JP2010101073A - 崩落検知システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】監視映像から、背景と同系色でサイズが小さい崩落であってもこれを正確に検出する。
【解決手段】監視映像を撮像し、得られた監視映像の所定のフレームレートの時空間画像に対して異なる複数の画素サイズに対応する１つ以上の時空間ガボールフィルタによって画像処理を行い、該画像処理で得られた処理画像の信号の軌跡から崩落を判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、監視映像から崩落を検知する技術に関わり、特に時空間ガボールフィルタにより動き情報を連続的な画素の移動軌跡として検出する崩落検知システムおよび方法に関するものである。

従来から、崖崩れ等の監視においては、ワイヤセンサが用いられることが多く、これにより大きな岩の崩落を検知している。災害現場における復旧工事等の土砂災害危険箇所での作業においては、大規模な崩落の前兆となる小石の落下等の小さな崩落を発見することにより、未然に危険を回避することが重要である。そこで、通常では、監視員を配置し、危険箇所の目視での監視を行っているが、監視員のみでは広い範囲をカバーするのは困難であり、これをサポートする手段として、機械による監視が望まれている。

ところで、土砂災害に特化した映像監視システムの先行事例は多くないが、小石の落下を移動物体とみなすと、人物や車両の監視の分野では、様々な移動物体検知技術が検討されている。

移動物体検知技術として最も単純な方法は、背景差分である。この技術は、基準となる背景画像に対して、実際の画像に大きな変化が起こった場合に、異物が発生したと判断する。また、非特許文献１に記載のように、隣接フレーム間の画像変化に着目したフレーム間差分と言われる手法も、屋外での歩行者の監視等へ利用されている。この手法は、移動物体が存在する場所では、隣接フレーム間で大きな画像変化が生じることを利用したものである。

このような移動物体検知技術においては、画像のちらつき等のノイズも背景差分やフレーム間差分に変化を生じさせるが、一般的にノイズは孤立して生じるので、検知対象とノイズとにサイズの差があることから、収縮・膨張等のモルフォロジー処理や各種フィルタによるノイズ除去処理を行うことで、移動物体をちらつき等のノイズから識別することができる。

しかしながら、崩落の災害監視場面では、監視対象としての土砂、岩、小石等が背景と同化して目立たないため、背景差分あるいはフレーム間差分の色の変化は小さく、また、サイズもノイズと同程度の微小なものであるため、対象となる崩落の現象を高精度で取り出すことは困難であった。

一方、検知対象の局所的な画像特徴を手がかりに動き情報を抽出し、移動体を検知する特徴点追跡法も知られている。この方法の１つである勾配法は、フレーム間の画素毎の対応を計算で求め、速度場（オプティカルフロー）を表現するものである。しかしながら、この手法が有効に作用するのは、対応する点を正確に求められた場合に限られるが、同系色の画面上の微小な移動物体のような、視覚的な特徴が乏しい対象の場合、正しい対応が取れず、正確な速度場を算出することは困難であった。
藤吉弘亘、小村剛史、矢入(江口)郁子、香山健太郎、吉水宏、著、「歩行者ITSのためのフレーム間差分による移動物体検出方とその評価」、情報処理学会論文誌CVIM、45、SIG13、11-20頁、2004．

以上のように、従来の背景差分、フレーム間差分、あるいは速度場等を利用する手法では、監視映像から、背景と同系色でサイズが小さい、土砂災害の前兆となる小石の落下のような小崩落現象を正確に検出することは困難であった。

本発明の目的は、以上のような点に鑑み、監視映像から、背景と同系色でサイズが小さい崩落であっても、これを正確に検出する崩落検知システム及び方法を提供することである。

上記目的を達成するために、請求項１にかかる発明の崩落検知システムは、土砂災害を監視する撮像手段と、該撮像手段で取得した監視映像の所定のフレームレートの時空間画像に対して異なる複数の画素サイズに対応する１つ以上の時空間ガボールフィルタによって画像処理を行う演算手段と、該演算手段で得られた処理画像の信号から崩落を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。
請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の崩落検知システムにおいて、前記演算手段は、前記撮像手段で得られた監視映像の内の予め定めた領域のみについて前記画像処理を行う選択手段を備えることを特徴とする。
請求項３にかかる発明は、請求項１又は２に記載の崩落検知システムにおいて、前記判定手段は、前記演算手段で得られた処理画像の信号に対して閾値処理で崩落を判定することを特徴とする。
請求項４にかかる発明は、請求項１、２又は３に記載の崩落検知システムにおいて、前記演算手段は、前記撮像手段で取得した監視映像から得られる画像の隣接フレーム間画素差分値を元の画像の各画素に重ね合わせて前記崩落箇所を強調する処理をさらに行うことを特徴とする。
請求項５にかかる発明は、請求項１、２、３又は４に記載の崩落検知システムにおいて、前記演算手段は、前記処理画像に対して、空間的に孤立している画素を排除するモルフォロジー処理をさらに行うことを特徴とする。
請求項６にかかる発明は、請求項１、２、３、４又は５に記載の崩落検知システムにおいて、前記演算手段は、予め崩落の方向と大きさから前記時空間ガボールフィルタの数を制限する制限手段を備えることを特徴とする。
請求項７にかかる発明の崩落検知方法は、土砂災害を対象にして撮像し、得られた監視映像の所定のフレームレートの時空間画像に対して異なる複数の画素サイズに対応する１つ以上の時空間ガボールフィルタによって画像処理を行い、該画像処理で得られた処理画像の信号から崩落を判定することを特徴とする。

本発明によれば、検出すべき崩落の特性に応じて時空間ガボールフィルタのパラメータを適宜設定することができる。よって、背景と同系色でサイズが小さい崩落であっても、これを監視映像から正確に検出することができる。例えば、崩落の軌跡の向きである崩落方向と落下速度を求めることができ、崖崩れや地すべり等を小石の落下等の前兆現象段階から自動検知することができる。このため、災害復旧活動現場その他、土砂災害危険箇所における作業の安全確保（災害の未然の防止）が容易になる。防災システムの一機能として、崩落の発生の判定結果に基づき、監視センタや防災責任者へ、アラームやメール配信等の警報を自動発信する機能と組み合わせることで、土砂災害監視における崩落の早期発見が可能になる。

本発明は、災害監視映像の各フレームの画像（２次元空間）に時間軸を追加して３次元的に重ね合わせ、３次元時空間の特徴より微小崩落を捉えることを第１の特徴とする。３次元時空間において、崩落物はある３次元的傾きを持つ軌跡を生じさせる。微小崩落が背景と同系色であることやサイズが小さいこと等から、各瞬間の動きや変化を一定のノイズを含む環境で識別することは困難であるが、空間的に広がりをもった軌跡に着目することで、時間的、空間的に独立して生じるノイズとの識別が容易になる。

また、その崩落物の軌跡の検出に時空間ガボールフィルタを用いることが本発明の第２の特徴である。時空間ガボールフィルタは、ガウス関数を窓関数として正弦波を局在化したガボール関数によるたたみ込み演算によって、入力映像の局所的な空間周波数情報を得るものである。異なる時空間的傾きを持つガボール関数間で比較を行うことにより、特定の周波数要素の時空間内での３次元的傾きを検出することができる。軌跡の検出の観点では、小石と背景が一時的に色の差がなくなって軌跡が断続的になる場合にも対応できる特徴を有している。また、パラメータ設定による方向と速度の選択性により、軌跡の向き、つまり、落下方向と落下速度が求められるため、土砂災害の前兆現象をより詳細に認識することが可能となるとともに、時間発展の軌跡により、近未来を予測することも可能となる。

＜実施例１＞
図１は本発明の実施例１の崩落検知システムの構成を示す図である。１は撮像手段であり、崩落の可能性のある災害監視領域の監視映像を取得する。２は演算手段であり、撮像手段１で取得した監視映像に対して時空間ガボールフィルタを適用して画像処理を施す。３は判定手段であり、演算手段２で得られた処理画像の信号から崩落を判定する。

図２は崩落検知システムの処理フローチャートである。撮像手段１で得られた監視映像は、ステップＳ１において、２次元画像×時間の３次元データに変換され、次のステップＳ２の特徴抽出処理において、その３次元データの時空間的な特徴が抽出され、得られた特徴を基にステップＳ３の判定処理において、崩落の発生の有無が判定される。ステップＳ１，Ｓ２は演算手段２で、ステップＳ３は判定手段３で処理される。

本発明の特徴は、ステップＳ２の特徴抽出処理において、時空間ガボールフィルタ処理により、土砂崩落にいたる小石の落石等の前兆現象のような、低コントラストの微小物体の移動軌跡を効果的に捉えることである。時空間ガボールフィルタ処理は、入力画像の動きの特徴を捉える特徴抽出処理であり、具体的には入力画像（Ｉ）と線形フィルタ（ｇ_φ）で畳み込み演算（＊で表す）を施し、反応強度（ｒ_φ）から、動きエネルギー（Ｅ）を得るものである。

なお、線形フィルタ（ｇ_φ）は以下の式で表される。

ここで、γは空間スケールの大きさ、σは空間平面に掛かるガウス関数の標準偏差、ｖは空間平面に掛かるガウス関数の中心位置を表す速度、λは空間的周期（１／λは空間周波数）、φは位相の補正、μ_ｔは時間方向に掛かるガウス関数の平均値、τは時間方向に掛かるガウス関数の標準偏差、θはフィルタの空間的方向を表す。θは崩落の方向に対応し、ｖは崩落の速度と対応する。

線形フィルタ（ｇ_φ）は、方向（θ）と速度（ｖ）と周期（λ）のパラメータで構成されている。ここでは、４×４pixel程度の大きさの下向きの崩落の検出を目的とする場合には、θ＝０°（下向き）、ｖ＝３pixel／frame、λ＝８pixelのような設定が適当である。無論、パラメータはこれ以外の値も可能であり、パラメータの値を変化させることで、検知特性を変えることができる。

図３は、入力映像を、Ｘ軸とＹ軸で表される画像フレーム１１上の空間的な画素の位置と、その画素の時間的な位置（Ｔ軸）による３次元空間で表し、隣接フレーム間で輝度値が変化した画素だけを表示したイメージ１０を表した図である。画像上の変化には、崩落だけでなく、映像圧縮ノイズやちらつきノイズ等があるが、崩落の発生時には移動の軌跡が現われ、ノイズは時空間的に孤立した点として現われる。１２は隣接フレーム間で輝度値に変化のある画素であり、ノイズの場合は孤立しているが、移動物体の場合は連続した軌跡１３のように見える。また、移動物体と背景の輝度値に変化がない場合は、線が断続的な軌跡１４となる。時空間ガボールフィルタは、直線的な軌跡に対して高い動きエネルギー（Ｅ）を示すため、ノイズの中から直線的な崩落の軌跡を特に的確に検知することができる。

以上のように、本発明の手法は、ステップＳ２の特徴抽出処理で検知対象となる現象をノイズから明確に分離できるため、ステップＳ３の判定処理においては、高度なパターン認識処理を施す必要がなく、時空間ガボールフィルタで得られた信号のレベルに対して単純な閾値処理を行い、２値化した信号を得ることで、精度良く崩落の検知が可能となる。

なお、映像画面の中に河川等のように動きのあるものが含まれる場合には、崩落による動きと識別する必要があり、ステップＳ３の判定処理が複雑になる。そこで、固定カメラによる監視では、選択手段によって、予め監視すべき領域を画面の中で定めることにより、判定処理が複雑になる課題を運用的に回避する。具体的には、（１）画面中に画素単位で監視領域を指定し、指定領域外の画素に対しては計算を行わない、（２）指定領域外の画素の輝度値を一定の固定値に定めて、計算上変化が起こらないようにする、（３）指定領域外について、時空間ガボールフィルタ出力である動きエネルギーを０に指定する、等の処理で対処する。

図４に示す入力映像２０は、上部の監視対象斜面２１ａと左下部の河川２２ａが含まれている。そこで、点線で囲まれた監視対象斜面２１ａの領域を監視領域２１と指定し、一点鎖線で囲まれた河川領域２２ａを含む領域を監視領域外２２と指定して監視から除外する。監視対象斜面２１ａにおける落石２１ｂは、４×４pixel程度の大きさで、矢印の軌跡で発生している。

図５(a)は図４に示した監視領域２１に対して時空間ガボールフィルタの処理を施して得られた動きエネルギーに対して閾値処理により２値化した画像であり、図５(b)は同じ監視領域２１に対してフレーム間差分を施して閾値処理で２値化した画像である。図５(a)ではノイズの影響を抑えて落石３１を検出しているが、図５(b)では落石３１が他の映像に埋まっている。

図６(a)、(b)は、図４に示した監視領域２１中において、落石が発生している位置（落石領域）とそれ以外の領域（背景領域）での、時空間ガボールフィルタとフレーム間差分の頻度分布の特性図である。公知のフレーム間差分による特性（図６(b)）では、背景領域のノイズ等に起因する輝度変化と落石に伴う輝度変化の分布の重なりが大きいため、閾値による弁別は容易ではないが、時空間ガボールフィルタを施した特性（図６(a)）では、両分布の重なりが小さく、落石を的確に捉えていることが分かる。

なお、時空間ガボールフィルタ処理においても、必ずしもノイズを完全に除去できるわけではなく、図５(a)においても、若干の誤検出されている箇所が存在する。しかしながら、ノイズ量が少ないため、一般的な孤立点除去手法であるモルフォロジー処理を組み合わせることで、精度をさらに向上させることが可能となる。

ここまでの説明では、監視映像をそのまま利用しているが、下記の式のように、各画素値の時間差分絶対値を取り、元画像に足し合わせることで、崩落に伴う僅かな変化を強調することもできる。

ここで、Ｉ'_tは変化強調後の時刻ｔのフレームの画素値、Ｉ_ｔは時刻ｔのフレームの画素値、Ｉ_t−1は時刻ｔ−１のフレームの画素値、αは変化強調の程度を示す係数、ｎは指数である。ノイズによる変化も強調されるため、ノイズが多い監視映像には適さないが、コントラストが小さい映像で感度を上げるには有効である。

＜実施例２＞
実施例２は、演算手段２における特徴抽出処理Ｓ２’として、監視映像に対してパラメータの異なる複数の時空間ガボールフィルタで並列処理した例である。図７はその概略フローチャートである。時空間ガボールフィルタには、設定パラメータによって、検知できる画素サイズや崩落方向にある程度の選択性があるが、実施例１ではその時空間ガボールフィルタを１つしか用意していないため、設定と大きく異なる崩落現象については検知できない可能性がある。

そこで、実施例２では、設定を互いに異ならせた複数種類の時空間ガボールフィルタ４１，４２，・・・，４ｎを用意することによって、より多様な崩落を捉えることができるようにするとともに、判定処理のステップＳ３で、各画素で動きエネルギーが最も大きく出力されたフィルタ（フィルタ群）により、崩落方向、規模等の推測も可能にする。

ただ、必要以上に多数のフィルタを用意することは、計算コスト等の観点からは不利である。崩落方向の範囲等をある程度限定できる場合、予め崩落の方向と大きさから時空間ガボールフィルタの数を制限する制限手段を備えて、想定する崩落現象に対して必要の範囲内でフィルタを用意すれば、計算コストを抑制したまま、詳細な監視が可能となる。

＜その他の実施例＞
なお、本発明は、土砂災害前兆現象と同様の、背景環境と同系色の微小体の移動検知全般、つまり時間発展するイベントの検出に対して有効である。例えば、照明が利用できない低コントラスト環境での生物の監視等への適用も可能である。

本発明の実施例１の崩落検知システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１の崩落検知システムの処理のフローチャートである。 監視映像に基づきフレーム間で輝度値が変化した画素だけを表示したイメージ図である。 災害監視画像の説明図である。 (a)は時空間ガボールフィルタによる落石抽出結果、(b)はフレーム間差分による落石抽出結果の説明図である。 (a)は時空間ガボールフィルタによる背景領域と落石領域の頻度分布特性図、(b)はフレーム間差分による背景領域と落石領域の頻度分布特性図である。 本発明の実施例２の崩落検知システムの処理のフローチャートである。

符号の説明

１：撮像手段、２：演算手段、３：判定手段
１０：フレーム間で輝度値が変化した画素だけを表示したイメージ、１１：フレーム、１２：フレーム間で輝度値に変化のある画素、１３：軌跡、１４：断続的な軌跡
２０：監視映像、２１：監視領域、２１ａ：監視対象斜面、２１ｂ：落石、２２：監視領域外、２２ａ：河川
３１：落石
４１〜４ｎ：時空間ガボールフィルタ

Claims (7)

1. 土砂災害を監視する撮像手段と、該撮像手段で取得した監視映像の所定のフレームレートの時空間画像に対して異なる複数の画素サイズに対応する１つ以上の時空間ガボールフィルタによって画像処理を行う演算手段と、該演算手段で得られた処理画像の信号から崩落を判定する判定手段とを備えることを特徴とする崩落検知システム。
2. 請求項１に記載の崩落検知システムにおいて、
   前記演算手段は、前記撮像手段で得られた監視映像の内の予め定めた領域のみについて前記画像処理を行う選択手段を備えることを特徴とする崩落検知システム。
3. 請求項１又は２に記載の崩落検知システムにおいて、
   前記判定手段は、前記演算手段で得られた処理画像の信号に対して閾値処理で崩落を判定することを特徴とする崩落検知システム。
4. 請求項１、２又は３に記載の崩落検知システムにおいて、
   前記演算手段は、前記撮像手段で取得した監視映像から得られる画像の隣接フレーム間画素差分値を元の画像の各画素に重ね合わせて前記崩落箇所を強調する処理をさらに行うことを特徴とする崩落検知システム。
5. 請求項１、２、３又は４に記載の崩落検知システムにおいて、
   前記演算手段は、前記処理画像に対して、空間的に孤立している画素を排除するモルフォロジー処理をさらに行うことを特徴とする崩落検知システム。
6. 請求項１、２、３、４又は５に記載の崩落検知システムにおいて、
   前記演算手段は、予め崩落の方向と大きさから前記時空間ガボールフィルタの数を制限する制限手段を備えることを特徴とする崩落検知システム。
7. 土砂災害を対象にして撮像し、得られた監視映像の所定のフレームレートの時空間画像に対して異なる複数の画素サイズに対応する１つ以上の時空間ガボールフィルタによって画像処理を行い、該画像処理で得られた処理画像の信号から崩落を判定することを特徴とする崩落検知方法。

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