JP2008005399A - 放置物検出装置及び放置物検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出を可能にする。
【解決手段】画像中の所定画素単位で構成される検出領域における輝度を含むデータについて、３以上の画像フレームに関するばらつきを算出して大小を判定し、ばらつきが大きい場合に、該当する領域のデータを動き画素として背景データから除外するばらつき判定部２０４と、ばらつきが小さい場合に、複数の画像フレームの該当する領域におけるデータの代表値を背景データとして算出する代表値算出部２０５と、算出された背景データを含む背景画像と現在の画像との差分を算出し、輝度を含むデータの差分が大きい場合に放置画素として認識する背景差分算出部２０７と、認識された放置画素に基づいて放置物及び準放置物を検出する放置物／準放置物判定部２０９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、監視カメラ等により得られる対象領域の時系列の撮影画像に基づいて放置物を検出するための放置物検出装置及び放置物検出方法に関する。

最近では、様々な放置物を自動的に検出することが望まれている。例えば、交通渋滞の原因になる道路上の放置車両や放置物、爆弾のような放置された危険物を自動的に検出することにより、監視を行う人間の負担を大幅に減らすことが可能である。

例えば、撮影方向が固定された監視カメラを用いて定期的に撮影を行うことにより、時系列の複数フレームの監視画像が得られる。このような監視画像の中で、静止状態の物体だけを放置物として画像から抽出することが可能である。

特許文献１に開示された従来技術においては、移動物体を含まないように背景画像を抽出する背景抽出手段と、この背景抽出手段で抽出された背景画像を入力画像として背景画像の変化を検出する背景変化検出手段とを備え、この背景変化検出手段の出力より不動の放置物を検出することを提案している。

具体的には、画像メモリにＮフレーム分の時系列の画像データを蓄積し、次に、画素毎にもしくは複数画素で構成されるブロック毎にＮフレームの輝度データの代表値を求め、更に前記代表値と背景画像の輝度データとの差分を求める。次いで、差分が小さい場合には画像に変化がないと判断して背景画像を更新し、差分が大きい場合には画像に変化があったとみなして当該画素もしくは当該ブロックを放置画素もしくは放置ブロックとする。撮影された画像の各フレーム上を順次に走査して各画素もしくは各ブロックを上記のように処理することにより、画像内の放置物を放置画素もしくは放置ブロックとして検出することができる。

特開平８−５５２２２号公報

しかしながら、特許文献１のような従来技術においては、処理対象画像と背景画像との差分に基づいて画像の変化、すなわち物体の動きの有無を検出しているので、背景画像が正確でない場合には誤検出が生じる。例えば、画像の中に移動物体がたくさん含まれているような場合には、それぞれの移動物体が互いに独立した方向に移動したり、複数の移動物体が画像上で互いに干渉することもあるので、画像から背景だけを正確に抽出するのは困難である。

また、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された監視画像を用いる場合には、放置物の存在を検出できたとしても放置物の全体の形状を正確に把握することはできない。つまり、放置物の一部分が画像上に現れていたとしても、残りの一部分が移動物体によって隠れていると放置物の部分的な形状だけしか把握できない。したがって、放置物の形状や大きさを判別してアラームを発生するシステムや、放置物の形状や大きさのような情報を含むメタデータを出力するシステムを構成すると、従来技術のシステムではアラームの発生漏れや誤ったメタデータの出力を引き起こす可能性が高い。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が可能な放置物検出装置及び放置物検出方法を提供することを目的とする。

本発明の放置物検出装置は、対象領域の撮影画像に基づいて放置物を検出する放置物検出装置であって、時系列で得られる前記対象領域の撮影画像を入力する画像入力部と、前記画像中の所定画素単位で構成される検出領域における少なくとも輝度を含むデータについて、３以上の画像フレームに関するばらつきを算出して大小を判定するばらつき算出部と、前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが小さい場合に、複数の画像フレームの該当する領域における前記データの代表値を背景データとして算出する代表値算出部と、前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが大きい場合に、該当する領域のデータを動き画素として背景データから除外する動き画素認識部と、前記代表値算出部が算出した背景データを含む背景画像と現在の画像とを、前記検出領域毎に比較し、少なくとも輝度を含むデータの差分が大きい場合に放置画素として認識する放置画素認識部と、前記放置画素認識部により認識された放置画素に基づいて放置物を検出する放置物検出部とを備えるものである。
これにより、例えば、障害物のような移動する物体に相当する領域については、時間の経過に伴って画像上の位置が変化し、３以上の画像フレーム間で検出される輝度等のばらつきが比較的大きくなるため、移動する物体の領域については動き画素として除外され、背景画像に取り込まれることが無くなり、障害物以外の目標物の検出が容易になる。したがって、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が可能となる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記放置物検出部は、前記放置画素認識部が認識した放置画素と隣接する位置に、前記動き画素が存在するか否かを判定し、前記動き画素と隣接する放置画素については、隣接する位置に動き画素が存在しない状態になるまで、前記放置物とは異なる準放置物として認識するものとする。
これにより、目標物に相当する放置画素と隣接する位置に動き画素が存在しない放置物と、隣接する位置に動き画素が存在する準放置物とを区別して認識することができる。すなわち、準放置物については隣接する動き画素との区別が難しく、輪郭などの形状を認識する場合の妨げになるが、隣接する位置に動き画素が存在しない放置物については正しい形状や大きさを容易に認識できる。放置物と準放置物とを区別することにより、誤認識の発生を抑制できる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記ばらつき算出部、前記代表値算出部、前記動き画素認識部、及び前記放置画素認識部は、一画素を単位とする検出領域によって信号を処理するものとする。
これにより、対象画像上の画素単位で処理することで、より精密に放置物を検出することができる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記画像中の隣接する複数画素により構成されるブロック毎に信号をサンプリングして、少なくとも輝度を含むデータを前記ブロック毎に生成するサンプリング部を備え、前記ばらつき算出部、前記代表値算出部、前記動き画素認識部、及び前記放置画素認識部は、前記ブロックを単位とする検出領域によって信号を処理するものとする。
これにより、対象画像上の複数画素で構成されるブロック単位で処理することで、画像を構成する画素の数が多い場合であっても、比較的短い時間で処理を完了することが可能になる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記ばらつき算出部は、前記画像中の各検出領域について、３以上の画像フレームの輝度データの分散もしくは標準偏差をばらつきの程度として算出するものとする。
これにより、輝度データの分散もしくは標準偏差をばらつきの程度として算出することで、画像中に現れた移動物体に相当する領域のように、動きのある領域とそれ以外の領域とを区別することが可能になる。分散は、複数のＮ個のデータの値とその平均との差（偏差）を２乗したものの和を、データ数Ｎで割ることにより算出できる。標準偏差は、分散の平方根として算出できる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記代表値算出部は、メディアンフィルタを用いて、複数の画像フレームの該当する領域におけるデータの中央値を代表値として算出するものとする。
これにより、領域毎に複数フレームのデータの中央値を代表値として算出することで、適切な背景画像を生成できる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記代表値算出部は、最頻値フィルタを用いて、複数の画像フレームの該当する領域におけるデータの最頻値を代表値として算出するものとする。
これにより、領域毎に複数フレームのデータの最頻値を代表値として算出することで、適切な背景画像を生成できる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記放置物として認識されたそれぞれの画像領域について、該当領域の形状及び大きさの少なくとも一方の情報を含む放置物メタデータを作成する放置物メタデータ作成部と、前記放置物メタデータの内容が予め定めた条件を満たす場合にアラーム信号を発生する放置物アラーム発生部とをさらに備えるものとする。
これにより、放置物メタデータに基づいて画像から検出された放置物の形状や大きさなどを認識することが可能であり、必要に応じて、例えば危険物を認識したような場合にはアラーム信号を発生することができる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記準放置物として認識されたそれぞれの画像領域について、該当領域の形状及び大きさの少なくとも一方の情報を含む準放置物メタデータを作成する準放置物メタデータ作成部と、前記準放置物メタデータの内容が予め定めた条件を満たす場合にアラーム信号を発生する準放置物アラーム発生部とをさらに備えるものとする。
これにより、準放置物メタデータに基づいて画像から検出された準放置物の形状や大きさなどを認識することが可能であり、必要に応じて、例えば危険物とみられる準放置物を認識したような場合にはアラーム信号を発生することができる。

また、本発明は、上記の放置物検出装置であって、前記放置物検出部は、前記準放置物として認識した画像領域については、新たな画像フレームのデータが入力されるたびに、前記準放置物の領域と隣接する位置に、前記動き画素が存在するか否かを判定するものとする。
これにより、準放置物として認識した画像の領域については、新たな画像フレームのデータが入力されるたびに、隣接する位置に動き画素が存在するか否かを判定することで、放置物の認識の妨げとなる障害物が移動して隣接する位置に存在しなくなった直後に、準放置物を放置物として認識することができる。

本発明の放置物検出方法は、対象領域の撮影画像に基づいて放置物を検出する放置物検出方法であって、時系列で得られる前記対象領域の撮影画像を入力する画像入力ステップと、前記画像中の所定画素単位で構成される検出領域における少なくとも輝度を含むデータについて、３以上の画像フレームに関するばらつきを算出して大小を判定するばらつき算出ステップと、前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが小さい場合に、複数の画像フレームの該当する領域における前記データの代表値を背景データとして算出する代表値算出ステップと、前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが大きい場合に、該当する領域のデータを動き画素として背景データから除外する動き画素認識ステップと、前記代表値算出ステップにおいて算出した背景データを含む背景画像と現在の画像とを、前記検出領域毎に比較し、少なくとも輝度を含むデータの差分が大きい場合に放置画素として認識する放置画素認識ステップと、前記放置画素認識ステップにおいて認識された放置画素に基づいて放置物を検出する放置物検出ステップとを有するものである。
これにより、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が可能となる。

本発明によれば、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が可能な放置物検出装置及び放置物検出方法を提供できる。

以下の実施形態では、出入口等を監視カメラで撮影して侵入者や異常の有無などを監視する侵入監視システムとか、道路上の車両等を監視カメラで撮影して撮影画像に基づき道路の交通状況などを監視する道路監視システムなどの各種監視システムに適用した例をいくつか示す。この監視システムにおける放置物検出装置及び放置物検出方法に関する構成及び動作について説明する。

本実施形態の放置物検出装置は、例えば、予め定めた監視領域内に進入し立ち止まって何らかの行為を行っている侵入者や、放置された爆弾のような不審物を検出するために利用することを想定している。

（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態における放置物検出装置の主要な構成要素を示すブロック図である。図２は第１の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャートである。図３〜図５は、それぞれ放置物検出装置に処理対象として入力される１フレームの画像の具体例を示す正面図である。

本実施形態の放置物検出装置は、図１に示すように、画像入力部２０１と、画像メモリ２０２と、ステータス判定部２０３と、ばらつき判定部２０４と、代表値算出部２０５と、背景画像メモリ２０６と、背景差分算出部２０７と、ラベリング処理部２０８と、放置物／準放置物判定部２０９と、メタデータ算出部２１０と、アラーム発生部２１１と、メモリ２１２とを備えている。

画像入力部２０１は、所定の監視対象位置に設置された監視カメラによって撮影される画像のデータを周期的に（例えば１秒間に１フレームの周期で）入力する。画像メモリ２０２は、データの書き込み及び読み出しが可能で、Ｎ（例えば５）フレームの画像データを蓄積可能な記憶容量を有している。

ステータス判定部２０３は、処理対象の画像を構成する各画素の区分を表すステータスをメモリ２１２に記憶されている情報に基づいて判定する。具体的には、「動き画素」、「背景画素」、「放置画素」、「準放置画素」の区分をステータスとして判定する。

ばらつき判定部２０４は、ばらつき算出部及び動き画素認識部の機能を実現するもので、画像を構成する各画素について、蓄積されたＮ個の画像フレームから同じ位置に存在するＮ個の画素を抽出し、Ｎ個の画素の輝度データに関するばらつきを算出する。但し、前記ステータスが「準放置画素」である画素については、ばらつき算出の対象から除外する。そして、算出したばらつきの大小を判定する。

算出するばらつきについては、分散あるいは標準偏差として求めることができる。分散あるいは標準偏差を用いることで、画像中に現れた移動物体に相当する領域のように、動きのある領域とそれ以外の領域とを区別することが可能になる。ここで、分散は、Ｎ個のデータの値とその平均との差（偏差）を２乗したものの和を、データ数Ｎで割ることにより算出できる。また、標準偏差は分散の平方根として算出できる。算出したばらつきが予め定めた閾値より大きい画素については、ばらつき判定部２０４は「動き画素」のステータスを表す情報をメモリ２１２に格納する。

代表値算出部２０５は、ばらつき判定部２０４で算出されたばらつきが予め定めた閾値より小さい画素のそれぞれについて、Ｎ個の画像フレームの同じ位置に存在するＮ個の画素からそれらの代表値を求める。具体的には、メディアンフィルタを用いてＮ個の画素の輝度の中央値を代表値として算出しても良いし、最頻値フィルタを用いてＮ個の画素の輝度の最頻値を代表値として算出しても良い。これら中央値または最頻値を用いることにより、適切な背景画像を生成可能である。

背景画像メモリ２０６は、背景画像のデータの蓄積に利用される。背景画像は、目標物以外の動きのない画像成分を表す。この背景画像は、代表値算出部２０５の算出した代表値を用いて逐次更新され、撮影される画像中の状況の変化に応じて最適な背景になるように維持される。

背景差分算出部２０７は、放置画素認識部の機能を実現するもので、代表値算出部２０５から出力される各画素の代表値の輝度データと、背景画像メモリ２０６に保持されている背景画像中の対応する画素の輝度データとの差分を求める。そして、求めた差分が予め定めた閾値よりも小さい場合には、代表値算出部２０５から入力された代表値を、背景画像メモリ２０６上の背景画像中の対応する画素として上書きし、更にメモリ２１２上に、当該画素のステータスが「背景画素」であることを表す情報を格納する。また、背景差分算出部２０７の求めた差分が予め定めた閾値よりも大きい場合には、当該画素のステータスが「放置画素」であることを表す情報を、メモリ２１２に格納する。

ラベリング処理部２０８は、各画素毎に、メモリ２１２から情報を読み出してステータスを判定する。そして、該当する画素のステータスが「放置画素」である場合には、ラベリング処理を実施する。すなわち、画像から「放置画素」により構成される物体だけを抽出して管理できるように、各画素に番号を付けたり、各画素の位置を記憶したり、各画素の輝度の代表値を記憶する。

放置物／準放置物判定部２０９は、放置物検出部の機能を実現するもので、ラベリング処理部２０８によってラベリング処理された画素群のデータを処理することにより、放置物及び準放置物の認識を実施する。具体的には、ラベリングされた画素群で構成される物体の輪郭と隣接する位置に「動き画素」の画素が存在するか否かを判定し、隣接する位置に「動き画素」が存在する場合には、該当する物体を準放置物として認識すると共に、準放置物を構成する各画素について、そのステータスが「準放置画素」であることを表す情報とラベルの番号とをメモリ２１２に格納する。また、隣接する位置に「動き画素」が存在しない物体については、放置物として認識する。

メタデータ算出部２１０は、放置物メタデータ作成部の機能を実現するもので、放置物として認識された物体のメタデータを算出し出力する。すなわち、認識された放置物の形状や、大きさや、明るさや、色情報のように放置物の特徴を表す情報をメタデータとして出力する。

アラーム発生部２１１は、放置物アラーム発生部の機能を実現するもので、メタデータ算出部２１０が出力する各放置物のメタデータを処理し、予め定めた判定条件を満たすか否かを判定する。そして、判定条件を満たす場合、例えば危険物であると認識された場合には、アラーム信号を出力する。

次に、図１に示した第１の実施形態の放置物検出装置における動作の処理手順について、図２を参照しながら説明する。

まず、所定の監視カメラによって定期的に撮影された画像データ（主として輝度データ）を画像入力部２０１が順次に取り込み、Ｎフレーム分の画像データを画像メモリ２０２上に蓄積する（ステップＳ３０１）。

そして、画像を構成する画素毎に、ステータスの情報をメモリ２１２から読み出し、当該画素のステータスが「準放置画素」か否かを判定する（ステップＳ３０２）。「準放置画素」でない画素を処理する場合には次のステップＳ３０３に進み、「準放置画素」の画素を処理する場合にはステップＳ３０９に進む。

準放置画素でない場合、ステップＳ３０３において、ばらつき判定部２０４が、注目している画素位置のＮフレームのＮ個の画素の輝度データに基づいて、輝度のばらつき（分散あるいは標準偏差）を算出する。そして、算出されたばらつきの大きさを予め用意した閾値と比較することにより、輝度のばらつきの大小を判定する。ばらつきが大きい場合には次にステップＳ３０８に進み、ばらつきが小さい場合には次にステップＳ３０４に進む。

輝度のばらつきが小さい場合、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０３で検出された輝度のぱらつきが小さい画素について、代表値算出部２０５が代表値を算出する。すなわち、Ｎフレームの画像から同じ画素位置のＮ個の画素を取り出し、Ｎ個の画素の輝度の代表値を算出する。代表値としては、Ｎ個の画素の輝度の中央値、又は最頻値を採用すればよい。

そして、各画素について、背景差分算出部２０７が、ステップＳ３０４で求めた輝度の代表値と、背景画像メモリ２０６上の背景画像における輝度との差分を算出し、この差分を予め定めた閾値と比較することにより、背景との差分が大きいかどうかを判別する（ステップＳ３０５）。差分が大きい場合には次にステップＳ３０７に進み、差分が小さい場合には次にステップＳ３０６に進む。

背景との差分が小さい場合、ステップＳ３０６において、ステップＳ３０５で差分が小さいと認識された画素、つまり画像中で時間的に輝度の変化がほとんどないとみなされた領域について、背景差分算出部２０７は、ステップＳ３０４で今回求めた輝度の代表値を新たな背景画像として背景画像メモリ２０６上の背景画像を上書きして更新する。更に、当該画素のステータスを「背景画素」としてメモリ２１２に登録する。

背景との差分が大きい場合、ステップＳ３０７において、ステップＳ３０５で差分が大きいと認識された画素、つまり画像中で時間的に比較的大きな輝度変化が現れた領域の画素について、背景差分算出部２０７は、当該画素のステータスを「放置画素」としてメモリ２１２に登録する。

一方、ステップＳ３０３において輝度のばらつきが大きい場合、ステップＳ３０８において、ステップＳ３０３でばらつきが大きいと認識された画素について、当該画素のステータスを「動き画素」としてメモリ２１２に登録する。例えば、Ｎフレームの画像を撮影する時間中にカメラの撮影領域内を何らかの移動物体が通過したような場合には、移動物体が通過した位置に対応する画素に関するＮフレーム内での輝度のばらつきが大きくなるので、該当する画素はステップＳ３０８で「動き画素」として認識される。

そして、１フレームの画像上の全ての位置の画素についてステップＳ３０２〜Ｓ３０８の処理が完了し、１フレームの走査が終了したか否かを判定する（ステップＳ３０９）。完了していない場合は、ステップＳ３０９からステップＳ３０２に戻って上記処理を繰り返す。全ての画素の処理が完了すると、次のステップＳ３１０に進む。

１フレームの走査が終了した場合、ステップＳ３１０において、ステップＳ３０７で検出された各「放置画素」について、ラベリング処理部２０８が所定のラベリング処理を実施する。ラベリング処理の具体例は次の通りである。

例えば、それぞれの「放置画素」を第１の注目画素として注目し、第１の注目画素に隣接する８画素の各ステータス情報を検出し、隣接する画素も「放置画素」である場合には、第１の注目画素の「放置画素」と同じラベル（例えば番号）を隣接する「放置画素」に与え、隣接する「放置画素」を第２の注目画素とする。更に、第２の注目画素に隣接する８画素のうち第１の注目画素を除く７画素の各ステータス情報を検出し、隣接する画素も「放置画素」である場合には、第２の注目画素の「放置画素」と同じラベル（例えば番号）を隣接する「放置画素」に与える。このような処理を繰り返すことにより、複数の放置画素によって構成される放置物の領域に属する全ての放置画素に同じラベルを付与することができるので、それぞれの放置物に属する一連の放置画素を容易に管理できる。

そして、ステップＳ３１０でラベリング処理された「放置画素」によって構成される物体に隣接する位置の画素の中に「動き画素」が存在するか否かを判定する（ステップＳ３１１）。つまり、ラベリングされた全ての「放置画素」のそれぞれと隣接する位置にある画素のステータス情報を検出し、物体と隣接する位置に「動き画素」が存在するか否かを判定する。物体と隣接する位置に「動き画素」が１つ（あるいは所定数）以上存在する場合には次にステップＳ３１５に進み、存在しなければステップＳ３１２に進む。

ステップＳ３１２では、ステップＳ３１０でラベリング処理された「放置画素」によって構成される物体において隣接する位置に「動き画素」が存在しないので、この物体を「放置物」として放置物／準放置物判定部２０９が認識する。

具体例について説明する。図３〜図５に示す画像５０〜５２は、爆弾のような静止物体の前方を自動車のような移動物体が通過する際に互いに撮影時刻の異なる画像フレームとして撮影される一連の画像を表している。また、図３に示す画像５０においては、静止物体である爆弾が画像領域５０ａに現れ、移動物体である自動車が画像領域５０ｂに現れている。図３に示す画像５０においては、画像領域５０ａの位置と画像領域５０ｂの位置とが互いに離れているので、画像領域５０ａに放置された爆弾の全体の形状が見えている状態である。したがって、画像領域５０ａのような状況では、隣接する位置に「動き画素」が存在せず、画像領域５０ａの物体はステップＳ３１２で「放置物」として認識される。

そして、メタデータ算出部２１０が、ステップＳ３１２で「放置物」として認識された物体の状況を表す情報として、メタデータを作成する（ステップＳ３１３）。メタデータに含める具体的な内容としては、例えば、放置物の位置、大きさ、色、形状、放置物が以前のフレームで準放置物と認識されていた時間長などが挙げられる。

例えば、長時間に渡って画像のデータを蓄積し、蓄積された画像データから様々な物体を自動的に検出するようなシステムにおいては、メタデータの内容を検索キーとした利用し、過去に検出された類似性の高い物体などを検索することができる。

次いで、アラーム発生部２１１がステップＳ３１３で生成されたメタデータの内容を予め用意された様々な条件と比較し、条件を満たす場合に放置物に関するアラーム信号を出力する（ステップＳ３１４）。

なお、アラーム信号を発生する条件については、状況に応じて様々な形態が想定される。例えば、メタデータの内容とは無関係に放置物を検出する度にアラーム信号を発生しても良いし、放置物の形状が予め定めた形状と似ている場合にアラームを発生しても良いし、放置物の色が予め定めた色に類似している場合にアラームを発生しても良い。

一方、ステップＳ３１５では、ステップＳ３１０でラベリング処理された「放置画素」によって構成される物体に隣接する位置に「動き画素」が存在するので、この物体を「準放置物」として放置物／準放置物判定部２０９が認識する。

例えば、図４に示す画像５１においては、画像領域５１ａの範囲と画像領域５１ｂの範囲とが部分的に重なっているので、画像領域５１ａに放置された爆弾の全体の形状が見えていない状態である。したがって、画像領域５１ａのような状況では、隣接する位置に画像領域５１ｂの一部分が「動き画素」として存在するので、画像領域５１ａの物体はステップＳ３１５で「準放置物」として認識される。

そして、ステップＳ３１５で「準放置物」として認識された物体を構成する各画素に「準放置画素」のステータス情報を与えて、ラベル番号を付して、メモリ２１２に蓄積する（ステップＳ３１６）。

このとき、ステップＳ３１５で物体が「準放置物」として認識された場合には、ステップＳ３１６の次にステップＳ３０１に戻って上記と同様の処理を再び行い、次フレームで物体の隣接位置に動き画素が存在しなくなるまで繰り返す。

その場合、「準放置物」として認識された物体を構成する各画素を処理する場合には、該当する画素に「準放置画素」のステータス情報が与えられているので、ステップＳ３０２からステップＳ３０９に進み、ばらつきの検出や代表値の算出は省略される。また、移動物体の領域のように「準放置物」に属さない画素については、上記と同様にばらつきの検出や代表値の算出が実施される。

そして、「準放置物」として認識された物体を構成する各画素については、隣接する位置に「動き画素」が存在するか否かをステップＳ３１１で再び判定する。ステップＳ３１１で隣接する位置に「動き画素」が存在しないと確認された場合には、次にステップＳ３１２に進み、該当する「準放置物」を「放置物」として認識する。

例えば、図４に示す画像５１においては画像領域５１ａと画像領域５１ｂとが重なっているため、全体の形状が見えない画像領域５１ａの爆弾が「準放置物」として認識されることになる。しかし、画像領域５１ｂの自動車が移動して図５に示す画像５２の状態になると、画像領域５２ａの位置と画像領域５２ｂの位置とが完全に離れるので、自動車が通り過ぎて画像領域５２ａにある爆弾の全体形状が見える状態となる。

したがって、図４に示す画像５１の状態から図５に示す画像５２の状態に変化すると、画像領域５２ａに全体形状が現れた爆弾は「放置物」として認識される。つまり、動く物体に隠れて全体形状が見えていない目標物については一時的に「準放置物」として認識されるが、全体形状が見える状態に変化すると、全体形状や大きさなどの把握が可能な「放置物」として認識される。このように、準放置物として認識した画像の領域については、新たな画像フレームのデータが入力されるたびに、隣接する位置に前記動き画素が存在するか否かを判定することで、放置物の認識の妨げとなる障害物が移動して隣接する位置に存在しなくなった直後に、準放置物を放置物として認識できる。

監視画像中に現れる様々な物体を検出する場合には、事前に作成した背景画像と最新画像とを比較することにより物体を抽出するのが一般的である。また、検出された物体を追跡し移動速度などを検出することにより、物体が放置物か否かを判定することも可能である。ただし、背景画像については代表値を用いて逐次更新し状況の変化に対応する必要がある。しかし、放置物のような目標物の前方を障害物となる移動物体が頻繁に通過するような環境では、目標物と障害物との区別が難しい。特に、移動する障害物の像を背景画像の一部分として取り込んでしまうと、障害物が移動するたびにその一部分が検出されることになるし、障害物が目標物の近傍に位置する場合には、それらの領域を区別するのは困難である。

本実施形態では、上述したように、複数フレーム間の各画素について、輝度のばらつきを判定し、ばらつきが大きい場合は動き画素とし、ばらつきが小さい場合はさらに背景との差分を判定し、差分が小さい場合は背景画素とし、差分が大きい場合は放置画素とする。そして、放置画素で構成される物体に隣接する位置に動き画素があるかどうかを判定し、動き画素がない場合はその物体を放置物と認識し、動き画素がある場合はその物体を準放置物と認識し、対応する画素を準放置画素として次のフレームについて同様の処理を繰り返す。

このとき、障害物のような移動する物体に相当する領域については、時間の経過に伴って画像上の位置が変化し、３以上の画像フレーム間で検出される輝度等のばらつきが比較的大きくなる。したがって、画像中で移動する障害物の領域については動き画素として除外され、背景画像に取り込まれることがないため、障害物以外の目標物と背景画像との区別が容易になる。

また、目標物に相当する放置画素と隣接する位置に、動き画素が存在する場合には、放置画素を準放置物として認識することにより、隣接する位置に動き画素が存在しない放置物と、隣接する位置に動き画素が存在する準放置物とを区別して認識できる。このとき、準放置物については隣接する動き画素との区別が難しく、輪郭などの形状を認識する場合の妨げになるが、隣接する位置に動き画素が存在しない放置物については正しい形状や大きさを容易に認識できる。

このように本実施形態によれば、画像中で移動する障害物の領域については動き画素として除外され、背景画像に取り込まれることがないので、障害物以外の目標物、すなわち放置物の検出が容易になる。したがって、放置物の前方を自動車などの移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された監視画像を利用して放置物を検出するような場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が容易になる。また、放置物と準放置物とを区別して処理することで、誤認識の発生を抑制できる。

（第２の実施形態）
図６は本発明の第２の実施形態における放置物検出装置の主要な構成要素を示すブロック図である。図７は第２の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャートである。第２の実施形態は第１の実施形態の変形例であり、図６に示す放置物検出装置の構成要素及び図７に示す動作のほとんどは第１の実施形態と同じである。

第２の実施形態の放置物検出装置は、図６に示すように、画像入力部４０１と、サンプリング処理部４０２と、画像メモリ４０３と、ステータス判定部４０４と、ばらつき判定部４０５と、代表値算出部４０６と、背景画像メモリ４０７と、背景差分算出部４０８と、ラベリング処理部４０９と、放置物／準放置物判定部４１０と、メタデータ算出部４１１と、アラーム発生部４１２と、メモリ４１３とを備えている。ここで、図６に示す放置物検出装置の構成要素の中で、新たに設けられたサンプリング処理部４０２以外については、第１の実施形態における同じ名称の構成要素と同等の機能を有している。

画像入力部４０１は、所定の監視対象位置に設置された監視カメラによって撮影される画像のデータを周期的に（例えば１秒間に１フレームの周期で）入力する。

サンプリング処理部４０２は、画像入力部４０１によって入力される画像データを、複数画素で構成されるブロック（例えば水平方向ｍ画素、垂直方向ｎ画素で構成される領域）単位でサンプリングし、ブロック単位で輝度データを算出し、ブロック単位の画像データを出力する。

なお、算出されるブロック単位の輝度データについては、該当ブロックに含まれる各画素の輝度データの平均値を求めればよい。あるいは、該当ブロックに含まれる複数画素のいくつかを間引いて残った画素の輝度データの平均値として算出しても良い。

画像入力部４０１及びサンプリング処理部４０２以外の構成要素については、サンプリング処理部４０２が出力する画像データを処理するので、複数画素で構成されるブロックの単位で画像を処理することになる。この点が第１の実施形態と異なっている。

画像メモリ４０３は、データの書き込み及び読み出しが可能で、Ｎ（例えば５）フレームの画像データを蓄積可能な記憶容量を有している。

ステータス判定部４０４は、処理対象の画像を構成する前記各ブロック（複数画素の領域）の区分を表すステータスをメモリ４１３に記憶されている情報に基づいて判定する。具体的には、「動きブロック」、「背景ブロック」、「放置ブロック」、「準放置ブロック」の区分をステータスとして判定する。

ばらつき判定部４０５は、画像を構成する各ブロック（複数画素の領域）について、蓄積されたＮ個の画像フレームから同じ位置に存在するＮ個のブロックを抽出し、Ｎ個のブロックの輝度データに関するばらつきを算出する。但し、前記ステータスが「準放置ブロック」であるブロックについては、ばらつき算出の対象から除外する。そして、算出したばらつきの大小を判定する。

算出するばらつきについては、分散あるいは標準偏差として求めることができる。算出したばらつきが予め定めた閾値より大きいブロックについては、ばらつき判定部４０５は「動きブロック」のステータスを表す情報をメモリ４１３に格納する。

代表値算出部４０６は、ばらつき判定部４０５で算出されたばらつきが予め定めた閾値より小さいブロックのそれぞれについて、Ｎ個の画像フレームの同じ位置に存在するＮ個のブロックからそれらの代表値を求める。具体的には、メディアンフィルタを用いてＮ個のブロックの輝度の中央値を代表値として算出しても良いし、最頻値フィルタを用いてＮ個のブロックの輝度の最頻値を代表値として算出しても良い。

背景画像メモリ４０７は、背景画像のデータの蓄積に利用される。背景画像は、目標物以外の動きのない画像成分を表す。この背景画像は、代表値算出部４０６の算出した代表値を用いて逐次更新され、撮影される画像中の状況の変化に応じて最適な背景になるように維持される。

背景差分算出部４０８は、代表値算出部４０６から出力される各ブロックの代表値の輝度データと、背景画像メモリ４０７に保持されている背景画像中の対応するブロックの輝度データとの差分を求める。そして、求めた差分が予め定めた閾値よりも小さい場合には、代表値算出部４０６から入力された代表値を、背景画像メモリ４０７上の背景画像中の対応するブロックとして上書きし、更にメモリ４１３上に、当該ブロックのステータスが「背景ブロック」であることを表す情報を格納する。また、背景差分算出部４０８の求めた差分が予め定めた閾値よりも大きい場合には、当該ブロックのステータスが「放置ブロック」であることを表す情報を、メモリ４１３に格納する。

ラベリング処理部４０９は、各ブロック毎に、メモリ４１３から情報を読み出してステータスを判定する。そして、該当するブロックのステータスが「放置ブロック」である場合には、ラベリング処理を実施する。すなわち、画像から「放置ブロック」により構成される物体だけを抽出して管理できるように、各ブロックに番号を付けたり、各ブロックの位置を記憶したり、各ブロックの輝度の代表値を記憶する。

放置物／準放置物判定部４１０は、ラベリング処理部４０９によってラベリング処理されたブロック群のデータを処理することにより、放置物及び準放置物の認識を実施する。具体的には、ラベリングされたブロック群で構成される物体の輪郭と隣接する位置に「動きブロック」の画素が存在するか否かを判定し、隣接する位置に「動きブロック」が存在する場合には、該当する物体を準放置物として認識すると共に、準放置物を構成する各ブロックについて、そのステータスが「準放置ブロック」であることを表す情報とラベルの番号とをメモリ４１３に格納する。また、隣接する位置に「動きブロック」が存在しない物体については、放置物として認識する。

メタデータ算出部４１１は、放置物として認識された物体のメタデータを算出し出力する。すなわち、認識された放置物の形状や、大きさや、明るさや、色情報のように放置物の特徴を表す情報をメタデータとして出力する。

アラーム発生部４１２は、メタデータ算出部４１１が出力する各放置物のメタデータを処理し、予め定めた判定条件を満たすか否かを判定する。そして、判定条件を満たす場合、例えば危険物であると認識された場合には、アラーム信号を出力する。

図６に示した第２の実施形態の放置物検出装置の動作に関する処理手順については、図７に示すとおりである。第２の実施形態では、第１の実施形態で画素単位で行った処理を複数画素で構成されるブロック単位で行う。ここでは、第１の実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる部分を中心に説明する。

まず、画像入力部４０１によって入力される画像データを、サンプリング処理部４０２において複数画素で構成されるブロック単位でサンプリングし、ブロック単位で輝度データを算出し、ブロック単位の画像データを出力する（ステップＳ５０１）。そして、Ｎフレーム分のブロック単位の画像データを画像メモリ４０３上に蓄積する（ステップＳ５０２）。

そして、図２におけるステップＳ３０２〜Ｓ３０８で画素単位で行ったものと同様の処理を、ステップＳ５０３〜Ｓ５０９において複数画素のブロック単位で行う。これにより、「背景ブロック」「放置ブロック」「動きブロック」を判定する。

続いて、１フレームの走査が終了したか否かを判定し（ステップＳ５１０）、完了していない場合は、ステップＳ５１０からステップＳ５０３に戻って上記処理を繰り返す。全ての画素の処理が完了すると、次のステップＳ５１１に進む。

１フレームの走査が終了した場合、ステップＳ５１１において、ステップＳ５０８で検出された各「放置ブロック」について、ラベリング処理部４０９が所定のラベリング処理を実施する。

そして、ステップＳ５１１でラベリング処理された「放置ブロック」によって構成される物体に隣接する位置の画素の中に「動きブロック」が存在するか否かを判定する（ステップＳ５１２）。つまり、ラベリングされた全ての「放置ブロック」のそれぞれと隣接する位置にあるブロックのステータス情報を検出し、物体と隣接する位置に「動きブロック」が存在するか否かを判定する。物体と隣接する位置に「動きブロック」が１つ（あるいは所定数）以上存在する場合には次にステップＳ５１６に進み、存在しなければステップＳ５１３に進む。

ステップＳ５１３では、ステップＳ５１１でラベリング処理された「放置ブロック」によって構成される物体において隣接する位置に「動きブロック」が存在しないので、この物体を「放置物」として放置物／準放置物判定部４１０が認識する。

そして、メタデータ算出部４１１が、ステップＳ５１３で「放置物」として認識された物体の状況を表す情報として、メタデータを作成する（ステップＳ５１４）。次いで、アラーム発生部４１２がステップＳ５１４で生成されたメタデータの内容を予め用意された様々な条件と比較し、条件を満たす場合に放置物に関するアラーム信号を出力する（ステップＳ５１５）。

一方、ステップＳ５１６では、ステップＳ５１１でラベリング処理された「放置ブロック」によって構成される物体に隣接する位置に「動きブロック」が存在するので、この物体を「準放置物」として放置物／準放置物判定部４１０が認識する。

そして、ステップＳ５１６で「準放置物」として認識された物体を構成する各ブロックに「準放置ブロック」のステータス情報を与えて、ラベル番号を付して、メモリ４１３に蓄積する（ステップＳ５１７）。

このとき、ステップＳ５１６で物体が「準放置物」として認識された場合には、ステップＳ５１７の次にステップＳ５０１に戻って上記と同様の処理を再び行い、次フレームで物体の隣接位置に動きブロックが存在しなくなるまで繰り返す。

その場合、「準放置物」として認識された物体を構成する各ブロックを処理する場合には、該当するブロックに「準放置ブロック」のステータス情報が与えられているので、ステップＳ５０３からステップＳ５１０に進み、ばらつきの検出や代表値の算出は省略される。また、移動物体の領域のように「準放置物」に属さないブロックについては、上記と同様にばらつきの検出や代表値の算出が実施される。

そして、「準放置物」として認識された物体を構成する各ブロックについては、隣接する位置に「動きブロック」が存在するか否かをステップＳ５１２で再び判定する。ステップＳ５１２で隣接する位置に「動きブロック」が存在しないと確認された場合には、次にステップＳ５１３に進み、該当する「準放置物」を「放置物」として認識する。

上述したように、第２の実施形態では、複数画素で構成されるブロックを単位として画像を処理するので、画像処理に要する所要時間を短縮することができる。したがって、処理対象となる画像のフレーム周期が短くなった場合や、画像を構成する画素数が増えた場合であっても対応可能であり、比較的短い時間で処理を完了することが可能になる。

（第３の実施形態）
図８は本発明の第３の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャートである。第３の実施形態は第１の実施形態の変形例であり、第３の実施形態の放置物検出装置は図１に示す放置物検出装置と同様の構成要素を備えている。よって、放置物検出装置の構成についての説明は省略する。また、図８に示す放置物検出装置の動作についてもほとんどは図２に示す内容と同じである。ここでは、第１の実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる部分を中心に説明する。

図８において、ステップＳ７０１〜Ｓ７１６は図２のステップＳ３０１〜Ｓ３１６と同じであり、ステップＳ７１７及びステップＳ７１８が第３の実施形態において新たに追加された処理手順である。

第３の実施形態は、図１のメタデータ算出部２１０及びアラーム発生部２１１の機能を変更した例である。すなわち、図１に示すメタデータ算出部２１０が、放置物メタデータ作成部及び準放置物メタデータ作成部の機能を有し、検出された放置物だけでなく、検出された準放置物についてもメタデータを算出する。また、図１に示すアラーム発生部２１１が、放置物アラーム発生部及び準放置物アラーム発生部の機能を有し、検出された放置物だけでなく、検出された準放置物についても、所定の条件を満たす場合にアラームを発生する。

第１の実施形態と同様に、ステップＳ７１６までの処理によって画像データから放置物と準放置物を認識した後、ステップＳ７１７において、メタデータ算出部２１０が、ステップＳ７１５で検出された準放置物について、メタデータを作成する。このメタデータに含める具体的な内容としては、例えば、準放置物であることを表すフラグ、準放置物と認識されている時間長、準放置物の位置、大きさ、色、形状、放置物が以前のフレームで準放置物と認識されていた時間長などが挙げられる。

そして、ステップＳ７１８において、アラーム発生部２１１が、ステップＳ７１５で検出された準放置物について、アラーム信号を発生する。すなわち、ステップＳ７１７で生成されたメタデータの内容を予め用意された様々な条件と比較し、条件を満たす場合に準放置物に関するアラーム信号を出力する。

なお、アラーム信号を発生する条件については、状況に応じて様々な形態が想定される。例えば、メタデータの内容とは無関係に準放置物を検出する度にアラーム信号を発生しても良いし、準放置物の形状が予め定めた形状と似ている場合にアラームを発生しても良いし、準放置物の色が予め定めた色に類似している場合にアラームを発生しても良い。

なお、準放置物については全体の形状等を特定するのが困難であるが、ステップＳ７１８で判定する条件を工夫することにより、例えば準放置物がアラームを発生すべき危険物である確率が高いかどうかをある程度識別することが可能であるので、現実的であり利用価値がある。

このように第３の実施形態では、第１の実施形態の作用効果に加えて、放置物だけでなく準放置物についても、検出された形状などに応じてアラームを発生して通知することが可能である。

（第４の実施形態）
図９は本発明の第４の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャートである。第４の実施形態は、第２の実施形態及び第３の実施形態を組み合わせた変形例であり、第４の実施形態の放置物検出装置は図６に示す放置物検出装置と同様の構成要素を備えている。よって、放置物検出装置の構成についての説明は省略する。また、図９に示す放置物検出装置の動作についてもほとんどは図７に示す内容と同じである。ここでは、第２及び第３の実施形態と同様の処理については説明を省略し、異なる部分を中心に説明する。

図９において、ステップＳ９０１〜Ｓ９１７は図７のステップＳ５０１〜Ｓ５１７と同じであり、ステップＳ９１８及びステップＳ９１９が第４の実施形態において新たに追加された処理手順である。

第４の実施形態は、図６のメタデータ算出部４１１及びアラーム発生部４１２の機能を変更した例である。すなわち、図６に示すメタデータ算出部４１１が、放置物メタデータ作成部及び準放置物メタデータ作成部の機能を有し、検出された放置物だけでなく、検出された準放置物についてもメタデータを算出する。また、図６に示すアラーム発生部４１２が、放置物アラーム発生部及び準放置物アラーム発生部の機能を有し、検出された放置物だけでなく、検出された準放置物についても、所定の条件を満たす場合にアラームを発生する。

第２の実施形態と同様に、ステップＳ９１７までの処理によって画像データから放置物と準放置物を認識した後、ステップＳ９１８において、メタデータ算出部４１１が、ステップＳ９１６で検出された準放置物について、メタデータを作成する。このメタデータに含める具体的な内容としては、例えば、準放置物であることを表すフラグ、準放置物と認識されている時間長、準放置物の位置、大きさ、色、形状、放置物が以前のフレームで準放置物と認識されていた時間長などが挙げられる。

そして、ステップＳ９１９において、アラーム発生部４１２が、ステップＳ９１６で検出された準放置物について、アラーム信号を発生する。すなわち、ステップＳ９１８で生成されたメタデータの内容を予め用意された様々な条件と比較し、条件を満たす場合に準放置物に関するアラーム信号を出力する。

なお、アラーム信号を発生する条件については、状況に応じて様々な形態が想定される。例えば、メタデータの内容とは無関係に準放置物を検出する度にアラーム信号を発生しても良いし、準放置物の形状が予め定めた形状と似ている場合にアラームを発生しても良いし、準放置物の色が予め定めた色に類似している場合にアラームを発生しても良い。

なお、準放置物については全体の形状等を特定するのが困難であるが、ステップＳ９１９で判定する条件を工夫することにより、例えば準放置物がアラームを発生すべき危険物である確率が高いかどうかをある程度識別することが可能であるので、現実的であり利用価値がある。

このように第４の実施形態では、第２の実施形態の作用効果に加えて、放置物だけでなく準放置物についても、検出された形状などに応じてアラームを発生して通知することが可能である。

上述したように、本実施形態の放置物検出装置及び放置物検出方法を、例えば撮影された監視画像に基づいて侵入者や爆弾のような危険物を検出するような監視システムなどに適用することにより、放置物の前を移動物体が通過するような状況下においても放置物の全体の形状や大きさを正しく認識することが可能になる。したがって、放置物の形状や大きさなどのメタデータによりアラームを発生する監視システムや、メタデータを検索キーとして用いる検索システムなどに有用である。

なお、本発明は上記の実施形態において示されたものに限定されるものではなく、明細書の記載、並びに周知の技術に基づいて、当業者が変更、応用することも本発明の予定するところであり、保護を求める範囲に含まれる。

本発明は、放置物の前方を移動物体が頻繁に通過するような環境で撮影された画像を利用して放置物を検出する場合であっても、放置物の正確な形状や大きさの検出が可能となる効果を有し、監視カメラ等により得られる時系列の撮影画像に基づいて放置物を検出するための放置物検出装置及び放置物検出方法等に有用である。

本発明の第１の実施形態における放置物検出装置の主要な構成要素を示すブロック図 本発明の第１の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャート 本実施形態の放置物検出装置に処理対象として入力される１フレームの画像の具体例を示す正面図 本実施形態の放置物検出装置に処理対象として入力される１フレームの画像の具体例を示す正面図 本実施形態の放置物検出装置に処理対象として入力される１フレームの画像の具体例を示す正面図 本発明の第２の実施形態における放置物検出装置の主要な構成要素を示すブロック図 本発明の第２の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャート 本発明の第３の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャート 本発明の第４の実施形態における放置物検出装置の主要な動作を示すフローチャート

符号の説明

５０、５１、５２ 画像
５０ａ、５１ａ、５２ａ 画像領域
５０ｂ、５１ｂ、５２ｂ 画像領域
２０１、４０１ 画像入力部
２０２、４０３ 画像メモリ
２０３、４０４ ステータス判定部
２０４、４０５ ばらつき判定部
２０５、４０６ 代表値算出部
２０６、４０７ 背景画像メモリ
２０７、４０８ 背景差分算出部
２０８、４０９ ラベリング処理部
２０９、４１０ 放置物／準放置物判定部
２１０、４１１ メタデータ算出部
２１１、４１２ アラーム発生部
２１２、４１３ メモリ
４０２ サンプリング処理部

Claims (11)

1. 対象領域の撮影画像に基づいて放置物を検出する放置物検出装置であって、
   時系列で得られる前記対象領域の撮影画像を入力する画像入力部と、
   前記画像中の所定画素単位で構成される検出領域における少なくとも輝度を含むデータについて、３以上の画像フレームに関するばらつきを算出して大小を判定するばらつき算出部と、
   前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが小さい場合に、複数の画像フレームの該当する領域における前記データの代表値を背景データとして算出する代表値算出部と、
   前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが大きい場合に、該当する領域のデータを動き画素として背景データから除外する動き画素認識部と、
   前記代表値算出部が算出した背景データを含む背景画像と現在の画像とを、前記検出領域毎に比較し、少なくとも輝度を含むデータの差分が大きい場合に放置画素として認識する放置画素認識部と、
   前記放置画素認識部により認識された放置画素に基づいて放置物を検出する放置物検出部と
   を備える放置物検出装置。
2. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記放置物検出部は、前記放置画素認識部が認識した放置画素と隣接する位置に、前記動き画素が存在するか否かを判定し、前記動き画素と隣接する放置画素については、隣接する位置に動き画素が存在しない状態になるまで、前記放置物とは異なる準放置物として認識する放置物検出装置。
3. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記ばらつき算出部、前記代表値算出部、前記動き画素認識部、及び前記放置画素認識部は、一画素を単位とする検出領域によって信号を処理する放置物検出装置。
4. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記画像中の隣接する複数画素により構成されるブロック毎に信号をサンプリングして、少なくとも輝度を含むデータを前記ブロック毎に生成するサンプリング部を備え、
   前記ばらつき算出部、前記代表値算出部、前記動き画素認識部、及び前記放置画素認識部は、前記ブロックを単位とする検出領域によって信号を処理する放置物検出装置。
5. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記ばらつき算出部は、前記画像中の各検出領域について、３以上の画像フレームの輝度データの分散もしくは標準偏差をばらつきの程度として算出する放置物検出装置。
6. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記代表値算出部は、メディアンフィルタを用いて、複数の画像フレームの該当する領域におけるデータの中央値を代表値として算出する放置物検出装置。
7. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記代表値算出部は、最頻値フィルタを用いて、複数の画像フレームの該当する領域におけるデータの最頻値を代表値として算出する放置物検出装置。
8. 請求項１に記載の放置物検出装置であって、
   前記放置物として認識されたそれぞれの画像領域について、該当領域の形状及び大きさの少なくとも一方の情報を含む放置物メタデータを作成する放置物メタデータ作成部と、
   前記放置物メタデータの内容が予め定めた条件を満たす場合にアラーム信号を発生する放置物アラーム発生部と
   をさらに備える放置物検出装置。
9. 請求項２に記載の放置物検出装置であって、
   前記準放置物として認識されたそれぞれの画像領域について、該当領域の形状及び大きさの少なくとも一方の情報を含む準放置物メタデータを作成する準放置物メタデータ作成部と、
   前記準放置物メタデータの内容が予め定めた条件を満たす場合にアラーム信号を発生する準放置物アラーム発生部と
   をさらに備える放置物検出装置。
10. 請求項２に記載の放置物検出装置であって、
    前記放置物検出部は、前記準放置物として認識した画像領域については、新たな画像フレームのデータが入力されるたびに、前記準放置物の領域と隣接する位置に、前記動き画素が存在するか否かを判定する放置物検出装置。
11. 対象領域の撮影画像に基づいて放置物を検出する放置物検出方法であって、
    時系列で得られる前記対象領域の撮影画像を入力する画像入力ステップと、
    前記画像中の所定画素単位で構成される検出領域における少なくとも輝度を含むデータについて、３以上の画像フレームに関するばらつきを算出して大小を判定するばらつき算出ステップと、
    前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが小さい場合に、複数の画像フレームの該当する領域における前記データの代表値を背景データとして算出する代表値算出ステップと、
    前記検出領域のそれぞれについて、前記ばらつきが大きい場合に、該当する領域のデータを動き画素として背景データから除外する動き画素認識ステップと、
    前記代表値算出ステップにおいて算出した背景データを含む背景画像と現在の画像とを、前記検出領域毎に比較し、少なくとも輝度を含むデータの差分が大きい場合に放置画素として認識する放置画素認識ステップと、
    前記放置画素認識ステップにおいて認識された放置画素に基づいて放置物を検出する放置物検出ステップと
    を有する放置物検出方法。

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