JP2003051076A

JP2003051076A - 侵入監視装置

Info

Publication number: JP2003051076A
Application number: JP2001238637A
Authority: JP
Inventors: Kenji Suzuki; 健志鈴木; Masayoshi Sasano; 雅恵笹野; Toyoki Shibata; 豊樹柴田
Original assignee: Fujitsu General Ltd
Current assignee: Fujitsu General Ltd
Priority date: 2001-08-07
Filing date: 2001-08-07
Publication date: 2003-02-21

Abstract

(57)【要約】【課題】差分画像に対していくつかの特徴量から計算
される「人物らしさ」を複数段階の評価を行い、その評
価の段階に応じて侵入者の有無を判断するようにして、
比較的簡単な計算で的確に人物とそれ以外の要因を区別
できるようにした侵入監視装置を提供することを目的と
している。【解決手段】侵入監視領域を撮像する手段１と、前記
撮像する手段より入力される侵入者のいないときの背景
画像と監視画像との画素毎の差分から差分画像を得る手
段３と、得られた差分画像から特徴量を抽出する手段４
と、抽出された特徴量から、「人物らしさ」を評価して
侵入者を検出する手段６と、侵入者の検出回数を計数す
る手段７とを具備し、侵入者の検出頻度により侵入者が
侵入したことを確定するようにしたので、比較的簡単な
計算で的確に人物とそれ以外の要因を区別できるように
した侵入監視装置を提供することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、侵入監視領域を監
視して侵入者の有無を検出する侵入監視装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の侵入監視装置は、予め設定した監
視領域内の侵入者が存在しないときの背景画像とその侵
入者が存在するか否かを監視するときの監視画像を取り
込んで両画像の画素毎の差分をとり、この差分を差分閾
値と比較して差分画像を得、得られた差分画像を評価し
て侵入者有無の判断を行う画像センサで構成されてい
る。しかし、得られた差分画像から抽出された変化領域
の座標情報（位置と面積）だけでは、人物とそれ以外の
要因（窓から差し込む局所的な光等）とを区別すること
が困難である。また、差分画像に対してパターン認識を
行って人物か否かを判別する方法もあるが、さまざまな
姿勢をとる可能性のある人物を確実に認識するには、膨
大な辞書データや計算コストを必要とする。また、監視
領域内の熱検出または熱変化を検出する赤外線センサを
設け、前記画像センサによる侵入者の検出と、同赤外線
センサによる侵入者の検出の論理積により、警報を出す
ようにした侵入者検出装置がある。しかし、この構成で
は、画像センサが侵入者を検出しても、例えば、侵入者
が雨合羽を着ることにより体温を遮断した場合のよう
に、赤外線センサが侵入者を検出しなかった場合は警報
が鳴らないという問題があった。また、逆に、窓からの
太陽光により画像及び熱に変化をもたらした場合、画像
センサ及び赤外線センサがこれを間違えて侵入者として
検出し、警報を鳴らしてしまうといった誤報が問題とな
っている。そこで、特願２０００−３４４６７６に示す
侵入者検出装置が発明されている。しかし、この発明に
おいては、「人物らしさ」の評価結果を、一義的に人物
と入射光とに区別してしまい、その中間の領域について
の評価が成されないため、侵入者が入射光に紛れて侵入
した場合には、検出できないという問題が隠されてい
た。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明は以上のような
点に鑑みてなされたもので、その目的は、差分画像に対
していくつかの特徴量から計算される「人物らしさ」を
複数段階の評価を行い、その評価の段階に応じて侵入者
の有無を判断するようにして、比較的簡単な計算で的確
に人物とそれ以外の要因を区別できるようにした侵入監
視装置を提供することを目的としている。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は上述の課題を解
決するため、侵入監視領域を撮像する手段と、前記撮像
する手段より入力される侵入者のいないときの背景画像
と監視画像との画素毎の差分から差分画像を得る手段
と、得られた差分画像から特徴量を抽出する手段と、抽
出された特徴量から、「人物らしさ」を評価して侵入者
を検出する手段と、侵入者の検出回数を計数する手段と
を具備し、侵入者の検出頻度により侵入者が侵入したこ
とを確定する侵入監視装置としている。

【０００５】前記侵入者を検出する手段が、抽出された
特徴量から、「人物らしさ」を複数段階に評価して侵入
者を重み付け検出する侵入監視装置としている。

【０００６】侵入者の検出により警報を発する手段を設
け、前記侵入者を重み付け検出する手段が、検出した重
み付けに対応する第１の一定の回数検出すると、警報を
発するようにした侵入監視装置としている。

【０００７】侵入者の検出により警報を発する手段と、
前記侵入監視領域に侵入する物体から発せられる赤外線
を検出する手段を設け、前記赤外線を検出する手段が赤
外線を検出すると共に、前記侵入者を重み付け検出する
手段が、検出した重み付けに対応する第２の一定の回数
検出すると警報を発するようにした侵入監視装置として
いる。

【０００８】侵入者の検出により警報を発する手段と、
前記侵入監視領域に侵入する物体から発せられる赤外線
の変化を検出する手段を設け、前記赤外線の変化を検出
する手段が赤外線の変化を検出すると共に、前記侵入者
を重み付け検出する手段が、検出した重み付けに対応す
る第３の一定の回数検出すると警報を発するようにした
侵入監視装置としている。

【０００９】前記特徴量を、差分画像の明瞭度とする侵
入監視装置としている。

【００１０】前記特徴量を、前記差分画像の背景画像に
おける当該領域と監視画像における当該領域の相関度と
する侵入監視装置としている。

【００１１】前記特徴量を、前記差分画面上の位置、画
面上の大きさ、及び監視範囲の明るさの内１以上を加味
して抽出する侵入監視装置としている。

【００１２】

【発明の実施の形態】本発明では、特願２０００−３４
４６７６と同様に、人物と局所的な光とを区別するため
に、「人物らしさ」評価関数を定義する。異常領域に対
してその評価関数を計算し、結果が評価閾値を超えた場
合に侵入者が有りと判断する。ここで、「異常領域」と
は監視画像と背景画像の画素毎の差分から得た差分画像
の内、所定の閾値を超えた画素の固まりを指す。前記評
価関数は異常領域に関する特徴量である「相関度」と
「明瞭度」を用いて定義する。相関度とは、監視画像内
から抽出した異常領域と背景画像の該当する領域との相
関を表す度合である。異常領域が入射光に起因する変化
領域のときは、その領域の絵柄には大きな変化は現れな
いのでその相関度は高くなるが、人物に起因する変化領
域のときはその領域は背景画像の当該領域からの絵柄の
変化が大きいため相関度は低くなる。一方、明瞭度につ
いては、人物による異常領域は入射光に起因する異常領
域に比べてその領域の輪郭がはっきりして見える傾向が
ある。これに対し、変化領域の輪郭がぼんやりしている
領域ほど入射光に起因する可能性が高い。この明瞭度は
具体的には次のように定量化する。差分画像から異常閾
値ＴＨ１をもって抽出された異常領域をＲ１（構成画素
数Ｎ１）、この閾値ＴＨ１より少し小さい異常閾値ＴＨ
２（＝ＴＨ１−δ）で抽出された異常領域をＲ２（構成
画素数Ｎ２）とし、明瞭度ＶをＶ＝Ｎ１／Ｎ２で表す。
輪郭のはっきりとした対象であればＮ１とＮ２に大きな
差はなく、明瞭度Ｖは１に近い値を示す。ぼんやりとし
た対象ではＮ２はＮ１に比べて大きな値を示すため、明
瞭度Ｖは１より小さな値を示す。すなわち、明瞭度Ｖが
低いほどその領域はぼんやりしており人物である可能性
が低い。また、人物に関する以上の相関度と明瞭度の典
型的は値は、監視カメラからの距離（対象物の位置）や
監視領域の明るさ等によって異なる。例えば、人物が監視カメラに近いとき・・・抽出された画素数が
多く画像が鮮明→相関度小、明瞭度大人物が監視カメラから遠いとき・・抽出された画素数が
少なく、画像が不鮮明→相関度大監視範囲が暗いとき・・・・・・・画面全体の輝度値が
互いに近い値（全画面での輝度分散小）→相関度大そこで、本発明ではこのような距離や明るさも考慮しな
がら、相関度及び明瞭度を求めて、柔軟に「人物らし
さ」の評価を行う。

【００１３】以下、図面に基づいて本発明による侵入監
視装置を詳細に説明する。図１は本発明による侵入監視
装置の一実施例を示すシステムブロック図、図２は図１
の画像センサの一実施例を示す要部ブロック図である。
本発明による侵入監視装置は、図１に示すように、画像
センサ１０と、赤外線センサ２０と、判断部３０と、警
報部４０とで構成されている。前記画像センサ１０は、
図２に示すように、侵入監視領域を撮像するＣＣＤカメ
ラ１と、同ＣＣＤカメラ１より入力される侵入者のいな
いときの背景画像を記憶する画像メモリ２ａと、侵入者
の有無を監視するときの監視画像を記憶する画像メモリ
２ｂと、前記背景画像と監視画像との画素毎の差分から
差分画像を抽出する差分画像抽出部３と、前記差分画像
抽出部３の抽出した差分画像を記憶する画像メモリ２ｃ
と、同差分画像から特徴量を抽出する特徴量抽出部４
と、抽出された特徴量を評価するための複数の閾値を記
憶する複数の閾値メモリ５（５ａ、５ｂ、・・・）と、
同閾値メモリ５（５ａ、５ｂ、・・・）に記憶する閾値
と比較して、「人物らしさ」を評価して侵入者を重み付
け検出する侵入者検出部６と、同侵入者検出部６の検出
した侵入者の検出回数をその検出レベル毎に計数する複
数のカウンタ７（７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ）と、前記侵
入者検出部６の検出する重み付け検出結果と、前記カウ
ンタ７（７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ）の計数する検出レベ
ル毎の計数結果を出力する出力部８と、前記一連の動作
を制御する制御部９とで構成されている。また、前記赤
外線センサ２０は侵入監視領域の熱または熱の変動を監
視している。また、前記判断部３０は、前記画像センサ
１０からの重み付け検出結果や、その重み付け検出回数
等の計数結果と、前記赤外線センサ２０の監視結果とに
基づいて侵入者の有無を判断するようにしている。そし
て、前記警報部４０は前記判断部３０の判断結果に基づ
いて警報を発生するようにしている。

【００１４】以上の構成において、つぎにその動作を説
明するが、まず、画像センサ１０の動作を図３のフロー
チャートに従って説明する。画像取り込みと背景差分抽
出のステップＳ１では、ＣＣＤカメラ１から入力された
画像を背景画像メモリ２ａに記憶し、それ以降に入力さ
れた画像を監視画像メモリ２ｂに送り書き込みを逐次更
新する。これら２枚のメモリの画像は同一画素毎の差分
が逐次取られ、差分画像メモリ２ｃに逐次更新して書き
込まれる。図６(a) は背景画像、図６(b) は監視画像を
示す図であり、監視画像には外光による光スポット画像
ＡＡと人物画像ＢＢが現れている。図６(c) は背景画像
と監視画像の差分をとって得た差分画像であり、光スポ
ット画像ＡＡと人物画像ＢＢが得られている。

【００１５】監視範囲の明るさ計算のステップＳ２で
は、監視範囲の明るさを示す特徴量σ（全画面輝度分
散）を計算しておく。この全画面輝度分散σは、 σ＝｛（画素毎の輝度の自乗和）/ （画素数）｝−
｛（画素毎の輝度の総和）/ 画素数）｝² で得られる。

【００１６】次に、差分画像の３値化のステップＳ３で
は、得られた差分画像を３値化する。前記した閾値メモ
リ５には適当な方法で定めた画素毎の閾値ＴＨ１ｉ（ｉ
は画素の番号）が格納されている。なお、画面全体で単
一の異常用の閾値を用いる場合には閾値メモリ５は不要
で閾値ＴＨ１i はＴＨ１に等しい。ここでは、この閾値
ＴＨ１ｉを第１閾値とし、これより少し小さい閾値ＴＨ
２i （＝ＴＨ１ｉ−δ）（０＜δ＜ＴＨ１ｉ）を第２閾
値として使用し、差分画像を３値化する。差分画像メモ
リ２ｃの各画素の値をＤｉとし、これをその画素に対応
する第１閾値ＴＨ１ｉ、第２閾値ＴＨ２i と比較して得
られる結果Ｒesi は、ＴＨ１ｉ≦Ｄｉ・・・・・・・・・・Ｒesｉ＝２ＴＨ２ｉ≦Ｄｉ＜ＴＨ１ｉ・・・・・Ｒesｉ＝１Ｄｉ＜ＴＨ２ｉ・・・・・・・・・・Ｒesｉ＝０のようになる。

【００１７】このようにして図６(c) の差分画像を３値
化した結果を図６(d) に示す。人物画像ＢＢを示す領域
ｂはＲesｉ＝２、光スポット画像ＡＡを示す領域ａはそ
の中央部はＲesｉ＝２であるが、その中央部を囲む領域
がＲesｉ＝１となっている。他の領域はＲesｉ＝０であ
る。なお、差分画像メモリを用いないときは、背景画像
との差分を得るときと同時に３値化を行う。

【００１８】次に、異常領域の抽出のステップＳ４で
は、上記のようにして３値化された処理結果から、Ｒes
ｉ＝２の領域Ｒ１とＲesｉ＝１以上の領域Ｒ２を抽出す
る。図６において、Ｒ１ａは領域ａの中のＲesｉ＝２の
領域、Ｒ２ａは領域ａの中のＲesｉ＝１以上の領域であ
る。また、Ｒ１ｂは領域ｂの中のＲesｉ＝２の領域、Ｒ
２ｂは領域ｂの中のＲesｉ＝１以上の領域である。図６
(d) に示したように、抽出された領域Ｒ１（Ｒesｉ＝
２）は必ず領域Ｒ２（Ｒesｉ＝１以上）の内側になる。

【００１９】次に、各領域の明瞭度計算のステップＳ５
では、明瞭度Ｖを領域Ｒ１に属する画素数Ｎ１と領域Ｒ
２に属する画素数Ｎ２の比Ｖ＝Ｎ１／Ｎ２（≦１）によって定義する。人物画像ＢＢのように差分画像のエ
ッジが比較的はっきりしている場合には、Ｎ１≒Ｎ２で
あり、この明瞭度Ｖの値は１に近くなる。逆に、入射光
による光スポット画像ＡＡのようにぼんやりと広がった
領域の場合は、領域Ｒ２が領域Ｒ１に比べて大きく広が
って、Ｎ２＞＞Ｎ１であり、明瞭度Ｖは小さな値とな
る。なお、画面内に複数の異常領域がある場合は、それ
ぞれの領域に対して個別に明瞭度Ｖを計算する。また、
ある１つの領域Ｒ２の内部に複数の領域Ｒ１があるとき
は、それぞれの領域Ｒ１に対して明瞭度Ｖを求める。

【００２０】次に、各領域の相関度の計算のステップＳ
６では、ステップＳ４で抽出された領域Ｒ１に該当する
部分について、背景画像と監視画像との相関度Cor を計
算する。例えば、領域ａの相関度Cor ａは、で計算する。ここで、Ｂｉは背景画像の画素ｉの輝度、
Ｉｉは監視画像の画素ｉの輝度である。また上に横線の
ついた文字は該当する領域内での平均値を示す。人物画
像ＢＢの領域ではその部分の絵柄の変化が大きいため相
関度Cor の値は小さくなるが、ぼんやりと明るさが変化
している光スポット画像ＡＡの領域では相関度Cor の値
は大きくなる傾向がある。

【００２１】次に、各領域の「人物らしさ」評価のステ
ップＳ７では、前記のようにして、特徴量抽出部４で得
られた明瞭度Ｖ、相関度Ｃｏｒ、画面内での各領域の画
面上の位置情報ｒ、監視範囲の明るさσ（全画面輝度分
散）等の各特徴量を侵入者検出部６に取り込み、ここで
異常領域が「人物らしさ」に該当するか否かの評価関数
Ｌを、Ｌ＝( １−ｗ) ・ｆv(Ｖ,r, σ) ＋ｗ・ｆc(Cor,r,σ) のようにして計算する。ｆv は明瞭度Ｖから判断される
「人物らしさ」、ｆc は相関度Cor から判断される「人
物らしさ」である。いずれも０〜１の間の値をとり、１
に近いほど「人物らしさ」が高い領域を表すよう定義す
る。ｗはそれぞれの要素の重みを表し、０〜１の値をと
る。

【００２２】以上から、定義により「人物らしさ」に該
当する領域ではｆv 、ｆc はいずれも１に近い値を示す
ので、評価関数Ｌは１に近い値となり、逆に「人物らし
さ」に該当しない領域では評価関数Ｌは０に近い値を示
す。現在注目している領域について計算した評価関数Ｌ
が予め定めた複数の評価閾値ＴＨ３ｎと比較され、その
大きさにより分類して、その異常領域は「人物らし
い」、「判断保留」、「光らしい」領域と判定する。ま
た、「人物らしい」領域の中でも、その大きさが所定の
大きさより小さい場合は「小物体らしい」領域と判定す
る。

【００２３】ｆv 、ｆc の具体的な関数形については、
上に述べた条件を満たす範囲で任意であるが、ここでは
例として図７のような形を示す。図７(a) の明瞭度Ｖに
ついて、「Ｖ_p＜Ｖならばほぼ確実に人物である」と判
断できるＶ_p及び「Ｖ＜Ｖ_lならばほぼ確実に入射光で
ある」と判断できるＶ_lを定め、Ｖ_p＜Ｖならばｆv＝
１、Ｖ＜Ｖ_lならばｆv ＝０とし、その間をリニアに結
ぶ。Ｖ_p、Ｖ_lは経験的に定めるが、一般的に監視カメ
ラからの距離によって変化するものと考えられる。すな
わち、カメラ近くに人物がいる場合はその人物が画面内
で占める面積が大きく領域のエッジもはっきりしていて
明瞭度Ｖは大きくなるが、人物がカメラから遠ざかれば
面積は小さく明瞭度Ｖも小さくなる傾向がある。さら
に、監視範囲が暗い（全画面輝度分散σが小さい）場合
は特にカメラから遠いところでは人物は見えにくくな
り、明瞭度Ｖが小さくなる傾向が見られる。これらを考
慮して、Ｖ_p、Ｖ_lは画面上の位置ｒと全画面輝度分散
σの関数として定める。同様に図７(b) の相関度Cor に
ついて、「Cor ＜Cor _pならばほぼ確実に人物である」
と判断できるCor _pと、「Cor _l＜Cor ならばほぼ確実
に入射光である」と判断できるCor _lを定め、Cor ＜Co
r _pならばｆc ＝１、Cor _l＜Cor ならばｆc ＝０と
し、その間をリニアに結び、その中間の値であれば「判
断保留」とする。一般に対象となる人物がカメラに近づ
くほどCor _pは小さくなる（図８）。最後にこれらのｆ
v 、ｆc の結果を重みｗを考慮して足し合わせる（通常
はｗ＝1/2 程度）が、この重みｗも位置ｒと全画面輝度
分散σの関数であってもよい。

【００２４】以上のようにして得られた評価関数Ｌが予
め定めた複数の評価閾値ＴＨ３ｎと比較され、その大き
さにより分類して、その異常領域は「人物らしい」、
「判断保留」、「光らしい」、「異常無しらしい」領域
と判定する。即ち、まず、ステップＳ８では、「異常無
しらしい」かどうかの判定が行なわれ、「異常無しらし
い」と判定されるとステップＳ１に戻る。ステップＳ８
で、「異常無しらしい」と判定されなかった場合は、ス
テップＳ９で、「人物らしい」かどうかが判定される。
ステップＳ９で前記侵入者検出部６により「人物らし
い」と判定されると、ステップＳ１０で、さらに、その
大きさが比較され、その大きさが所定値以上の場合は
「人物らしい」と判定され、ステップＳ１１においてレ
ベルａに重み付けされ、ステップＳ１２でそのレベルａ
に対応するカウンタ７ａをカウントアップする。また、
その大きさが所定値以下であれば、小物体と判定され、
ステップＳ１４においてレベルｂに重み付けされ、ステ
ップＳ１５でその重み付けのレベルｂに対応するカウン
タ７ｂをカウントアップする。また、ステップＳ９で前
記侵入者検出部６により「人物らしい」と判定されなか
った場合は、ステップＳ１６で、「光らしい」かどうか
の判定がなされ、光でもなく「判定保留」と判定される
と、ステップＳ１７において、レベルｃに重み付けさ
れ、ステップＳ１８でその重み付けのレベルｃに対応す
るカウンタ７ｃをカウントアップする。ステップＳ１６
で、「光らしい」と判定されると、ステップＳ１９にお
いて、レベルｄに重み付けされ、ステップ２０でその重
み付けのレベルｄに対応するカウンタ７ｄをカウントア
ップする。そして、ステップＳ１３で一定時間計時後、
ステップＳ１から再度動作させるようにしている。前記
侵入者検出部６による重み付けされた判定結果と、その
重み付けに対応するカウンタ７の係数結果は出力部８よ
り前記判断部３０に入力される。

【００２５】つぎに、前記赤外線センサ２０の動作を図
４のフローチャートに従って説明する。ステップＳ３１
において、赤外線が検出されたかどうか監視し、監視領
域に熱を持ち、赤外線を発射する人物が侵入すると、こ
れを検出して、ステップＳ３２で検出信号を前記判断部
３０に入力する。また、ステップＳ３３において、その
検出した赤外線のレベルの変化を監視し、そのレベルが
所定の値を超えると、ステップＳ３４で、変動があった
ことを前記判断部３０に入力する。

【００２６】つぎに、前記判断部３０の動作を図５のフ
ローチャートに従って説明する。ステップＳ４１におい
て、画像センサから入力される重みレベル毎のカウンタ
７（７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄ）の計数が各レベルに対応
する第１の閾値ＴＨ４ｎと比較され、これを超えるとス
テップＳ４２で、警報部４０を制御する信号を出力す
る。

【００２７】ステップＳ４１において、重みレベル毎の
計数が第１の閾値ＴＨ４ｎを超えない場合は、ステップ
Ｓ４３において、第２の閾値ＴＨ５ｎと比較され、これ
を超えるとステップＳ４４で、赤外線センサの出力を監
視し、赤外線センサが所定レベル以上の赤外線を検出し
た場合に、ステップＳ４２で警報部４０を制御する信号
を出力する。

【００２８】ステップＳ４３において、第２の閾値ＴＨ
５ｎを超えない場合は、ステップＳ４５において、重み
レベル毎の計数が第３の閾値ＴＨ６ｎと比較され、これ
を超えるとステップＳ４６で、赤外線センサの出力の変
動を監視し、赤外線センサが所定レベル以上の赤外線の
変動を検出すると、ステップＳ４２で警報部４０を制御
する信号を出力する。ステップＳ４４で赤外線センサが
所定レベル以上の赤外線を検出しない場合は、ステップ
Ｓ４１に戻る。また、ステップＳ４５において、重みレ
ベル毎の計数が第３の閾値ＴＨ６ｎを超えない場合もス
テップＳ４１に戻る。また、ステップＳ４６で、赤外線
センサが所定レベル以上の赤外線の変動を検出しない場
合もステップＳ４１に戻る。

【００２９】前記特徴量を評価するための複数の閾値
は、例えば、「人物らしい」、「判断保留」、「光らし
い」、「小物体らしい」、「異常無し」を判定するため
に設定される。また、前記判断部３０は、前記カウンタ
７が計数した侵入者の重み付け検出回数（侵入者の検出
頻度）と、赤外線センサ２０の検出結果により侵入者が
侵入したことを確定する。即ち、前記判断部３０は、前
記侵入者検出部６の検出結果である「人物らしい」、
「判断保留」、「光らしい」、「小物体らしい」、「異
常無し」のそれぞれに、例えば、「人物らしい」＝１
０、「判断保留」＝５、「光らしい」＝３、「小物体ら
しい」＝２、「異常無し」＝０というように重みレベル
を付け、前記カウンタ７の重みレベル毎の計数値と重み
レベルとの積の総和が、所定の閾値を超えるかどうかに
より判断する。

【００３０】この所定の閾値は赤外線センサ２０の検出
結果が無し、低レベル、または高レベルかによって、第
１の一定値、第２の一定値及び第３の一定値の３段階設
定してもよい。この場合、例えば、赤外線センサ２０の
検出結果が無しの場合でも、前記カウンタ７の重みレベ
ル毎の計数値と重みレベルとの積の総和が、第１の一定
値を超えた場合には侵入者の有と判断して前記警報部４
０から警報を発生する。

【００３１】また、赤外線センサ２０の検出結果が低レ
ベルである場合は、前記カウンタ７の重みレベル毎の計
数値と重みレベルとの積の総和が、第２の一定値を超え
た場合に、侵入者の有と判断して前記警報部４０から警
報を発生する。

【００３２】また、赤外線センサ２０の検出結果が高レ
ベルである場合は、前記カウンタ７の重みレベル毎の計
数値と重みレベルとの積の総和が、第３の一定値を超え
た場合に、侵入者の有と判断して前記警報部４０から警
報を発生するようにしてもよい。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明による侵入
監視装置によれば、侵入監視領域を撮像する手段と、前
記撮像する手段より入力される侵入者のいないときの背
景画像と監視画像との画素毎の差分から差分画像を得る
手段と、得られた差分画像から特徴量を抽出する手段
と、抽出された特徴量から、「人物らしさ」を評価して
侵入者を検出する手段と、侵入者の検出回数を計数する
手段とを具備し、侵入者の検出頻度により侵入者が侵入
したことを確定するようにしたので、比較的簡単な計算
で的確に人物とそれ以外の要因を区別できるようにした
侵入監視装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による侵入監視装置の一実施例を示すシ
ステムブロック図である。

【図２】本発明による侵入監視装置の一実施例の画像セ
ンサを示す要部ブロック図である。

【図３】本発明による侵入監視装置の画像センサの動作
を説明するためのフローチャートである。

【図４】本発明による侵入監視装置の赤外線センサの動
作を説明するためのフローチャートである。

【図５】本発明による侵入監視装置の判断部の動作を説
明するためのフローチャートである。

【図６】本発明による侵入監視装置の画像センサの処理
の説明図で、（ａ）は背景画像、（ｂ）は監視画像、
（ｃ）は差分画像、（ｄ）は３値化した画像を示す図で
ある。

【図７】（ａ）は評価関数Ｌの内の明瞭度Ｖの関数の特
性図、（ｂ）は相関度Cor の関数の特性図である。

【図８】全画面内輝度分散σが異なる場合の画面上の位
置ｒと相関Cor の特性図である。

【符号の説明】

１ＣＣＤカメラ２画像メモリ２ａ背景画像メモリ２ｂ監視画像メモリ２ｃ差分画像メモリ３差分画像抽出部４特徴量抽出部５、５ａ、５ｂ、５ｃ・・閾値メモリ６侵入者検出部７、７ａ、７ｂ、７ｃ、７ｄカウンタ８出力部９制御部１０画像センサ２０赤外線センサ３０判断部４０警報部

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）Ｇ０６Ｔ 7/20 ２００Ｇ０８Ｂ 25/04 ＨＧ０８Ｂ 13/19 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｄ 25/00 ５１０Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ 25/04 Ｇ０１Ｖ 9/04 ＳＨ０４Ｎ 7/18 ＱＦターム(参考） 2F065 AA67 CC16 DD04 FF04 GG09 GG10 QQ13 QQ24 SS09 UU02 UU05 5C054 FC01 FC03 FC05 FC12 FC15 FF06 GB14 HA19 5C084 AA02 AA07 AA14 BB06 BB34 CC19 DD21 DD41 DD57 GG78 5C087 AA02 AA03 BB74 DD05 EE08 FF01 FF04 GG02 GG66 GG70 GG83 5L096 AA06 BA02 CA04 DA03 EA12 FA14 FA34 FA52 FA59 JA11

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】侵入監視領域を撮像する手段と、前記撮
像する手段より入力される侵入者のいないときの背景画
像と監視画像との画素毎の差分から差分画像を得る手段
と、得られた差分画像から特徴量を抽出する手段と、抽
出された特徴量から、「人物らしさ」を評価して侵入者
を検出する手段と、侵入者の検出回数を計数する手段と
を具備し、侵入者の検出頻度により侵入者が侵入したこ
とを確定することを特徴とする侵入監視装置。
【請求項２】前記侵入者を検出する手段が、抽出され
た特徴量から、「人物らしさ」を複数段階に評価して侵
入者を重み付け検出することを特徴とする請求項１記載
の侵入監視装置。
【請求項３】侵入者の検出により警報を発する手段を
設け、前記侵入者を重み付け検出する手段が、検出した
重み付けに対応する第１の一定の回数検出すると、警報
を発するようにしたことを特徴とする請求項２記載の侵
入監視装置。
【請求項４】侵入者の検出により警報を発する手段
と、前記侵入監視領域に侵入する物体から発せられる赤
外線を検出する手段を設け、前記赤外線を検出する手段
が赤外線を検出すると共に、前記侵入者を重み付け検出
する手段が、検出した重み付けに対応する第２の一定の
回数検出すると警報を発するようにしたことを特徴とす
る請求項２及び請求項３記載の侵入監視装置。
【請求項５】侵入者の検出により警報を発する手段
と、前記侵入監視領域に侵入する物体から発せられる赤
外線の変化を検出する手段を設け、前記赤外線の変化を
検出する手段が赤外線の変化を検出すると共に、前記侵
入者を重み付け検出する手段が、検出した重み付けに対
応する第３の一定の回数検出すると警報を発するように
したことを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか
に記載の侵入監視装置。
【請求項６】前記特徴量を、差分画像の明瞭度とする
ことを特徴とする請求項１記載の侵入監視装置。
【請求項７】前記特徴量を、前記差分画像の背景画像
における当該領域と監視画像における当該領域の相関度
とすることを特徴とする請求項１記載の侵入監視装置。
【請求項８】前記特徴量を、前記差分画面上の位置、
画面上の大きさ、及び監視範囲の明るさの内１以上を加
味して抽出することを特徴とする請求項１、請求項６ま
たは請求項７記載の侵入監視装置。