JP2014007498A - 災害検知システム - Google Patents
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Abstract
【課題】強風による振動や、土石流等の災害発生時に振動が生じた場合でも、振動成分が抑制されたオプティカルフローを求めることができ、強風による振動や災害発生時の振動による影響を回避することが可能な災害検知システムを提供する。
【解決手段】災害検知装置８０は、トレーニング期間中に、予め正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ１を求めておく。次に、災害検知システムが稼働中の監視期間中に、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１からフレームごとにオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ２を求める。そして、正常状態での標準偏差σ１と監視期間中での標準偏差σ２を比較し、σ２＞α×σ１（α：所定の定数）であるかどうかを調べ、ＹＥＳであれば、異常状態（土石流検知）であると判断する。
【選択図】 図８
【解決手段】災害検知装置８０は、トレーニング期間中に、予め正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ１を求めておく。次に、災害検知システムが稼働中の監視期間中に、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１からフレームごとにオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ２を求める。そして、正常状態での標準偏差σ１と監視期間中での標準偏差σ２を比較し、σ２＞α×σ１（α：所定の定数）であるかどうかを調べ、ＹＥＳであれば、異常状態（土石流検知）であると判断する。
【選択図】 図８
Description
本発明は、監視映像内に生じる、正常な状態とは異なる異常な状態、例えば、土石流、火砕流、または雪崩といった災害による異常状態を検知し、人々に災害が発生したことを報知する災害検知システムに関する。
従来、赤外線センサや水位センサ等のセンサを使い、土石流、火砕流、または雪崩といった災害による異常状態を検知する方法は存在するが、センサの交換作業やメンテナンス作業が必要であり、非常に煩雑であるという問題があった。
一方、上記災害の発生が想定される領域を監視カメラで撮影した画像を利用し、所定の画像とその１つ前の画像を画像処理により比較することで、物体の動きベクトル、すなわち、オプティカルフロー（以下、単にＯＰフローと略す場合もある）を求め、求めたオプティカルフローを使って検知する方法も散見される。
一方、上記災害の発生が想定される領域を監視カメラで撮影した画像を利用し、所定の画像とその１つ前の画像を画像処理により比較することで、物体の動きベクトル、すなわち、オプティカルフロー（以下、単にＯＰフローと略す場合もある）を求め、求めたオプティカルフローを使って検知する方法も散見される。
特許文献１には、監視カメラから得られる画像情報から監視領域内における物体の速度変化を抽出し、監視領域内を監視するための動画像監視装置に関し、特に土石流などの事象の発生を検知するための土石流発生監視装置が開示されている。
また、特許文献１には、監視領域内の一部分を検知用処理領域として取り扱い、撮影手段により得られる画像情報から、当該検知用処理領域内に設けられる複数の検知用観測点を通過する物体の流速を抽出し、複数の検知用観測点における平均流速分布情報を生成し、当該平均流速分布情報の示す速度変化が予め定められた第１の所定値を超えたことを検出することにより、土石流が発生したものと推定する一方、平均流速分布情報の示す速度変化が予め定められた第２の所定値より小さくなったことを検出することにより、前記土石流が終息したものと推定することが記載されている。
また、特許文献１には、監視領域内の一部分を検知用処理領域として取り扱い、撮影手段により得られる画像情報から、当該検知用処理領域内に設けられる複数の検知用観測点を通過する物体の流速を抽出し、複数の検知用観測点における平均流速分布情報を生成し、当該平均流速分布情報の示す速度変化が予め定められた第１の所定値を超えたことを検出することにより、土石流が発生したものと推定する一方、平均流速分布情報の示す速度変化が予め定められた第２の所定値より小さくなったことを検出することにより、前記土石流が終息したものと推定することが記載されている。
しかし、上記従来の土石流発生監視装置においては、撮像手段により得られた画像情報を処理し、検知用処理領域内における流速変化を抽出するための動画像処理方式としてオプティカルフロー解析手法を採用しているが、強風による振動や、土石流等の災害発生時に振動が生じた場合に、監視カメラで撮影した画像全体が揺らぐために正確なオプティカルフローを求めることが困難であるという問題があった。
本発明は、このような従来の事情に鑑みなされたものであり、強風による振動や、土石流等の災害発生時に振動が生じた場合でも、振動成分が抑制されたオプティカルフローを求めることができ、強風による振動や災害発生時の振動による影響を回避することが可能な災害検知システムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するための本発明に係る災害検知システムは、所定の領域を監視領域として監視カメラで撮影し、当該監視カメラから得られる画像情報から前記監視領域内における物体の速度変化を抽出して土石流等の災害の発生を検知する災害検知システムにおいて、正常状態時に、予め画像情報の複数フレームについて、フレームの各注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローから方向別ヒストグラムを作成し、当該方向別ヒストグラムから第１の標準偏差を求める第１標準偏差算出手段と、監視期間中に、現時点での画像情報のフレームについて、フレームの各注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローから方向別ヒストグラムを作成し、当該方向別ヒストグラムから第２の標準偏差を求める第２標準偏差算出手段と、前記第２の標準偏差が第１の標準偏差に所定の数値を乗算した値よりも大きい場合に、災害が発生した異常状態であると判断する判断手段と、前記判断手段で異常状態であると判断された場合、現時点でのフレームにおける全注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローの大きさを所定のしきい値で絞り込んだ後、オプティカルフローの方向の分類分けを行い、下方向のオプティカルフローに絞ってオプティカルフローの平均値を求める代表オプティカルフロー算出手段と、前記代表オプティカルフロー算出手段によって、連続した所定数のフレームについて代表オプティカルフローを求め、求めた各フレームの代表オプティカルフローから時間方向の平均値を求めるオプティカルフロー平均値算出手段と、を備えることを特徴とする。
また、上記目的を達成するための本発明に係る災害検知システムは、災害による物体の速度に応じて検出感度を可変する際に、正常状態でのオプティカルフローを事前に学習させて、その値に所定の倍率を乗じた値をしきい値とすることを特徴とする。
また、上記目的を達成するための本発明に係る災害検知システムは、オプティカルフローを色相関に対応させた色で表現することを特徴とする。
本発明によれば、強風による振動や、土石流等の災害発生によって振動が生じた場合でも、振動成分が抑制されたオプティカルフローを求めることができ、強風による振動や災害発生時の振動による影響を回避することができるという効果がある。
＜実施形態１＞
〔災害検知システムの制御構成〕
本発明の実施形態１に係る災害検知システムは、例えば、土石流、火砕流、または雪崩といった災害による異常状態を検知し、人々に災害が発生したことを報知する災害検知システムである。
以下に、本発明の実施形態１に係る災害検知システムについて、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施形態１に係る災害検知システムの構成を示すブロック図である。
災害検知システム１は、図１（ａ）に示すように、所定の監視領域を撮影する監視カメラ１０と、監視カメラ１０から得られる画像情報を処理し、災害検知を行う災害検知装置８０と、当該災害検知装置８０から出力された災害検知情報を通信路２０を介して受信し表示する映像表示装置３０と、当該映像表示装置３０に接続され、災害検知情報を元に災害検知装置８０より出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー４０と、監視カメラ１０に接続され、災害検知装置８０より災害検知情報を元に出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー５０とを含んで構成される。
〔災害検知システムの制御構成〕
本発明の実施形態１に係る災害検知システムは、例えば、土石流、火砕流、または雪崩といった災害による異常状態を検知し、人々に災害が発生したことを報知する災害検知システムである。
以下に、本発明の実施形態１に係る災害検知システムについて、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施形態１に係る災害検知システムの構成を示すブロック図である。
災害検知システム１は、図１（ａ）に示すように、所定の監視領域を撮影する監視カメラ１０と、監視カメラ１０から得られる画像情報を処理し、災害検知を行う災害検知装置８０と、当該災害検知装置８０から出力された災害検知情報を通信路２０を介して受信し表示する映像表示装置３０と、当該映像表示装置３０に接続され、災害検知情報を元に災害検知装置８０より出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー４０と、監視カメラ１０に接続され、災害検知装置８０より災害検知情報を元に出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー５０とを含んで構成される。
すなわち、災害検知装置８０は、災害検知情報に基づくアラーム信号を、通信路２０を介して映像表示装置３０に送り、映像表示装置３０に接続されたスピーカー４０から音声として出力することで、映像表示装置３０側にいる人６０に警報を発するとともに、アラーム信号を監視カメラ１０に接続されたスピーカー５０に送り、スピーカー５０から音声として出力することで、監視カメラ１０側にいる人７０にも警報を発する。
また、災害検知システム１’は、図１（ｂ）に示すように、災害検知装置８０を通信路２０と映像表示装置３０との間に配置した以外は図１（ａ）と同様の構成である。
つまり、所定の監視領域を撮影する監視カメラ１０と、監視カメラ１０から通信路２０を介して得られる画像情報を処理し、災害検知を行う災害検知装置８０と、当該災害検知装置８０から出力された災害検知情報を受信し表示する映像表示装置３０と、当該映像表示装置３０に接続され、災害検知情報を元に災害検知装置８０より出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー４０と、監視カメラ１０に接続され、災害検知装置８０から通信路２０を介して入力された災害検知情報を元に出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー５０とを含んで構成される。
つまり、所定の監視領域を撮影する監視カメラ１０と、監視カメラ１０から通信路２０を介して得られる画像情報を処理し、災害検知を行う災害検知装置８０と、当該災害検知装置８０から出力された災害検知情報を受信し表示する映像表示装置３０と、当該映像表示装置３０に接続され、災害検知情報を元に災害検知装置８０より出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー４０と、監視カメラ１０に接続され、災害検知装置８０から通信路２０を介して入力された災害検知情報を元に出力されたアラーム信号を音声として出力するスピーカー５０とを含んで構成される。
すなわち、災害検知装置８０は、災害検知情報に基づくアラーム信号を、映像表示装置３０に接続されたスピーカー４０から音声として出力することで、映像表示装置３０側にいる人６０に警報を発するとともに、アラーム信号を通信路２０を介して監視カメラ１０に送り、監視カメラ１０に接続されたスピーカー５０から音声として出力することで、監視カメラ１０側にいる人７０にも警報を発する。
なお、本実施例では、災害検知装置８０を独立した装置としているが、災害検知装置８０の機能を監視カメラ１０または映像表示装置３０に実装する構成としてもよい。
なお、本実施例では、災害検知装置８０を独立した装置としているが、災害検知装置８０の機能を監視カメラ１０または映像表示装置３０に実装する構成としてもよい。
（災害検知装置８０の制御構成）
次に、本発明の実施形態１に係る災害検知システムの災害検知装置８０について説明する。
ここで、災害検知装置８０について説明するにあたり、当該災害検知装置８０で使用するオプティカルフローの計算方法について説明する。
災害検知装置８０においては、基本的に、前述の特許文献１（特開平１１−１２２６０２）の段落００３２から段落００３７に記載のあるオプティカルフローの解析手法を採用するが、計算処理の具体的な方法については、図面を参照して説明する。
図２は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０でのオプティカルフローの計算処理の一例を示す図である。
図２のように、監視カメラ１０から入力される入力画像の画像サイズを７２０ｐｉｘｅｌ×４８０ｐｉｘｅｌ、また、入力画像を分割するブロックの画像サイズを８ｐｉｘｅｌ×８ｐｉｘｅｌとし、１つ前のフレームの入力画像１００１ａを基準に、現時点のフレームの入力画像１００１ｂのオプティカルフローを求めるようにする。
つまりこの場合、ブロックのＸ座標のアドレスは０，１，２…８９となり、Ｙ座標のアドレスは０，１，２…５９となり、入力画像は、９０×６０＝５４００個のブロックに分割される。
このように分割されたブロックごとに、ブロックの中から特徴点１０１を見つけ、この特徴点１０１に対するオプティカルフロー１０２を計算する。なお、ブロックの中から特徴点１０１を見つける方法は、ハリスのコーナー検出方法などを用いることとする。
なお、オプティカルフロー１０２を求める方法として、ブロック・マッチング法などを採用しても良い。
これ以降、ブロックの中から見つけた特徴点のことを注目点と呼称する。
次に、本発明の実施形態１に係る災害検知システムの災害検知装置８０について説明する。
ここで、災害検知装置８０について説明するにあたり、当該災害検知装置８０で使用するオプティカルフローの計算方法について説明する。
災害検知装置８０においては、基本的に、前述の特許文献１（特開平１１−１２２６０２）の段落００３２から段落００３７に記載のあるオプティカルフローの解析手法を採用するが、計算処理の具体的な方法については、図面を参照して説明する。
図２は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０でのオプティカルフローの計算処理の一例を示す図である。
図２のように、監視カメラ１０から入力される入力画像の画像サイズを７２０ｐｉｘｅｌ×４８０ｐｉｘｅｌ、また、入力画像を分割するブロックの画像サイズを８ｐｉｘｅｌ×８ｐｉｘｅｌとし、１つ前のフレームの入力画像１００１ａを基準に、現時点のフレームの入力画像１００１ｂのオプティカルフローを求めるようにする。
つまりこの場合、ブロックのＸ座標のアドレスは０，１，２…８９となり、Ｙ座標のアドレスは０，１，２…５９となり、入力画像は、９０×６０＝５４００個のブロックに分割される。
このように分割されたブロックごとに、ブロックの中から特徴点１０１を見つけ、この特徴点１０１に対するオプティカルフロー１０２を計算する。なお、ブロックの中から特徴点１０１を見つける方法は、ハリスのコーナー検出方法などを用いることとする。
なお、オプティカルフロー１０２を求める方法として、ブロック・マッチング法などを採用しても良い。
これ以降、ブロックの中から見つけた特徴点のことを注目点と呼称する。
次に、改めて、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０の構成について図面を参照して説明する。
図３は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０の構成を示すブロック図である。
図３に示すように、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１は、前フレーム記憶領域８５に格納される。ここで、前フレーム記憶領域８５は、例えば、メモリである。
オプティカルフロー代表値計算処理部８１は、現時点の入力画像１００１ｂと、前フレーム記憶領域８５に格納されている１フレーム前の入力画像１００１ａを用いて、入力画像１００１の注目点におけるオプティカルフローを計算し、検出した土石流を含むオプティカルフローを、現時点のオプティカルフローの代表値としてオプティカルフローテーブル８６に出力する。
なお、オプティカルフローテーブル８６は、Ｎフレーム（Ｎ：整数）分のオプティカルフローの値を格納する。
また、オプティカルフロー代表値計算処理部８１は、計算した現時点のオプティカルフローの代表値が所定のしきい値Ａより大きい場合には、異常状態と判断し、異常状態検知信号を異常状態判定部８２に出力する。
なお、前述した方法により、オプティカルフロー代表値計算処理部８１で求めたオプティカルフローは、振動成分を含んだものである。
異常状態判定部８２は、オプティカルフロー代表値計算処理部８１から入力された異常状態検知信号を受信した回数をカウントし、所定の回数以上になった場合に、異常状態連続検知信号をオプティカルフロー平均値計算処理部８３に出力する。
オプティカルフロー平均値計算処理部８３は、異常状態判定部８２から異常状態連続検知信号を受け取ると、オプティカルフローテーブル８６からＮフレーム分のオプティカルフローを読み出して、Ｎフレーム分のオプティカルフロー平均値を算出し、算出したＮフレーム分のオプティカルフロー平均値を描画処理部８４に出力する。
なお、後述するように、オプティカルフロー平均値計算処理部８３から出力されたＮフレーム分のオプティカルフロー平均値は、振動成分が抑制されたものである。
描画処理部８４は、現時点の入力画像１００１ｂ上に、オプティカルフロー代表値計算処理部８１より出力された現時点のオプティカルフローの代表値またはオプティカルフロー平均値計算処理部８３から受け取ったＮフレーム分のオプティカルフロー平均値を描画して、出力画像１００２として通信路２０または映像表示部３０に出力する。
図３は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０の構成を示すブロック図である。
図３に示すように、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１は、前フレーム記憶領域８５に格納される。ここで、前フレーム記憶領域８５は、例えば、メモリである。
オプティカルフロー代表値計算処理部８１は、現時点の入力画像１００１ｂと、前フレーム記憶領域８５に格納されている１フレーム前の入力画像１００１ａを用いて、入力画像１００１の注目点におけるオプティカルフローを計算し、検出した土石流を含むオプティカルフローを、現時点のオプティカルフローの代表値としてオプティカルフローテーブル８６に出力する。
なお、オプティカルフローテーブル８６は、Ｎフレーム（Ｎ：整数）分のオプティカルフローの値を格納する。
また、オプティカルフロー代表値計算処理部８１は、計算した現時点のオプティカルフローの代表値が所定のしきい値Ａより大きい場合には、異常状態と判断し、異常状態検知信号を異常状態判定部８２に出力する。
なお、前述した方法により、オプティカルフロー代表値計算処理部８１で求めたオプティカルフローは、振動成分を含んだものである。
異常状態判定部８２は、オプティカルフロー代表値計算処理部８１から入力された異常状態検知信号を受信した回数をカウントし、所定の回数以上になった場合に、異常状態連続検知信号をオプティカルフロー平均値計算処理部８３に出力する。
オプティカルフロー平均値計算処理部８３は、異常状態判定部８２から異常状態連続検知信号を受け取ると、オプティカルフローテーブル８６からＮフレーム分のオプティカルフローを読み出して、Ｎフレーム分のオプティカルフロー平均値を算出し、算出したＮフレーム分のオプティカルフロー平均値を描画処理部８４に出力する。
なお、後述するように、オプティカルフロー平均値計算処理部８３から出力されたＮフレーム分のオプティカルフロー平均値は、振動成分が抑制されたものである。
描画処理部８４は、現時点の入力画像１００１ｂ上に、オプティカルフロー代表値計算処理部８１より出力された現時点のオプティカルフローの代表値またはオプティカルフロー平均値計算処理部８３から受け取ったＮフレーム分のオプティカルフロー平均値を描画して、出力画像１００２として通信路２０または映像表示部３０に出力する。
ここで、上記した災害検知装置８０での処理における入力画像１００１および出力画像１００２について、図４〜図７を用いて説明する。
図４は、入力画像１００１の一例を示す図である。本例の入力画像１００１では、中央に上方から下方に向かって流れる川２０１があり、川２０１の左右両側に森林２０２がある。
図５は、図４の入力画像１００１において、マスクエリアを設定した例を示す。マスクエリア２０３とは、入力画像１００１において、土石流等の災害検知を必要としない領域（斜線部）であり、本例では森林２０２の領域にマスクエリア２０３を設定している。
つまり、図２で説明したように、本来、オプティカルフローの計算処理は、入力画像１００１の画像全体に関して行うが、土石流が明らかに流れることがないと思われる森林２０２の領域をマスクエリア２０３に設定し、オプティカルフローの計算処理範囲を川２０１の領域に限定することによって、オプティカルフローの計算処理に要する時間を短縮できるという効果がある。
図４は、入力画像１００１の一例を示す図である。本例の入力画像１００１では、中央に上方から下方に向かって流れる川２０１があり、川２０１の左右両側に森林２０２がある。
図５は、図４の入力画像１００１において、マスクエリアを設定した例を示す。マスクエリア２０３とは、入力画像１００１において、土石流等の災害検知を必要としない領域（斜線部）であり、本例では森林２０２の領域にマスクエリア２０３を設定している。
つまり、図２で説明したように、本来、オプティカルフローの計算処理は、入力画像１００１の画像全体に関して行うが、土石流が明らかに流れることがないと思われる森林２０２の領域をマスクエリア２０３に設定し、オプティカルフローの計算処理範囲を川２０１の領域に限定することによって、オプティカルフローの計算処理に要する時間を短縮できるという効果がある。
また、図６は、描画処理部８４から出力された入力画像１００１上にオプティカルフローの代表値を描画した正常状態（土石流非検知）での出力画面１００２の一例を示す図である。
図６において、３０１の丸印部が注目点（オプティカルフローを求める点）である。また、３０２の矢印部が注目点３０１で求めたオプティカルフローである。尚、注目点３０１は、所定の距離だけ離れた点で設定するのも良いし、入力画像１００１の特徴に応じて決めても良い。
図６からわかるように、正常状態（土石流非検知）では、川２０１の流れは緩やかであるため、注目点３０１で求めたオプティカルフロー３０２の大きさは小さく、かつ、そのオプティカルフロー３０２の向きは同一方向（この場合は下方向）になる。
図６において、３０１の丸印部が注目点（オプティカルフローを求める点）である。また、３０２の矢印部が注目点３０１で求めたオプティカルフローである。尚、注目点３０１は、所定の距離だけ離れた点で設定するのも良いし、入力画像１００１の特徴に応じて決めても良い。
図６からわかるように、正常状態（土石流非検知）では、川２０１の流れは緩やかであるため、注目点３０１で求めたオプティカルフロー３０２の大きさは小さく、かつ、そのオプティカルフロー３０２の向きは同一方向（この場合は下方向）になる。
また、図７は、描画処理部８４から出力された入力画像１００１上にオプティカルフローの代表値を描画した異常状態（土石流検知）での出力画面１００２の一例を示す図である。
図７において、図６と同様に、３０１の丸印部が注目点３０１であり、３０２の矢印部が注目点３０１で求めたオプティカルフローである。また、３０３は土石流を表している。
図７に示すように、異常状態（土石流検知）では、注目点３０１で求めたオプティカルフロー３０２のうち、土石流３０３上のオプティカルフロー３０２は、図６の正常状態時のオプティカルフロー３０２よりも大きく、さらに、土石流３０３の先端部分は、土石流３０３の進行方向（下方向）のオプティカルフロー３０２となっているが、土石流３０３の先端部分以外の場所では、複数方向のオプティカルフロー３０２となっている。
なお、本例では、土石流３０３の先端部分で、土石流３０３の進行方向（下方向）のオプティカルフロー３０２が求まっているが、入力画像１００１のブロックサイズが小さく、注目点３０１が土石流３０３の左右の端部分にある場合は、このような端の部分でも、土石流３０３の進行方向のオプティカルフロー３０２が求まる。従って、土石流３０３のエッジ部分で土石流３０３の進行方向のオプティカルフロー３０２が求まり、土石流３０３の内部で複数方向のオプティカルフロー３０２となる。
図７において、図６と同様に、３０１の丸印部が注目点３０１であり、３０２の矢印部が注目点３０１で求めたオプティカルフローである。また、３０３は土石流を表している。
図７に示すように、異常状態（土石流検知）では、注目点３０１で求めたオプティカルフロー３０２のうち、土石流３０３上のオプティカルフロー３０２は、図６の正常状態時のオプティカルフロー３０２よりも大きく、さらに、土石流３０３の先端部分は、土石流３０３の進行方向（下方向）のオプティカルフロー３０２となっているが、土石流３０３の先端部分以外の場所では、複数方向のオプティカルフロー３０２となっている。
なお、本例では、土石流３０３の先端部分で、土石流３０３の進行方向（下方向）のオプティカルフロー３０２が求まっているが、入力画像１００１のブロックサイズが小さく、注目点３０１が土石流３０３の左右の端部分にある場合は、このような端の部分でも、土石流３０３の進行方向のオプティカルフロー３０２が求まる。従って、土石流３０３のエッジ部分で土石流３０３の進行方向のオプティカルフロー３０２が求まり、土石流３０３の内部で複数方向のオプティカルフロー３０２となる。
次に、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０で行われる正常／異常状態の判別処理について図面を参照して説明する。
図８は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０で行われる正常／異常状態の判別処理のフローチャートである。
なお、下記においてトレーニング期間とは、災害検知システムが実際に監視動作を開始する前に、事前に正常状態での川の流れのオプティカルフローを計算しておくための期間である。気象条件等により、日々、川の水量や水量に伴う川の流速が変化するため、監視動作を開始する前には、常に、トレーニング期間を設ける必要がある。
具体的には、次のような処理を行う。
まず、災害検知装置８０は、トレーニング期間中に、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]（ステップＳ３０１）を実行し、予め正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ１を求めておく。
なお、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]の手順は、後述する図９のサブシーケンスに従って行う。
図８は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０で行われる正常／異常状態の判別処理のフローチャートである。
なお、下記においてトレーニング期間とは、災害検知システムが実際に監視動作を開始する前に、事前に正常状態での川の流れのオプティカルフローを計算しておくための期間である。気象条件等により、日々、川の水量や水量に伴う川の流速が変化するため、監視動作を開始する前には、常に、トレーニング期間を設ける必要がある。
具体的には、次のような処理を行う。
まず、災害検知装置８０は、トレーニング期間中に、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]（ステップＳ３０１）を実行し、予め正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差σ１を求めておく。
なお、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]の手順は、後述する図９のサブシーケンスに従って行う。
次に、災害検知装置８０は、災害検知システムが稼働し監視動作が行われる監視期間中に、以下の処理を繰り返し行う。
まず、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１をフレームごとに（ステップＳ３０２）オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]（ステップＳ３０３）を実行し、監視期間中でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差標準偏差σ２を求める。
なお、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]の手順は、後述する図１０のサブシーケンスに従って行う。
次に、トレーニング期間中に求めた正常状態の標準偏差σ１と監視期間中の標準偏差σ２を比較し、
σ２ ＞ α×σ１（α：所定の定数）
であるかどうかを調べる（ステップＳ３０４）。
ここで、ＹＥＳであれば、異常状態（土石流検知）であると判断して、ブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０５）を実行する。
なお、ブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理の手順は、後述する図１４のサブシーケンスに従って行う。
さらに、フレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）を実行する。この場合、代表オプティカルフローの値は、後述する平均値となる。
なお、フレームにおける代表オプティカルフローを求める処理は、後述する図１５の計算例に従って行う。
また、ＮＯであれば、正常状態（土石流非検知）であると判断して、代表オプティカルフローの値は０とする。
まず、監視カメラ１０から入力された入力画像１００１をフレームごとに（ステップＳ３０２）オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]（ステップＳ３０３）を実行し、監視期間中でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムと標準偏差標準偏差σ２を求める。
なお、オプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]の手順は、後述する図１０のサブシーケンスに従って行う。
次に、トレーニング期間中に求めた正常状態の標準偏差σ１と監視期間中の標準偏差σ２を比較し、
σ２ ＞ α×σ１（α：所定の定数）
であるかどうかを調べる（ステップＳ３０４）。
ここで、ＹＥＳであれば、異常状態（土石流検知）であると判断して、ブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０５）を実行する。
なお、ブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理の手順は、後述する図１４のサブシーケンスに従って行う。
さらに、フレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）を実行する。この場合、代表オプティカルフローの値は、後述する平均値となる。
なお、フレームにおける代表オプティカルフローを求める処理は、後述する図１５の計算例に従って行う。
また、ＮＯであれば、正常状態（土石流非検知）であると判断して、代表オプティカルフローの値は０とする。
ここで、図８におけるオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]（ステップＳ３０１）について、図面を参照して説明する。
図９は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]（ステップＳ３０１）のサブシーケンスを示す図である。
図９のシーケンスによると、トレーニング期間中に、Ｎフレーム（Ｎ：整数）に関して（ステップＳ１０１）、入力画像１０１１のオプティカルフローを計算すべき注目点すべてについて（ステップＳ１０２）、ブロック内で注目点を見つける処理（ステップＳ１０３）と、注目点におけるオプティカルフロー計算処理（ステップＳ１０４）と、オプティカルフローの選別処理（ステップＳ１０５）を行う。
また、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の結果から、正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムを求め（ステップＳ１０６）、また、当該方向別ヒストグラムより標準偏差を求め（ステップＳ１０７）、さらに、求めた標準偏差の情報をオプティカルフローテーブル８６に保存する（ステップＳ１０８）。
図９は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]（ステップＳ３０１）のサブシーケンスを示す図である。
図９のシーケンスによると、トレーニング期間中に、Ｎフレーム（Ｎ：整数）に関して（ステップＳ１０１）、入力画像１０１１のオプティカルフローを計算すべき注目点すべてについて（ステップＳ１０２）、ブロック内で注目点を見つける処理（ステップＳ１０３）と、注目点におけるオプティカルフロー計算処理（ステップＳ１０４）と、オプティカルフローの選別処理（ステップＳ１０５）を行う。
また、上記ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の結果から、正常状態でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムを求め（ステップＳ１０６）、また、当該方向別ヒストグラムより標準偏差を求め（ステップＳ１０７）、さらに、求めた標準偏差の情報をオプティカルフローテーブル８６に保存する（ステップＳ１０８）。
次に、図８におけるオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]（ステップＳ３０２）について、図面を参照して説明する。
図１０は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]（ステップＳ３０２）のサブシーケンスを示す図である。
図１０のシーケンスによると、入力画像１０１１のオプティカルフローを計算すべき注目点について（ステップＳ２０１）、ブロック内で注目点を見つける処理（ステップＳ２０２）と、注目点におけるオプティカルフロー計算処理（ステップＳ２０３）と、オプティカルフローの選別処理（ステップＳ２０４）を行う。
また、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の結果から、監視期間でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムを求め（ステップＳ２０５）、また、当該方向別ヒストグラムより標準偏差を求め（ステップＳ２０６）、さらに、求めた標準偏差の情報をオプティカルフローテーブル８６に保存する（ステップＳ２０７）。
図１０は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[監視期間]（ステップＳ３０２）のサブシーケンスを示す図である。
図１０のシーケンスによると、入力画像１０１１のオプティカルフローを計算すべき注目点について（ステップＳ２０１）、ブロック内で注目点を見つける処理（ステップＳ２０２）と、注目点におけるオプティカルフロー計算処理（ステップＳ２０３）と、オプティカルフローの選別処理（ステップＳ２０４）を行う。
また、上記ステップＳ２０１〜Ｓ２０４の結果から、監視期間でのオプティカルフローの方向別ヒストグラムを求め（ステップＳ２０５）、また、当該方向別ヒストグラムより標準偏差を求め（ステップＳ２０６）、さらに、求めた標準偏差の情報をオプティカルフローテーブル８６に保存する（ステップＳ２０７）。
ここで、図９のステップＳ１０４および図１０のステップＳ２０３の注目点におけるオプティカルフロー計算処理でのオプティカルフローの表示例について、図面を参考に説明する。
図１１は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０で求めたオプティカルフローの表示例であり、（ａ）は正常状態（土石流非検知）でのオプティカルフローを示し、（ｂ）は異常状態（土石流検知）でのオプティカルフローを示す。
図１１（ａ）に示すように、正常状態（土石流非検知）において、入力画像のブロック内の注目点３０１でオプティカルフロー３０２を求め、川２０１のオプティカルフローが求まっていることがわかる。
図１１（ｂ）に示すように、異常状態（土石流検知）において、入力画像のブロック内の注目点３０１でオプティカルフロー３０２を求め、土石流３０３のオプティカルフロー３０２が求まっていることがわかる。
図１１は、本発明の実施形態１に係る災害検知装置８０で求めたオプティカルフローの表示例であり、（ａ）は正常状態（土石流非検知）でのオプティカルフローを示し、（ｂ）は異常状態（土石流検知）でのオプティカルフローを示す。
図１１（ａ）に示すように、正常状態（土石流非検知）において、入力画像のブロック内の注目点３０１でオプティカルフロー３０２を求め、川２０１のオプティカルフローが求まっていることがわかる。
図１１（ｂ）に示すように、異常状態（土石流検知）において、入力画像のブロック内の注目点３０１でオプティカルフロー３０２を求め、土石流３０３のオプティカルフロー３０２が求まっていることがわかる。
また、図９のステップＳ１０５および図１０のステップＳ２０４のオプティカルフローの選別処理では、オプティカルフローを方向別分布に集計する。方向を持つ情報の、方向別符号化については、特許文献２に開示されている。
［特許文献２］特開２０１２−２２３７０
ここで、オプティカルフローの方向別分布を算出する際の方向別符号化方法について図面を参照して説明する。
図１２は、オプティカルフローの方向別分布を算出する際の方向別符号化方法を説明するための図である。本例では、オプティカルフローの方向を１６方向に符号化する方法を示す。図中、方向Ｐ１〜Ｐ１６は、方向別符号化をする際の基準となるオプティカルフローの方向である。
図１２は、オプティカルフローの方向別分布を算出する際の方向別符号化方法を説明するための図である。本例では、オプティカルフローの方向を１６方向に符号化する方法を示す。図中、方向Ｐ１〜Ｐ１６は、方向別符号化をする際の基準となるオプティカルフローの方向である。
図９のステップＳ１０４および図１０のステップＳ２０３の注目点におけるオプティカルフロー計算処理で算出されるオプティカルフローの方向は、いずれか一方向を基準とすると０〜３６０度の連続値で得られる。これを、一定の角度刻みで、整数値に量子化する。図１２の例では、水平方向の右向き方向Ｐ１を基準（０°（０度））とし、２２．５°刻みで、それぞれの角度の間に含まれるオプティカルフローを量子化する。例えば、方向Ｐ１を基準とし、角度が２０°のオプティカルフローは符号‘１’、１００°のオプティカルフローは符号‘５’となる。
以上のように、図９のステップＳ１０５および図１０のステップＳ２０４のオプティカルフローの選別処理では、オプティカルフローの方向を角度から整数に符号化した上で、当該ブロックに含まれるオプティカルフローを１〜１６の方向符号別に発生数を集計する。
また、図９のステップＳ１０６および図１０のステップＳ２０５のオプティカルフローの方向別ヒストグラムを求める処理では、図９のステップＳ１０５および図１０のステップＳ２０４のオプティカルフローの選別処理による方向符号別オプティカルフローの発生数集計結果から方向符号別オプティカルフローのヒストグラムを求める。
ここで、図１３は、方向符号別にオプティカルフローの発生数を集計した結果の方向別分布の例を示す図であり、（ａ）は正常状態（土石流非検知）での検知方向別ヒストグラムと標準偏差を示し、（ｂ）は異常状態土石流検知）での検知方向別ヒストグラムと標準偏差を示す。
正常状態（土石流非検知）では、前述した図６のように、川２０１の流れのあるところは、オプティカルフローは大きさを持つが、川２０１の流れの無いところは、オプティカルフローはほとんど大きさを持たない。このため、オプティカルフローの方向別ヒストグラムは、図１３（ａ）のように、オプティカルフローの方向Ｐ１３（川の流れによる下向きのオプティカルフロー）の頻度が多くなる。
一方、異常状態（土石流検知）では、前述した図７のように、川２０１のエリアの他に、土石流３０３のエリアでしきい値を超えるオプティカルフローを検出する。この時、土石流３０３の先端部分では、進行方向であるオプティカルフローの方向Ｐ１３のオプティカルフローが得られるが、土石流３０３のそれ以外の部分では、複数の方向のオプティカルフローが得られる。
このため、オプティカルフローの方向別ヒストグラムは、図１３（ｂ）のように、フローの方向Ｐ１３とそれ以外の方向の頻度が多くなり、ガウス分布となる。
ここで、図１３は、方向符号別にオプティカルフローの発生数を集計した結果の方向別分布の例を示す図であり、（ａ）は正常状態（土石流非検知）での検知方向別ヒストグラムと標準偏差を示し、（ｂ）は異常状態土石流検知）での検知方向別ヒストグラムと標準偏差を示す。
正常状態（土石流非検知）では、前述した図６のように、川２０１の流れのあるところは、オプティカルフローは大きさを持つが、川２０１の流れの無いところは、オプティカルフローはほとんど大きさを持たない。このため、オプティカルフローの方向別ヒストグラムは、図１３（ａ）のように、オプティカルフローの方向Ｐ１３（川の流れによる下向きのオプティカルフロー）の頻度が多くなる。
一方、異常状態（土石流検知）では、前述した図７のように、川２０１のエリアの他に、土石流３０３のエリアでしきい値を超えるオプティカルフローを検出する。この時、土石流３０３の先端部分では、進行方向であるオプティカルフローの方向Ｐ１３のオプティカルフローが得られるが、土石流３０３のそれ以外の部分では、複数の方向のオプティカルフローが得られる。
このため、オプティカルフローの方向別ヒストグラムは、図１３（ｂ）のように、フローの方向Ｐ１３とそれ以外の方向の頻度が多くなり、ガウス分布となる。
次に、図８のブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０５）について、図面を参照して説明する。
図１４は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０５）のサブシーケンスを示す図である。
図１４のシーケンスによると、オプティカルフローを計算するべき注目点について全て調べたか否かを確認する（ステップＳ４０１）。
ＹＥＳであれば、そのまま終了する。
ＮＯであれば、オプティカルフローの下方向選別処理（ステップＳ４０２）を実行し、オプティカルフローの最頻度方向選別処理（ステップＳ４０３）を実行する。
オプティカルフローの下方向選別処理（ステップＳ４０２）では、オプティカルフローを、上下方向に分けて考えた場合、下方向であるオプティカルフローを選別する。
オプティカルフローの最頻度方向選別処理（ステップＳ４０３）では、オプティカルフローの方向のヒストグラムにおいて、頻度が最大である方向と同じオプティカルフローを選別する。もしなければ、この方向に近いオプティカルフローを選別する。
図１４は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のブロックにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０５）のサブシーケンスを示す図である。
図１４のシーケンスによると、オプティカルフローを計算するべき注目点について全て調べたか否かを確認する（ステップＳ４０１）。
ＹＥＳであれば、そのまま終了する。
ＮＯであれば、オプティカルフローの下方向選別処理（ステップＳ４０２）を実行し、オプティカルフローの最頻度方向選別処理（ステップＳ４０３）を実行する。
オプティカルフローの下方向選別処理（ステップＳ４０２）では、オプティカルフローを、上下方向に分けて考えた場合、下方向であるオプティカルフローを選別する。
オプティカルフローの最頻度方向選別処理（ステップＳ４０３）では、オプティカルフローの方向のヒストグラムにおいて、頻度が最大である方向と同じオプティカルフローを選別する。もしなければ、この方向に近いオプティカルフローを選別する。
次に、図８のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）について、図面を参照して説明する。
図１５は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）の第１の計算例を示す図である。
ただし、本計算例は、１つのフレームに対して代表オプティカルフローを求める計算例である。
（ａ）において、全注目点に対するオプティカルフローを求め、次に、（ｂ）において、オプティカルフローの大きさで絞り込み、オプティカルフローの方向の分類分けを行い、次に、（ｃ）において、下方向のオプティカルフローのみに絞り、（ｄ）において、絞ったオプティカルフローの平均値（オプティカルフローの空間方向の平均値）を求める。
これを現時点のフレームにおける代表オプティカルフロー（土石流のオプティカルフロー）とする。
なお、現時点のフレームにおける代表オプティカルフローは、下記のようにして求める。
（ｃ）で求めた土石流の下方向のオプティカルフローの数をＭ個として、各注目点における、ｘ方向のオプティカルフローをＶｓｘ０，Ｖｓｘ１，・・・ＶｓｘＭ−１
、ｙ方向のオプティカルフローをＶｓｙ０，Ｖｓｙ１，・・・ＶｓｙＭ−１とすると、空間方向のフローの平均値（Ｖｓｘ，Ｖｓｙ）は、
Ｖｓｘ=（Ｖｓｘ０＋Ｖｓｘ１＋・・・＋ＶｓｘＭ−１
）／Ｍ
Ｖｓｙ=（Ｖｓｙ０＋Ｖｓｙ１＋・・・＋ＶｓｙＭ−１
）／Ｍ
と表現できる。
ここで、現時点のフレームにおける代表フロー ＝ フローの平均値 とする。
このようにして現時点のフレームにおける代表フローを求めることで、この場合は、土石流のオプティカルフローを求めることができる。
但し、このオプティカルフローは、強風による振動や、上記災害発生時の振動を含むフローである。
尚、この例では、図３の出力画像１００２を作る際、土石流に対して１つのオプティカルフローのみの表示であるが、異常状態を検出した注目点全てにオプティカルフローを表示してもよい。
図１５は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）の第１の計算例を示す図である。
ただし、本計算例は、１つのフレームに対して代表オプティカルフローを求める計算例である。
（ａ）において、全注目点に対するオプティカルフローを求め、次に、（ｂ）において、オプティカルフローの大きさで絞り込み、オプティカルフローの方向の分類分けを行い、次に、（ｃ）において、下方向のオプティカルフローのみに絞り、（ｄ）において、絞ったオプティカルフローの平均値（オプティカルフローの空間方向の平均値）を求める。
これを現時点のフレームにおける代表オプティカルフロー（土石流のオプティカルフロー）とする。
なお、現時点のフレームにおける代表オプティカルフローは、下記のようにして求める。
（ｃ）で求めた土石流の下方向のオプティカルフローの数をＭ個として、各注目点における、ｘ方向のオプティカルフローをＶｓｘ０，Ｖｓｘ１，・・・ＶｓｘＭ−１
、ｙ方向のオプティカルフローをＶｓｙ０，Ｖｓｙ１，・・・ＶｓｙＭ−１とすると、空間方向のフローの平均値（Ｖｓｘ，Ｖｓｙ）は、
Ｖｓｘ=（Ｖｓｘ０＋Ｖｓｘ１＋・・・＋ＶｓｘＭ−１
）／Ｍ
Ｖｓｙ=（Ｖｓｙ０＋Ｖｓｙ１＋・・・＋ＶｓｙＭ−１
）／Ｍ
と表現できる。
ここで、現時点のフレームにおける代表フロー ＝ フローの平均値 とする。
このようにして現時点のフレームにおける代表フローを求めることで、この場合は、土石流のオプティカルフローを求めることができる。
但し、このオプティカルフローは、強風による振動や、上記災害発生時の振動を含むフローである。
尚、この例では、図３の出力画像１００２を作る際、土石流に対して１つのオプティカルフローのみの表示であるが、異常状態を検出した注目点全てにオプティカルフローを表示してもよい。
次に、図８のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）に関し、別の計算例について図面を参照して説明する。
図１６は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）の第２の計算例を示す図である。
ただし、本計算例は、複数のフレームに対して代表オプティカルフローを求める計算例である。
（ａ）において、前述した１フレームにおける代表オプティカルフローの計算を、連続したＮフレーム（Ｎ：整数）について求め、（ｂ）において、各フレームの代表オプティカルフローの時間方向の平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）を求める。これを一定フレームにおける時間方向の平均オプティカルフロー（土石流のオプティカルフロー）とする。
各フレームの代表オプティカルフローの時間方向の平均値は、下記のようにして求める。
各フレームの代表フローの、ｘ方向のフローをＶｔｘ０，Ｖｔｘ１，・・・ＶｔｘＮ−１
、ｙ方向のフローをＶｔｙ０，Ｖｔｙ１，・・・ＶｔｙＮ−１とすると、時間方向のフローの平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）は、
Ｖｔｘ=（Ｖｔｘ０＋Ｖｔｘ１＋・・・＋ＶｔｘＮ−１
）／Ｎ
Ｖｔｙ=（Ｖｔｙ０＋Ｖｔｙ１＋・・・＋ＶｔｙＮ−１
）／Ｎ
と表現できる。この時間方向のフローの平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）を、フレームｔ０における土石流のオプティカルフローとする。
このように、時間方向の平均オプティカルフローを求めることで、オプティカルフローに含まれる振動成分を抑制することができる。
尚、この例では、図３の出力画像１００２を作る際、土石流に対して１つのオプティカルフローのみの表示であるが、異常状態を検出した注目点全てにオプティカルフローを表示してもよい。
図１６は、正常／異常状態判別処理のフロー（図８）のフレームにおける代表オプティカルフローを求める処理（ステップＳ３０６）の第２の計算例を示す図である。
ただし、本計算例は、複数のフレームに対して代表オプティカルフローを求める計算例である。
（ａ）において、前述した１フレームにおける代表オプティカルフローの計算を、連続したＮフレーム（Ｎ：整数）について求め、（ｂ）において、各フレームの代表オプティカルフローの時間方向の平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）を求める。これを一定フレームにおける時間方向の平均オプティカルフロー（土石流のオプティカルフロー）とする。
各フレームの代表オプティカルフローの時間方向の平均値は、下記のようにして求める。
各フレームの代表フローの、ｘ方向のフローをＶｔｘ０，Ｖｔｘ１，・・・ＶｔｘＮ−１
、ｙ方向のフローをＶｔｙ０，Ｖｔｙ１，・・・ＶｔｙＮ−１とすると、時間方向のフローの平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）は、
Ｖｔｘ=（Ｖｔｘ０＋Ｖｔｘ１＋・・・＋ＶｔｘＮ−１
）／Ｎ
Ｖｔｙ=（Ｖｔｙ０＋Ｖｔｙ１＋・・・＋ＶｔｙＮ−１
）／Ｎ
と表現できる。この時間方向のフローの平均値（Ｖｔｘ，Ｖｔｙ）を、フレームｔ０における土石流のオプティカルフローとする。
このように、時間方向の平均オプティカルフローを求めることで、オプティカルフローに含まれる振動成分を抑制することができる。
尚、この例では、図３の出力画像１００２を作る際、土石流に対して１つのオプティカルフローのみの表示であるが、異常状態を検出した注目点全てにオプティカルフローを表示してもよい。
＜実施形態２＞
〔災害検知システムの制御構成〕
以下に、本発明の実施形態２に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態２に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１に係る災害検知システムに対し、災害検知装置９０が異なる以外は、図１の構成と同様である。
〔災害検知システムの制御構成〕
以下に、本発明の実施形態２に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態２に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１に係る災害検知システムに対し、災害検知装置９０が異なる以外は、図１の構成と同様である。
（災害検知装置９０の制御構成）
そこで、本発明の実施形態２に係る災害検知システムの災害検知装置９０について図面を参照して説明する。
図１７は、本発明の実施形態２に係る災害検知システムの構成を示すブロック図である。
図１７は、本発明の実施形態１と基本的に同様の構成であるが、オプティカルフロー代表値計算処理部８１が用いるしきい値Ｂが、固定値ではなく、各注目点の定常状態のオプティカルフローに対応した値となる点が異なる。つまり、しきい値Ｂが、注目点ごとに準備してあるということである。
このしきい値Ｂは、定常状態オプティカルフロー計算処理部９１で求めた定常状態のオプティカルフローの値に、乗算器９２で所定の倍率αだけ乗じることで得られる。
なお、定常状態オプティカルフロー計算処理部９１で行われる処理は、前述の図９で示したオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]のフローチャートでのステップＳ１０４の注目点におけるオプティカルフロー計算処理の結果を用いるものとする。
そこで、本発明の実施形態２に係る災害検知システムの災害検知装置９０について図面を参照して説明する。
図１７は、本発明の実施形態２に係る災害検知システムの構成を示すブロック図である。
図１７は、本発明の実施形態１と基本的に同様の構成であるが、オプティカルフロー代表値計算処理部８１が用いるしきい値Ｂが、固定値ではなく、各注目点の定常状態のオプティカルフローに対応した値となる点が異なる。つまり、しきい値Ｂが、注目点ごとに準備してあるということである。
このしきい値Ｂは、定常状態オプティカルフロー計算処理部９１で求めた定常状態のオプティカルフローの値に、乗算器９２で所定の倍率αだけ乗じることで得られる。
なお、定常状態オプティカルフロー計算処理部９１で行われる処理は、前述の図９で示したオプティカルフロー方向別ヒストグラム算出処理[トレーニング期間]のフローチャートでのステップＳ１０４の注目点におけるオプティカルフロー計算処理の結果を用いるものとする。
＜実施形態３＞
以下に、本発明の実施形態３に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態３に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態３に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００３について、図面を参照して説明する。
図１８は、本発明の実施形態３に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図１８に示すように、描画処理部８４で出力画像１００３を出力する際に、異常状態を検出した注目点３０１に、各フレームで求めた代表オプティカルフローまたは所定の複数フレームにおける平均オプティカルフロー４０１を表示する。
以下に、本発明の実施形態３に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態３に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態３に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００３について、図面を参照して説明する。
図１８は、本発明の実施形態３に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図１８に示すように、描画処理部８４で出力画像１００３を出力する際に、異常状態を検出した注目点３０１に、各フレームで求めた代表オプティカルフローまたは所定の複数フレームにおける平均オプティカルフロー４０１を表示する。
＜実施形態４＞
以下に、本発明の実施形態４に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態４に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態４に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００４について、図面を参照して説明する。
図１９は、本発明の実施形態４に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図１９に示すように、描画処理部８４で出力画像１００４を出力する際に、各フレームで求めた代表オプティカルフロー５０１の色をオプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、各フレームで求めた代表オプティカルフロー５０１の色を濃くする。
なお、本実施例では、土石流３０３に対して１つの代表オプティカルフロー５０１のみの表示であるが、異常状態を検出した注目点ごとにオプティカルフローを表示しても良い。
以下に、本発明の実施形態４に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態４に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態４に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００４について、図面を参照して説明する。
図１９は、本発明の実施形態４に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図１９に示すように、描画処理部８４で出力画像１００４を出力する際に、各フレームで求めた代表オプティカルフロー５０１の色をオプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、各フレームで求めた代表オプティカルフロー５０１の色を濃くする。
なお、本実施例では、土石流３０３に対して１つの代表オプティカルフロー５０１のみの表示であるが、異常状態を検出した注目点ごとにオプティカルフローを表示しても良い。
＜実施形態５＞
以下に、本発明の実施形態５に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態５に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態５に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００５について、図面を参照して説明する。
図２０は、本発明の実施形態５に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図２０に示すように、描画処理部８４で出力画像１００５を出力する際に、各フレームで求めた代表オプティカルフロー６０１の幅をオプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、各フレームで求めた代表オプティカルフロー６０１の幅を大きくする。
なお、本実施例では、土石流３０３に対して１つの代表オプティカルフロー６０１のみの表示であるが、異常状態を検出した注目点ごとにオプティカルフローを表示しても良い。
以下に、本発明の実施形態５に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態５に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０の描画処理部８４で行われる処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態５に係る災害検知システムの災害検知装置の描画処理部８４による出力画像１００５について、図面を参照して説明する。
図２０は、本発明の実施形態５に係る災害検知システムの映像表示装置３０のモニタに表示するオプティカルフローの表示例である。
図２０に示すように、描画処理部８４で出力画像１００５を出力する際に、各フレームで求めた代表オプティカルフロー６０１の幅をオプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、各フレームで求めた代表オプティカルフロー６０１の幅を大きくする。
なお、本実施例では、土石流３０３に対して１つの代表オプティカルフロー６０１のみの表示であるが、異常状態を検出した注目点ごとにオプティカルフローを表示しても良い。
＜実施形態６＞
以下に、本発明の実施形態６に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態６に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０からの災害検知情報に基づいて行われるスピーカー４０およびスピーカー５０からの警報処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態６に係る災害検知システムの災害検知装置からの災害検知情報に基づく警報処理について、図面を参照して説明する。
図２１は、本発明の実施形態６に係る災害検知システムの災害検知装置からの災害検知情報に基づくスピーカーからの警報例である。
図２１に示すように、オプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて、スピーカー４０またはスピーカー５０の音量を変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、スピーカー４０またはスピーカー５０の音量を大きくする。
以下に、本発明の実施形態６に係る災害検知システムについて説明する。
なお、本発明の実施形態６に係る災害検知システムは、前述した本発明の実施形態１または本発明の実施形態２に係る災害検知システムと全く同様の構成であるが、災害検知装置８０または災害検知装置９０からの災害検知情報に基づいて行われるスピーカー４０およびスピーカー５０からの警報処理のみ異なる。
そこで、本発明の実施形態６に係る災害検知システムの災害検知装置からの災害検知情報に基づく警報処理について、図面を参照して説明する。
図２１は、本発明の実施形態６に係る災害検知システムの災害検知装置からの災害検知情報に基づくスピーカーからの警報例である。
図２１に示すように、オプティカルフローの大きさなどによる危険度に応じて、スピーカー４０またはスピーカー５０の音量を変える。
本実施例では、危険度が大きくなるにつれて、スピーカー４０またはスピーカー５０の音量を大きくする。
１，１’：災害検知システム、１０：監視カメラ、２０：通信路、３０：映像表示装置、４０：スピーカー、５０：スピーカー、６０：人、７０：人、８０：災害検知装置、８１：オプティカルフロー代表値計算処理部、８２：異常状態判定部、８３：オプティカルフロー平均値計算処理部、８４：描画処理部、８５：前フレーム記憶領域、８６：オプティカルフローテーブル、９０：災害検知装置、１０１：特徴点、１０２：オプティカルフロー、２０１：川、２０２：森林、２０３：マスクエリア、３０１：注目点、３０２：オプティカルフロー、３０３：土石流、４０１：各フレームで求めた代表オプティカルフロー又は所定の複数フレームにおける平均オプティカルフロー、５０１：各フレームで求めた代表オプティカルフロー、６０１：各フレームで求めた代表オプティカルフロー、１００１，１００１ａ，１００１ｂ：入力画像、１００２：出力画像、１００３：出力画像、１００４：出力画像、１００５：出力画像。
Claims (3)
- 所定の領域を監視領域として監視カメラで撮影し、当該監視カメラから得られる画像情報から前記監視領域内における物体の速度変化を抽出して土石流等の災害の発生を検知する災害検知システムにおいて、
正常状態時に、予め画像情報の複数フレームについて、フレームの各注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローから方向別ヒストグラムを作成し、当該方向別ヒストグラムから第１の標準偏差を求める第１標準偏差算出手段と、
監視期間中に、現時点での画像情報のフレームについて、フレームの各注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローから方向別ヒストグラムを作成し、当該方向別ヒストグラムから第２の標準偏差を求める第２標準偏差算出手段と、
前記第２の標準偏差が第１の標準偏差に所定の数値を乗算した値よりも大きい場合に、災害が発生した異常状態であると判断する判断手段と、
前記判断手段で異常状態であると判断された場合、現時点でのフレームにおける全注目点におけるオプティカルフローを求め、求めたオプティカルフローの大きさを所定のしきい値で絞り込んだ後、オプティカルフローの方向の分類分けを行い、下方向のオプティカルフローに絞ってオプティカルフローの平均値を求める代表オプティカルフロー算出手段と、
前記代表オプティカルフロー算出手段によって、連続した所定数のフレームについて代表オプティカルフローを求め、求めた各フレームの代表オプティカルフローから時間方向の平均値を求めるオプティカルフロー平均値算出手段と、
を備えることを特徴とする災害検知システム。 - 請求項１に記載の災害検知システムにおいて、災害による物体の速度に応じて検出感度を可変する際に、正常状態でのオプティカルフローを事前に学習させて、その値に所定の倍率を乗じた値をしきい値とすることを特徴とする災害検知システム。
- 請求項１または２に記載の災害検知システムにおいて、オプティカルフローを色相関に対応させた色で表現することを特徴とする災害検知システム。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012140893A JP2014007498A (ja) | 2012-06-22 | 2012-06-22 | 災害検知システム |
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| JP2012140893A JP2014007498A (ja) | 2012-06-22 | 2012-06-22 | 災害検知システム |
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|---|---|---|---|---|
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- 2012-06-22 JP JP2012140893A patent/JP2014007498A/ja active Pending
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