JP2002312769A

JP2002312769A - 監視装置及びそのパラメータ設定方法

Info

Publication number: JP2002312769A
Application number: JP2001117183A
Authority: JP
Inventors: Kazuo Shinohara; 一夫篠原
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2001-04-16
Filing date: 2001-04-16
Publication date: 2002-10-25

Abstract

(57)【要約】【課題】監視装置の誤報発報を抑制するためのパラメ
ータ設定を容易にする。【解決手段】監視カメラ１の撮像画像から抽出される
移動物体画像の特徴量と設定パラメータの値とを物体判
定部１０で比較し、移動物体画像が人物画像であると判
定されるとき警報を発報する監視装置１で、特徴量と比
較する設定パラメータの値を入力するパラメータ設定部
９として、複数種類の設定パラメータの値の組み合わせ
を予め複数組用意すると共にこの複数組の夫々の組み合
わせを夫々選択肢の一つにしたパラメータ設定部９を用
意する。これにより、パラメータの設定は選択肢をいず
れかを選択するという行為だけで済み、非熟練者であっ
ても適切な設定が容易に行える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は監視カメラの撮像画
像中に人物が映っているとき警報を発報する監視装置と
そのパラメータ設定方法に係り、特に、人物以外の移動
物体を誤って人物であると判定し誤報を発報してしまう
回数を低減するのに好適な監視装置とそのパラメータ設
定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】監視装置は、監視カメラの撮像画像を画
像処理することで移動物体が映っているか否かを判定
し、更に、その移動物体が人間であると判断できると
き、警報を発報する。

【０００３】図６は、従来の監視装置における警報発報
処理手順を示すフローチャートである。監視装置の画像
処理部では、監視カメラの撮像画像中から移動物体を抽
出する（ステップＳ１）。例えば、事前に移動物体無し
の状態で撮像した監視カメラの撮像画像を背景画像とし
てメモリに格納しておき、この背景画像と、監視中の撮
像画像との差分をとることで、移動物体の画像を抽出す
ることができる。次に、この移動物体画像から特徴量を
算出する（ステップＳ２）。例えば、移動物体の高さな
どを算出する。

【０００４】次に、その特徴量が規定値内であるか否か
を判定する（ステップＳ３）。移動物体が人であれば、
その高さは０．７ｍ〜２．０ｍの範囲内に入るはずであ
り、犬や猫を撮像した場合には、この範囲外となる。こ
の判定で特徴量が規定外のときは人で無いと判断できる
ためステップＳ８に飛び、移動物体の追跡を中止する。

【０００５】ステップＳ３で特徴量が規定内であると判
定された場合には、次のステップＳ４で、移動物体画像
の重心が検出範囲内であるか否かを判定し、重心が検出
範囲外である場合には人であっても追跡・発報する領域
外であるためステップＳ８に飛び、移動物体の追跡を中
止する。

【０００６】ステップＳ４で重心が検出範囲内と判定と
された場合には次にステップＳ５に進み、探索範囲が重
なっているか否かを判定する。監視カメラは１秒間に例
えば３０フレームの画像を撮像しており、移動物体画像
であると判断した画像中の探索範囲は徐々に画像中で移
動して観察されるが、人の移動速度は高速で無いため、
各フレーム間での探索範囲は重なりが生じる。このた
め、ステップＳ５の判定で探索範囲に重なりが無い場合
には人ではないと判断できるので、ステップＳ８に飛
び、追跡を中止する。

【０００７】ステップＳ５で探索範囲に重なりが生じて
いると判断された場合には次にステップＳ６に進み、追
跡回数が規定値以上であるか否かを判定する。即ち、次
のステップＳ７で上記ステップＳ１〜Ｓ６を繰り返し、
追跡回数が規定値以上になった場合に初めて、検出され
た移動物体を人であると判定してステップＳ９に進み、
警報の発報を行う。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】図６では、高さと、重
心位置と、探索範囲の重なり（移動速度）を特徴量の例
として上げたが、その他に、移動物体画像の縦横比や横
幅や面積比など種々の特徴量が判定に用いられ、判定に
用いる特徴量の種類を多くするほど、人と他の移動物体
との区別の精度が高くなる。即ち、犬や猫を人と誤判定
したり、逆に、人を犬や猫と誤判定する回数が少なくな
る。このため、従来の監視装置では、多種類の特徴量の
各々を、パラメータ設定画面で細かく設定し、誤判定が
少なくなるようにしている。

【０００９】監視装置は撮像画像をバッファメモリを通
して監視しており、警報が発報されたときは、バッファ
メモリ内の撮像画像も含めて記録テープや記録用ハード
ディスクに画像データを残す様になっている。このた
め、警報発報の１０秒程度前からの画像が残っており、
この画像を見て警報発報が誤報であるか否かを後から確
認し、パラメータ設定値を細かく再設定することにな
る。

【００１０】この特徴量判定用の各種パラメータ値の設
定は、熟練を要する作業であり、試行錯誤を繰り返すこ
とで、誤報の少ない警報を発報させることが可能とな
る。しかし、広い構内に多数の監視カメラを設置する場
合、少ない監視員で監視カメラ対応に多数のパラメータ
設定を細かく行うのは困難である。

【００１１】また、監視カメラがビル内からビルの入口
を監視している場合は、ビル外の道路を通る自動車やそ
のライト，陰が監視カメラに撮像され、自動車やライ
ト，陰の移動が移動物体画像として認識されるので、こ
れを人の画像と誤判定しないようにパラメータ値を設定
しなければならない。監視カメラが外の庭を監視してい
る場合には、庭木や草が風に揺れた画像が移動物体画像
として認識され、あるいは煙などが移動物体画像として
認識され、更に小動物の画像が移動物体画像として認識
されるので、これらが人の画像と誤判定されないように
パラメータ値を設定しなければならない。即ち、監視カ
メラの設置場所に応じて、パラメータ値の設定をしなけ
ればならない。

【００１２】このように、監視装置で誤報の発報を少な
くするには、監視カメラの設置場所に対応してパラメー
タ値を細かく設定しなければならないが、パラメータ値
の設定は熟練が必要であり、少人数の監視員が多数の監
視カメラ対応にパラメータ値の設定を行うのは困難であ
る。

【００１３】本発明の目的は、多種類のパラメータ値の
設定を容易に行うことが可能な監視装置とそのパラメー
タ設定方法を提供することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的は、監視カメラ
の撮像画像から抽出される移動物体画像の特徴量と設定
パラメータの値とを比較し前記移動物体画像が人物画像
であると判定されるとき警報を発報する監視装置におい
て、前記特徴量と比較する前記設定パラメータの値を入
力する設定手段として、複数種類の設定パラメータの値
の組み合わせを予め複数組用意すると共にこの複数組の
夫々の組み合わせを夫々選択肢の一にした設定手段を備
えることで、達成される。

【００１５】好適には、上記において、複数の前記選択
肢の夫々には、人らしさの順序付けがなされており、ま
た、前記特徴量は、撮像画像と背景画像との差分データ
と、前記撮像画像から抽出されたエッジ画像データとか
ら求めることを特徴とする。

【００１６】上記目的は、監視カメラの撮像画像から抽
出される移動物体画像の特徴量と設定パラメータの値と
を比較し前記移動物体画像が人物画像であると判定され
るとき警報を発報する監視装置のパラメータ設定方法に
おいて、複数種類の設定パラメータの値の組み合わせを
予め複数組用意しておくと共にこの複数組の夫々の組み
合わせを夫々選択肢の一としておき、選択肢の一を選択
させることで選択された選択肢に設定されているパラメ
ータの値を前記特徴量と比較する設定パラメータの値と
することで、達成される。

【００１７】監視用のパラメータが複数種類の特徴量判
定用パラメータの組み合わせでなるため、各パラメータ
の値を設定するのは非熟練者にとって困難であるが、本
発明では、複数種類の特徴量判定用パラメータの組み合
わせが予め種々用意されており、各々が選択肢の一とし
て提示されるため、監視装置の設定者はその中の一を選
択するだけで、適切な各パラメータ値の設定が可能とな
る。また、選択されたパラメータ値によって誤報が発報
されパラメータ値の修正が必要になったときは、前記の
選択肢を別の選択肢に変更するだけで容易に適切なパラ
メータ値に修正可能となる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を図面
を参照して説明する。

【００１９】図１は、本発明の一実施形態に係る監視装
置に搭載される画像認識装置の構成図である。この画像
認識装置１は、監視カメラ（撮像装置）２の撮像信号を
取り込む入力部３と、入力画像データを保持する入力画
像メモリ４と、予め移動物体が無い状態の画像を背景画
像として保持している背景画像メモリ５と、入力画像メ
モリ４の画像信号と背景画像メモリ５の画像信号との差
分をとって移動物体画像を抽出する物体抽出部６と、入
力画像メモリ４の画像信号からエッジ部分だけを取り出
す形状特徴抽出部７と、移動物体画像の特徴量を算出す
る特徴量算出部８と、詳細は後述するパラメータ設定部
９と、このパラメータ設定部９で選択された各種特徴量
判定パラメータ値の組み合わせと特徴量算出部８で算出
された各種特徴量データとを比較し移動物体が人である
か否かを判定する物体判定部１０と、例えば８フレーム
間隔で撮像画像を処理する場合にはその処理間隔を設定
する処理間隔設定部１１と、物体判定部１０の判定結果
を表示する表示部１２とを備え、物体判定部１０が移動
物体を人であると判定した場合には警報が発報され、そ
の撮像画像が記憶媒体（記録テープやハードディスク，
ＤＶＤ―ＲＡＭなど）に格納される。警報は、音声発報
や警告表示で為される。

【００２０】入力部３は、監視カメラ１からの映像信号
をフィルタ処理して高域成分を除去した後にＡ／Ｄ変換
して入力画像データを入力画像メモリ４に格納する。形
状特徴抽出部７は、入力画像メモリ４の格納データをフ
ィルタ処理することで画像中の物体の輪郭線部分だけを
抽出する。

【００２１】物体抽出部６は、撮像画像と背景画像との
差分データを抽出した後、この差分データに対して所定
の閾値を基準にして２値化処理を行い、入力画像中の輝
度変化領域を抽出する。そして、膨張処理，収縮処理を
行ってノイズ成分を除去した後にラベリング処理を行
い、隣接する画素が同一レベルであれば固有のラベルを
与えることにより、個々の連結成分毎に分離して物体領
域を抽出する。物体領域が確定したら、その領域の重心
位置及び面積を算出する。

【００２２】移動する物体の抽出処理は、差分法やオプ
ティカルフロー推定により抽出した移動物体領域をテン
プレートとして登録し、入力画像中でテンプレートと最
も類似している領域を探索することによっても領域を抽
出し、追跡することができる。ここでのパラメータとし
ては、差分２値化閾値，膨張収縮処理回数，メディアン
フィルタサイズなどがある。尚、本実施形態では、物体
抽出処理の方法はどのような方法でもよい。

【００２３】特徴量算出部８は、物体抽出部６が移動す
る物体の領域を抽出した後、この物体領域の特徴量を算
出する。特徴量としては、面積比，縦横比，移動量，移
動速度，重心位置，高さ，面積判定度数などがある。面
積比や縦横比を、背景差分やオプティカルフローの推定
結果に外接する矩形により算出する場合、面積比は通常
より大きく、縦横比は通常より小さく算出される場合が
多い。

【００２４】面積比は、物体領域に外接する枠の縦×横
の画素数Ｓ０と、人物としての基準となる画素数Ｓ１と
の比面積比＝Ｓ０／Ｓ１として算出される。この算出は、処理フレーム間隔毎に
行われる。移動量は、追跡開始から最も離れた位置まで
の重心移動距離とする。縦横比は、物体領域に外接する
枠の縦の画素数Ａを横の画素数Ｂで除算した縦横比＝Ａ／Ｂとして算出する。縦横比は、通常は“１”より大きくな
る。

【００２５】移動速度は、時刻ｔにおける重心位置（Ｘ
０，Ｙ０）と、時刻ｔ＋Δｔにおける重心位置（Ｘ１，
Ｙ１）との差を処理間隔Δｔで除算した移動速度＝｜（Ｘ１，Ｙ１）−（Ｘ０，Ｙ０）｜／Δｔにより算出する。

【００２６】物体判定部８は、パラメータ設定部９で選
択された選択肢の一つに設定されている複数の特徴量判
定用パラメータ値の夫々と物体領域の各特徴量とを比較
判定し、各特徴量が全て人物と判断されるとき、警報を
発報する。尚、処理手順としては、基本的には図６に示
す従来と同様であり、図６のステップＳ３において、複
数種類の特徴量を夫々パラメータ値と比較し、各特徴量
が各パラメータ値を満足したとき、ステップＳ４，Ｓ
５，Ｓ６と進み、ステップＳ９で警報の発報を行う。

【００２７】図２，図３は、夫々図１に示すパラメータ
設定部９に設定される各種特徴量の組み合わせを例示す
るパラメータ選択肢メニュー画面である。パラメータ設
定部９には、この例では１０個の選択肢が予め用意され
ている。選択肢Ａは、人らしさ１００％の選択肢であ
り、その中では、１１個の特徴量判定用パラメータ値が
設定されている。以下、この１１個の特徴量判定パラメ
ータ値について説明する。

【００２８】（１）円形部分がある。円形部分とは、人
の頭に該当する物体領域が円形であることを示すパラメ
ータであり、このパラメータが「○」に設定されている
ときは、円形の物体領域が入力画像中に存在しなけれ
ば、人とは判定されない。

【００２９】（２）円形から下に広がる形状特徴を有す
る。頭の下に胴体に該当する物体領域があることを示す
パラメータであり、このパラメータが「○」に設定され
ているときは、胴体に該当する物体領域が入力画像中に
存在しなければ、人とは判定されない。

【００３０】（３）重心から下の形状に特徴を有する。
重心から下の形状特徴すなわち、「人物の足」の形状と
同様に縦方向に２つの部分に分離しているか否かを判定
するパラメータである。

【００３１】（４）面積比が３０〜３５０％である。人
物，小動物，草，車両の各々の面積比などの特徴量の具
体例を図４に示す。この図４に示されるように、面積比
は人で“１００”、車両で“３５０以上”であり、小動
物が“３０〜５０”であるため、図２の実施形態の様に
面積比３０〜３５０％の項目を「○」にすることで、車
両を人と誤認する確率は小さくなる。しかし、小動物を
人と誤認する虞はある。そこで、図３に示す実施形態の
様に、更に、細かな数値で各選択肢Ａ〜Ｊの設定を行う
ことにしてもよい。

【００３２】（５）縦横比が０．７〜２．０である。こ
れも図４で示されるように、人物画像とそれ以外の誤認
画像との区別ができる特徴量として設定する。図３の様
に、細かな設定値とすることができることは前述と同様
である。

【００３３】（６）高さが０．７〜２．０ｍである。こ
れも図４から分かるとおり、人物画像とそれ以外の誤認
画像との区別ができる特徴量である。

【００３４】（７）横幅が０．５〜１．０ｍである。こ
れも図４から分かるとおり、人物画像とそれ以外の誤認
画像との区別ができる特徴量である。

【００３５】（８）移動量が１ｍ以上である。これも図
４から分かるとおり、人物画像とそれ以外の誤認画像と
の区別ができる特徴量である。

【００３６】（９）移動速度が６ｋｍ以下である。これ
も図４から分かるとおり、人物画像とそれ以外の誤認画
像との区別ができる特徴量である。図３の実施形態で
は、（５）〜（９）の項目に細かな数値で範囲指定して
いるが、図２の実施形態では、単に広い範囲を判定項目
とする「○」印か、判定項目としない無印しか設定しな
いようになっている。これは、（５）〜（９）の特徴量
の夫々で単独に人であるか人でないかを最終判定するの
ではなく、本実施形態では（１）〜（１１）の１１個の
項目の組み合わせで人であるか人でないかを最終判定す
るため、個々の項目をあまり細かな数値で設定しなくて
も良いためである。

【００３７】（１０）面積判定度数面積判定度数は、追跡期間中の面積比が人物としての面
積比を満足した回数である。図６のフローチャートでい
えば、ステップＳ９に進んで発報を行う前に例えば連続
して８回ステップＳ１〜ステップＳ７を繰り返していた
場合、その過去８回と今回との計９回中で、選択肢Ａの
ときは３回以上、選択肢Ｈのときは２回以上、面積比が
設定値を満足していることを要求するパラメータであ
る。図２の例では、面積比３０〜３５０％であるから、
選択肢Ａの場合は３回この面積比を満足することが要求
される。図３の例では、選択肢Ａの場合は面積比７０〜
１５０％であるから、面積比がこの範囲内になることが
３回要求される。

【００３８】（１１）追跡回数追跡回数とは、図６のステップＳ６で判定される規定値
であり、選択肢Ａの場合には図６のステップＳ１〜Ｓ６
を１０回繰り返した場合にステップＳ９に進み、発報す
ることになる。

【００３９】選択肢Ａは、上述した１１個の項目全てを
満たすことが要求され、この場合は、人らしさが１００
％であるという選択肢として用意される。他の選択肢例
えば選択肢Ｅは、人らしさが６０％であるという選択肢
として用意され、上記の（４）〜（８），（１０），
（１１）の項目だけで判定される。

【００４０】このように、本実施形態では、複数種類の
特徴量判定パラメータの組み合わせとして１０段階の選
択肢が予め用意され、監視装置の設定員は、この１０段
階の選択肢のいずれかを選択するだけで、各パラメータ
の値がディフォルト値として設定されるため、面倒な設
定作業が不要となり、熟練者でなくても誤報の発報を抑
制することが可能となる。

【００４１】また、本実施形態でも誤報を１００％回避
できる訳ではないため、何回か連続して誤報が発生した
ときは、その誤報の原因を調べてパラメータ設定値を変
更する必要がある。しかし、その誤報の原因が例えば車
であった場合、熟練者でないと、パラメータ設定値をど
のように変更していいか分からない。

【００４２】そこで、本実施形態では、図５に示す確認
表を用意してある。この図５を参照することで、例えば
誤報原因が車の場合には、面積比を小さくし、横幅上限
を小さくし、横幅下限を小さくすればいいことが分か
る。監視員は、図２，図３のパラメータ設定値を見て、
図５の修正指示を満足する選択肢を新たに選択すること
で容易に対処可能となる。

【００４３】また、監視員は、図５を参照して、手作業
で新しい設定値を入力指定することも可能である。この
場合、例えば画面に表示された図５の確認表の上で、
「車」欄をマウスカーソルでクリックし、例えば面積比
の設定値だけを変更する場合には該当○印をクリックす
ると、面積比入力窓が開き、現在の設定値と幾つかの変
更値とが表示され、監視員にいずれかの変更値を選択さ
せる。あるいは、図２や図３の選択肢メニューの各選択
肢の下位メニューとして予め車，小動物などの誤認修正
用の選択肢メニューを予め用意しておき、「車」欄がク
リックされたとき、その下位選択肢メニュー画面が開
き、いずれかの下位選択肢を選択させる構成にすること
もできる。

【００４４】また、監視装置の設置場所の環境により、
図３の選択肢の中のパラメータの範囲を変えることもで
きる。設置した環境において、人物以外でカメラの映像
に映りやすい物や、誤報の原因となる要素を図５の中か
ら選択した後に、図３の選択肢Ａ〜Ｊを選択することに
よりその設置環境に合った設定が可能になる。（１）設置時にその現場で多く見られる項目を図５から
選択する。あるいは誤報発生原因として多く見られる項
目を図５から選択する。それにより、選択肢の中のパラ
メータの範囲を最適な範囲に設定できるようにする。例
えば、小動物（による誤報）が多い場合〔面積比〕は９０〜３５０〔縦横比〕は０．８〜２．０〔移動速度〕は４ｋｍ以下車（による誤報）が多い場合〔面積比〕は９０〜２００〔横幅上限〕は８０〔横幅下限〕は３０に夫々設定する。（２）人物らしさの度合いを選択肢Ａ〜Ｊの中から選択
する。以上により、図５に示す誤報原因を予め選択する
ことにより、図３のパラメータの範囲はそれぞれ最適な
範囲に設定される。

【００４５】

【発明の効果】本発明によれば、予め用意された選択肢
の中から特徴量判定用パラメータ値の組み合わせを選択
させる構成としたので、熟練者でなくても容易に監視装
置の設定が可能となり、また、修正も容易となり、誤報
発生の頻度を小さくすることができる監視装置、および
そのパラメータ設定方法を提供できるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る監視装置に搭載され
る画像認識装置の構成図である。

【図２】図１に示すパラメータ設定部の一例の詳細説明
図である。

【図３】図２に代わるパラメータ設定部の詳細説明図で
ある。

【図４】特徴量判定用パラメータの説明図である。

【図５】誤報要因別の対策を示す図である。

【図６】警報発報処理手順を示すフローチャートであ
る。

【符号の説明】

１画像認識装置２撮像装置（監視カメラ）３入力部４入力画像メモリ５背景画像メモリ６物体抽出部７形状特徴抽出部８特徴量算出部９パラメータ設定部１０物体判定部１１処理間隔設定部１２表示部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5B057 AA19 BA02 CA12 CA16 DA11 DB02 DC01 DC36 5C054 FC01 FC05 FC12 FC13 FC14 FC15 GA01 GA04 GB14 HA19 5L096 BA02 CA02 DA03 FA06 HA03 JA11

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】監視カメラの撮像画像から抽出される移
動物体画像の特徴量と設定パラメータの値とを比較し前
記移動物体画像が人物画像であると判定されるとき警報
を発報する監視装置において、前記特徴量と比較する前
記設定パラメータの値を入力する設定手段として、複数
種類の設定パラメータの値の組み合わせを予め複数組用
意すると共にこの複数組の夫々の組み合わせを夫々選択
肢の一にした設定手段を備えることを特徴とする監視装
置。
【請求項２】請求項１において、複数の前記選択肢の
夫々には、人らしさの順序付けがなされていることを特
徴とする監視装置。
【請求項３】請求項１または請求項２において、前記
特徴量は、撮像画像と背景画像との差分データと、前記
撮像画像から抽出されたエッジ画像データとから求める
ことを特徴とする監視装置。
【請求項４】監視カメラの撮像画像から抽出される移
動物体画像の特徴量と設定パラメータの値とを比較し前
記移動物体画像が人物画像であると判定されるとき警報
を発報する監視装置のパラメータ設定方法において、複
数種類の設定パラメータの値の組み合わせを予め複数組
用意しておくと共にこの複数組の夫々の組み合わせを夫
々選択肢の一としておき、選択肢の一を選択させること
で選択された選択肢に設定されているパラメータの値を
前記特徴量と比較する設定パラメータの値とすることを
特徴とする監視装置のパラメータ設定方法。
【請求項５】請求項４において、複数の前記選択肢の
夫々には、人らしさの順序付けがなされていることを特
徴とする監視装置のパラメータ設定方法。