の有無を判定することを特徴とする請
求項１〜６のいずれか一つに記載の人体検知装置。
【請求項８】前記人体判定手段は前記変化領域の面積
値が、前記第４の閾値および前記第５の閾値に比して大
きい場合、前記熱源検知手段の検知結果をもとに前記監
視領域内における人体の有無を判定することを特徴とす
る請求項７に記載の人体検知装置。
【請求項９】監視すべき監視領域内の画像を入力する
画像入力手段と、前記画像入力手段が入力した画像をも
とに前記監視領域内における人体の有無を判定する人体
判定手段と、前記監視領域内を照明する照明手段とを備
えた人体検知装置を用いて、人体検知を阻害する障害物
が存在するか否かを判定する障害物検知方法であって、前記照明手段の点灯時における前記監視領域内の画像を
入力する点灯時画像入力工程と、前記照明手段の消灯時における前記監視領域内の画像を
入力する消灯時画像入力工程と、前記点灯時における画像の平均輝度値と前記消灯時の画
像の平均輝度値との差を算出する輝度差算出工程と、前記平均輝度値の差をもとに障害物の存在の有無を判定
する障害物判定工程と、を含むことを特徴とする障害物
検知方法。
【請求項１０】監視すべき監視領域内に存在する熱源
の情報を入力する熱源情報入力工程と、前記監視領域内の画像を入力する第１の画像入力工程
と、前記第１の画像入力工程から所定時間経過後に、前記監
視領域内の画像を入力する第２の画像入力工程と、前記第１の画像入力工程で入力された第１の画像と前記
第２の画像入力工程で入力された第２の画像との間の差
分画像を生成する差分画像生成工程と、前記差分画像が示す変化領域の面積値を算出する面積算
出工程と、前記差分画像の重心を算出する重心算出工程と、前記重心をもとに決定された閾値と前記面積値と前記熱
源の情報とをもとに前記監視領域内における人体の有無
を判定する人体判定工程と、を含むことを特徴とする人
体検知方法。