JP2015179438A - 画像処理装置、移動速度判定方法、および移動速度判定プログラム - Google Patents

画像処理装置、移動速度判定方法、および移動速度判定プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】撮像されているオブジェクトの移動速度が正常であるか、異常であるかの判定が簡単に行え、且つ、撮像装置の設置にかかる作業者の負担を低減する。【解決手段】画像処理装置1は、撮像装置10が対象エリアを撮像した動画像が動画像入力部2に入力される。画像処理部3は、動画像入力部2に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡する。また、画像処理部3は、追跡したオブジェクトについて、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、およびフレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量に基づき、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する。【選択図】図1

Description

この発明は、防犯カメラ等で撮像した動画像に撮像されているオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する技術に関する。
従来、空港、駅、ショッピングセンター、街角等、不特定多数の人が集まる様々な場所に防犯カメラが設置されている。
また、カメラで撮像した動画像を処理し、特異な行動をとった不審者等の人物(以下、単に不審者と言う。)を検出することも検討されている。例えば、カメラで撮像した動画像を処理し、撮像されている人の行動の特徴量として、その人の移動速度、移動方向、頭の高さ等を検出し、その人が不審者であるかどうかを判定するものがある(特許文献1参照)。
なお、特許文献1は、処理対象のカメラ画像(動画像)が、防犯カメラの撮像画像ではなく、車載カメラである。
特開2013− 88870号公報
しかしながら、防犯カメラで撮像した動画像を処理し、撮像されている人(以下、対象者と言う。)の移動速度を算出するには、フレーム画像上における対象者の位置を実空間上の位置に変換し、実空間上における対象者の移動量を検出しなければならない。フレーム画像上における対象者の移動量が同じであっても、防犯カメラと対象者との距離によって、実空間上での移動量は異なる。このため、実空間上における対象者の移動速度を算出する処理にかかる演算量が多く、移動速度が正常であるか、異常であるかの判定にかかる処理負荷が大きかった。
また、防犯カメラを設置する毎に、その防犯カメラで撮像されるフレーム画像上の位置と、実空間上の位置と、を対応付けるパラメータを設定しなければならず、防犯カメラの設置にかかる作業も煩雑であった。
この発明の目的は、撮像されているオブジェクトの移動速度が正常であるか、異常であるかの判定が簡単に行え、且つ、撮像装置の設置にかかる作業者の負担を低減することができる技術を提供することにある。
この発明の動画像処理装置は、上記目的を達するために、以下のように構成している。
動画像入力部には、撮像装置が対象エリアを撮像した動画像が入力される。オブジェクト追跡部は、動画像入力部に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡する。そして、移動速度判定部が、オブジェクト追跡部に追跡されたオブジェクトについて、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、およびフレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量に基づき、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する。
フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさは、このオブジェクトと撮像装置との距離に応じて変化する。また、フレーム画像上におけるオブジェクトの位置の変化量は、実空間上におけるオブジェクトの移動量に応じて変化する。したがって、実空間上におけるオブジェクトの移動量を用いなくても、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさと、フレーム画像上における位置の変化量を用いて、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを適正に判定することができる。また、実空間上におけるオブジェクトの移動量を算出しないので、装置本体の処理負荷を低減し、装置本体のコストダウンを図ることができる。さらに、撮像装置の設置時に、その撮像装置で撮像されるフレーム画像上の位置と、実空間上の位置と、を対応付けるパラメータを設定する必要が無く、撮像装置の設置にかかる作業も簡単に行える。
また、移動速度判定部は、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量として、フレーム画像上での水平方向の位置の変化量と、フレーム画像上での垂直方向の位置の変化量とを用いる構成としてもよいし、そのオブジェクトの位置の変化量として、
((フレーム画像上での水平方向の変化量)2+(フレーム画像上での垂直方向の変化量)21/2
を用いてもよい。
また、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ別に、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量を集計部で集計し、その集計結果に基づき、移動速度判定部がオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかの判定に用いる、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさと、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量との関係を定める構成としてもよい。
このように構成すれば、対象エリアの環境に応じて、対象エリアを移動するオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する判定基準を定めることができる。
また、オブジェクト追跡部は、動画像入力部に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像を処理対象フレーム画像として、上述のオブジェクトの移動の追跡を行ってもよいし、動画像入力部に入力された動画像から、予め定めた間隔で抽出したフレーム画像を処理対象フレーム画像として、上述のオブジェクトの移動の追跡を行ってよい。処理対象フレーム画像を抽出する間隔については、動画像入力部に入力された動画像のフレームレートに応じて定めればよい。また、この間隔は、時間間隔で定めてもよいし、フレーム間隔で定めてもよい。
また、オブジェクト追跡部は、時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像を用い、これら3つの処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定し追跡する構成としてもよい。例えば、時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像の中で、時間的に中間に位置しない2つの処理対象フレーム画像間における、撮像されているオブジェクトの類似度に基づいて、これら3つの処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定してもよい。例えば、時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像の中で、時間的に中間に位置する処理対象フレーム画像上で複数のオブジェクトが重なっているとき、時間的に中間に位置しない2つの処理対象フレーム画像間における、撮像されているオブジェクトの類似度に基づいて、これら3つの処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定してもよい。これにより、処理対象フレーム画像間におけるオブジェクトの対応付けが精度よく行える。
この発明によれば、撮像されているオブジェクトの移動速度が正常であるか、異常であるかの判定が簡単に行え、且つ、撮像装置の設置にかかる作業者の負担を低減することができる。
画像処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。 画像処理部の機能構成を示す図である。 オブジェクトマップを示す図である。 処理対象フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、および位置を説明する図である。 判定基準テーブルを示す図である。 追跡処理を示すフローチャートである。 同定処理を示すフローチャートである。 時間的に連続する処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける処理を説明する図である。 時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける処理を説明する図である。 時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける処理を説明する図である。 時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける処理を説明する図である。 時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける処理を説明する図である。 判定基準設定処理を示すフローチャートである。 処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量を集計した頻度分布を示す図である。 速度異常者検出処理を示すフローチャートである。
以下、この発明の実施形態である画像処理装置について説明する。
図1は、この例にかかる画像処理装置の主要部の構成を示すブロック図である。この例にかかる画像処理装置1は、動画像入力部2と、画像処理部3と、出力部4と、を備えている。この例にかかる画像処理装置1は、防犯カメラ等の撮像装置10で撮像した動画像を処理し、この動画像に撮像されている人の移動速度が正常であるか、異常であるかを判定するとともに、その判定結果を上位装置に出力する。
動画像入力部2には、撮像装置10が接続されている。撮像装置10は、動画像を撮像するビデオカメラである。撮像装置10は、例えば不特定多数の人が集まる場所(空港、駅、ショッピングセンター、街角等)に設置された防犯カメラである。動画像入力部2には、撮像装置10が撮像した動画像にかかるフレーム画像が時系列に入力される。撮像装置10のフレームレートは、数フレーム/sec(3〜5フレーム/sec)の比較的低いものであってもよい。撮像装置10の撮像エリアが、この発明で言う対象エリアに相当する。
なお、動画像入力部2は、USBメモリや、SDメモリカード、DVD等のメディアに記録されている動画像ファイルを入力する構成であってもよい。この場合、撮像装置10が撮像した動画像を一旦メディアに記録し、そのメディアに記録した動画像ファイルを動画像入力部2に入力する。
画像処理部3は、動画像入力部2に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、撮像されている人(オブジェクト)の移動を追跡するとともに、この追跡した人の移動速度が正常であるか、異常であるかを判定する。また、画像処理部3は、移動速度が正常であるか、異常であるかの判定に用いる判定基準の設定を行う。画像処理部3の詳細については、後述する。
なお、画像処理部3が処理するフレーム画像(以下、処理対象フレーム画像と言う。)は、動画像入力部2に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像でなくてもよい。具体的には、画像処理部3は、動画像入力部2に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像を処理対象フレーム画像として処理してもよいし、動画像入力部2に入力された動画像から予め定めた間隔で抽出したフレーム画像を処理対象フレーム画像として処理してもよい(ここで抽出しなかったフレーム画像については後述する処理を行わない。)。また、この処理対象フレーム画像を抽出する間隔は、動画像入力部2に入力された動画像のフレームレートに応じて定めればよく、時間間隔で設定してもよいし、フレーム間隔で設定してもよい。
この画像処理部3が、この発明にかかる移動速度判定方法を実行するコンピュータを備える。また、この発明にかかる移動速度判定プログラムは、画像処理部3が備えるコンピュータにインストールされる。
出力部4は、画像処理部3において移動速度が異常であると判定された人を上位装置に通知する。具体的には、画像処理部3が追跡した人の移動速度が異常であると判定すると、出力部4が上位装置に対してその旨を通知する。上位装置は、例えば警備室等に設置された表示灯やスピーカによって、移動速度が異常である人が検出されたことを警備員等に報知する。
図2は、画像処理部の機能構成を示すブロック図である。画像処理部3は、オブジェクト検出機能部31と、オブジェクト同定機能部32と、オブジェクトマップ作成機能部33と、移動速度判定機能部34と、集計機能部35と、判定基準設定機能部36と、を備えている。
オブジェクト検出機能部31は、撮像装置10が撮像した動画像にかかるフレーム画像から抽出した処理対象フレーム画像毎に、その処理対象フレーム画像に撮像されている人をオブジェクトとして検出する。上述したように、処理対象フレーム画像は、動画像入力部2に入力された動画像にかかる全てのフレーム画像であってもよいし、動画像入力部2に入力された動画像から予め定めた間隔で抽出したフレーム画像であってもよい。オブジェクト検出機能部31は、例えば公知の背景差分方式、フレーム画像間差分方式により、撮像されている人を検出する。背景差分方式や、フレーム画像間差分方式によるオブジェクトの検出については公知であるので、ここでは説明を省略する。オブジェクト検出機能部31は、検出した人に仮IDを付与する。
オブジェクト同定機能部32は、時間的に連続する複数の処理対象フレーム画像を用いて、これらの処理対象フレーム画像に撮像されている人を対応付ける同定処理を行う。この同定処理の詳細については、後述する。オブジェクト同定機能部32は、この同定により、オブジェクト検出機能部31が仮IDを付与した人が、すでに本IDを付与した人であるか、この時点では本IDを付与していない人であるかを判断する。オブジェクト同定機能部32は、すでに本IDを付与している人であれば、仮IDを本IDに置き換える。一方、オブジェクト同定機能部32は、本IDを付与していない人であれば、仮IDを新たに付与する本IDに置き換える。この場合、実質的に仮IDを本IDに置き換えてもよいし、この仮IDを本IDにしてもよい。
オブジェクトマップ作成機能部33は、図3に示すオブジェクトマップを生成する。オブジェクトマップは、図3に示すように、処理対象フレーム画像毎に、オブジェクト検出機能部31が検出した人の本IDに、その処理対象フレーム画像上における大きさSと、その処理対象フレーム画像における位置(x,y)とを対応付けて登録したものである。例えば、図3に示すオブジェクトマップの例では、処理対象フレーム画像No.tn-1である処理対象フレーム画像に、本IDがA123456である人と、A123457である人が撮像されていたことを示している。また、本IDがA123456である人は、処理対象フレーム画像上における大きさSがSa1であり、処理対象フレーム画像上における位置(x,y)が(xa1,ya1)であったことを示している。また、本IDがA123457である人は、処理対象フレーム画像上における大きさSがSb1であり、処理対象フレーム画像上における位置(x,y)が(xb1,yb1)であったことを示している。
なお、撮像装置10が撮像した動画像にかかるフレーム画像(処理対象フレーム画像として抽出されなかったフレーム画像)が、時間的に連続する処理対象フレーム画像の間、例えば、処理対象フレーム画像No.tn-1と、処理対象フレーム画像No.tnと、の間に存在することもある。
また、他の処理対象フレーム画像No.tn、処理対象フレーム画像No.tn+1、処理対象フレーム画像No.tn+2についても、オブジェクト検出機能部31が検出した人の本IDに、その処理対象フレーム画像上における大きさSと、その処理対象フレーム画像上における位置とが対応付けて登録されている。
図4は、人A,および人Bが撮像されている処理対象フレーム画像を示す図である。図4に示すように、この例では、オブジェクト検出機能部31によって検出された人を囲む矩形領域の高さ(処理対象フレーム画像上における垂直方向の長さSA、SB)を、検出された人の大きさSとしてオブジェクトマップに登録している。また、図4に示すように、この矩形領域(検出された人を囲む矩形領域)の左下の角を、検出された人の位置(x,y)にしてオブジェクトマップに登録している。検出された人の位置は、処理対象フレーム画像上における水平方向の位置Xa、Xbと、処理対象フレーム画像上における垂直方向の位置Ya、Ybと、で示される。
なお、検出された人を囲む矩形領域の面積を、検出された人の大きさにしてもよいし、処理対象フレーム画像上における、この矩形領域の右下の角や重心を検出された人の位置にしてもよい。
したがって、本IDが付与された人は、このオブジェクトマップにより、処理対象フレーム画像上における大きさSが得られるとともに、時間経過にともなう位置(x,y)の変化が得られる。すなわち、本IDが付与された人については、処理対象フレーム画像上における移動経路(すなわち撮像装置10の撮像エリア内における移動経路)をオブジェクトマップから得ることができ、オブジェクトの追跡が行える。
オブジェクト検出機能部31、オブジェクト同定機能部32、およびオブジェクトマップ作成機能部33が、この発明で言うオブジェクト追跡部に相当する構成である。
移動速度判定機能部34は、後述する判定基準設定機能部36により設定された判定基準を用い、追跡している人の移動速度が正常であるか、異常であるかを判定する。
なお、ここで言う、移動速度が異常であるとは、一般的な人に比べて移動速度がある程度以上速い人だけでなく、一般的な人に比べて移動速度がある程度以上遅い人も含まれる。
集計機能部35は、上述のオブジェクトマップを用いて、時間的に連続する処理対象フレーム画像間において、処理対象フレーム画像上における人の位置の変化量を集計する。この集計は、処理対象フレーム画像上における人の大きさSで複数段階に区分して行う。
同じ人であっても、その人と、撮像装置10との距離が短くなるにつれて、処理対象フレーム画像上における大きさSが大きくなる。また、実空間上における移動距離が同じであっても、その移動場所と、撮像装置10との距離が短くなるにつれて、処理対象フレーム画像上における変化量が大きくなる。すなわち、集計機能部35は、処理対象フレーム画像上での人の大きさSを複数段階に区分して集計することによって、処理対象フレーム画像上における人の位置の変化量の集計を撮像装置10と人との距離で区分して行う。
集計機能部35は、検出された人の大きさSで区分した段階毎に、オブジェクトマップを参照して、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像間における、処理対象フレーム画像上での人の水平方向の変化量の分布、および処理対象フレーム画像上での人の垂直方向の変化量の分布を集計する。水平方向の変化量は、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像において、人の水平方向の検出位置の差分の絶対値である。また、垂直方向の変化量は、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像において、人の垂直方向の検出位置の差分の絶対値である。この集計機能部35が、この発明で言う集計部に相当する。
判定基準設定機能部36は、集計機能部35の集計結果に基づき、処理対象フレーム画像上における人の大きさ別に、処理対象フレーム画像上における水平方向の正常変化量の範囲、および処理対象フレーム画像上における水平方向の正常変化量の範囲を対応付けた判定基準を設定する。図5は、判定基準設定機能部36により判定基準が設定された判定基準テーブルを示す図である。図5に示す判定基準テーブルの例では、処理対象フレーム画像上における大きさSの範囲がS0〜S1である人にかかる判定基準は、水平方向の変化量がX1〜X2の範囲であり、且つ垂直方向の変化量がY1〜Y2の範囲である人について、移動速度が正常であると判定する設定である。図5において示す、処理対象フレーム画像上における大きさSの範囲の他の例についても、同様である。この判定基準設定機能部36が、この発明で言う判定基準設定部に相当する。
なお、画像処理部3は、特に図示していないが、上述のオブジェクト検出処理を行うための画像メモリや、図3に示したオブジェクトマップ、および図5に示した判定基準テーブルを記憶するメモリを有している。
次に、この例にかかる画像処理装置1の動作について説明する。この例にかかる画像処理装置1は、以下に示す追跡処理、判定基準設定処理、および速度異常者検出処理を行う。追跡処理は、図3に示したオブジェクトマップに、処理対象フレーム画像に撮像されていた人について、この処理対象フレーム画像上における大きさS、および位置(x、y)を登録する処理である。判定基準設定処理は、図5に示した判定基準テーブルを設定する処理である。速度異常者検出処理は、撮像装置10の撮像エリア内における移動速度が異常である人を検出する処理である。
図6は、追跡処理を示すフローチャートである。画像処理装置1は、画像処理部3が今回処理する処理対象フレーム画像を決定する(s1)。s1では、動画像入力部2に入力された動画像(撮像装置10が撮像した動画像)から、予め定められている間隔に基づいて抽出した処理対象フレーム画像であって、その時点において未処理である時間的に最もはやい処理対象フレーム画像(直前に処理した処理対象フレーム画像に対して、時間的に直後に位置する処理対象フレーム画像)を、今回処理する処理対象フレーム画像に決定する。
画像処理部3は、オブジェクト検出機能部31において、s1で決定した処理対象フレーム画像に撮像されているオブジェクト(人)を検出する(s2)。s2では、公知の背景差分方式や、フレーム間差分方式により撮像されている人を検出し、検出した人に対して仮IDを付与する。画像処理部3は、オブジェクト同定機能部32において、s2で検出した人と、この時点ですでに検出されていた人と対応づける同定処理を行う(s3)。
図7は、このs3にかかる同定処理を示すフローチャートである。オブジェクト同定機能部32は、s2で検出した人毎に、その特徴量を抽出する(s11)。s11では、処理対象フレーム画像上における検出した人のRGBの輝度値を特徴量として抽出してもよいし、目、鼻、口等の顔部品の形状や色等を特徴量として抽出してもよい。
オブジェクト同定機能部32は、前回の処理対象フレーム画像(すなわち、今回の処理対象フレーム画像に対して、時間的に直前の処理対象フレーム画像)に撮像されていた人と、s2で検出した人と、の対応付けを行う(s12)。s12では、s2で検出した人毎に、その人についてs11で抽出した特徴量と、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていたそれぞれの人の特徴量(この特徴量は、前回の処理対象フレーム画像における同定処理で検出されている。)と、の類似度を算出する。例えば、図8に示すように、前回の処理対象フレーム画像において、人A,人B、および人Cが検出されており、今回の処理対象フレーム画像において、人a、人b、および人cが検出された場合、人aについて、人A,人B、および人Cのそれぞれについて特徴量の類似度を算出する。同様に、人bについても、人A,人B、および人Cのそれぞれについて特徴量の類似度を算出し、人cについても、人A,人B、および人Cのそれぞれについて特徴量の類似度を算出する。
オブジェクト同定機能部32は、s2で検出した人毎に、特徴量の類似度が予め定めた閾値よりも大きい人に対応付ける。このとき、特徴量の類似度が予め定めた閾値よりも大きい人が複数人いれば、その類似度が最大であった人に対応付ける。また、特徴量の類似度が予め定めた閾値よりも大きい人がいなければ、その人については前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人と対応付けない。
s12で前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に対応付けた人は、仮IDを破棄し、今回対応付けた人に付与されている本IDを設定する。また、s12で対応付けた前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に本IDが付与されていなければ(仮IDを保持していれば)、これらの仮IDを破棄して、新たに生成した本IDを設定する。また、s12で前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人と対応付けられなかった人は、その人に付与されている仮IDを保持する。仮IDを保持する人は、前回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングから、今回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングまでの間に、撮像装置10の撮像エリア内に進入した人や、前回の処理対象フレーム画像に対する処理で適正に検出されなかった人等である。
オブジェクト同定機能部32は、2段階同定フラグがオンされているか、オフされているかを判定する(s13)。この2段階同定フラグは、後述するように、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人の中に、本IDが付与されていない(仮IDを保持している。)人がいる場合や、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人の中に、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に対応付けられなかった人がいる場合にオンされている。
オブジェクト同定機能部32は、2段階同定フラグがオンされていると、今回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人であって、この時点において本IDが付与されていない人(s12で前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に対応付けされなかった人)について、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人との対応付けを行う(s14)。s14では、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人であっても、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人と対応付けされている人については、このs14にかかる処理の対象外である。言い換えれば、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人であって、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人と対応付けされなかった人が対象である。このs14にかかる処理も、上述したs12と同様に、特徴量の類似度を算出し、対応付けを行う。
オブジェクト同定機能部32は、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人の中に、仮IDを保持している人がいるかどうか、および、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人の中に、今回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人が対応付けられなかった人がいるかどうかを判定する(s15、s16)。
オブジェクト同定機能部32は、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人の中に、仮IDを保持している人がおらず、且つ、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人の中に、今回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に対応付けられなかった人がいなければ、2段階同定フラグをオフに設定し(s17)、その他の場合に、2段階同定フラグをオンに設定し(s18)、この同定処理を終了する。
上述の同定処理を、具体的な例で説明する。まず、前々回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングから、前回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングまでの間に、撮像装置10の撮像エリア内に人Cが進入した図9に示す場合を例にして説明する。図9に示す各処理対象フレーム画像に撮像されている、人Aは同一人物である。同様に、人Bも同一人物であり、人Cも同一人物である。
図9において、人Cは前回の処理対象フレーム画像に対する同定処理で前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていたいずれの人にも対応付けられない。したがって、前回の処理対象フレーム画像に対する同定処理が完了した時点で、人Cは仮IDを保持した状態(本IDが付与されていない状態)である。すなわち、前回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs18で2段階同定フラグがオンに設定される。
図9に示す今回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs12で、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Cが、前回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Cに対応付けられた時点で、この人Cに対して本IDが付与される。
したがって、任意のタイミングで撮像装置10の撮像エリア内に進入してきた人Cに対して本IDを付与し、追跡処理を適正に開始できる。
なお、図9に示す例では、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aは、前回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aに対応付けられ、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bは、前回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bに対応付けられる。
次に、図10に示す、前々回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングから、前回の処理対象フレーム画像の撮像タイミングまでの間に、撮像装置10の撮像エリア内から撮像エリア外へ、人Cが退出した場合を例にして説明する。図10に示す各処理対象フレーム画像に撮像されている、人Aは同一人物である。同様に、人Bも同一人物であり、人Cも同一人物である。
図10において、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Cは、前回の処理対象フレーム画像に対する同定処理で前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人に対応付けられない。このため、前回の同定処理のs18で2段階同定フラグがオンに設定される。そして、図10に示す今回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs12で、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aは、前回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aに対応付けられ、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bは、前回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bに対応付けられる。一方、同定処理のs14で、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Cは、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人と対応付けられない。
したがって、撮像装置10の撮像エリア内から撮像エリア外へ退出した人Cに対する追跡処理が適正に終了できる。
一方で、上述の図10の説明において、撮像装置10の撮像エリア内から退出したとした、人Cが実際には撮像エリア内から退出しておらず、図11に示すように、前回の処理対象フレーム画像に対するオブジェクト検出処理において、何らかの原因で人Cが適正に検出されていなかった場合、この人Cは、今回の処理対象フレーム画像に撮像されているので、今回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs12で、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていたいずれの人にも対応付けられない。しかし、この人Cは、今回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs14で、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人Cに対応付けられる。したがって、一時的に見失った人(s2のオブジェクト検出処理において、何らかの原因で適正に検出できなかった人)に対する追跡処理を適正に継続できる。
さらに、図12に示すように、前回の処理対象フレーム画像において、人Aと人Bとが重なったため、前回の処理対象フレーム画像に対する同定処理で、前回の処理対象フレーム画像に重なって撮像されている人A、人Bを、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人A、および人Bに対応付けられなかった場合について説明する。この場合、前回の同定処理のs18で2段階同定フラグがオンに設定される。
図12に示す例では、今回の処理対象フレーム画像に対する同定処理のs14で、今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aが、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Aに対応付けられ、且つ今回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bが、前々回の処理対象フレーム画像に撮像されている人Bに対応付けられる。
したがって、人が処理対象フレーム画像上で重なる等して、前回の処理対象フレーム画像に撮像されていた人との対応付けが適正に行えない状態が生じても、それらの人に対する追跡処理を適正に継続できる。
なお、図9〜図12において示す3つの処理対象フレーム画像は、時間的に連続する3つの処理対象フレーム画像である。
また、上記の例では、処理対象フレーム画像間における、検出した人の対応付けを、検出した人の特徴量を用いて行うとしたが、移動方向等を用いて行うようにしてもよい。
画像処理部3のオブジェクトマップ作成機能部33が、s3にかかる同定処理を完了すると、今回検出した人毎に、図3に示したオブジェクトマップに処理対象フレーム画像上の大きさS、および処理対象フレーム画像の位置を登録し(s4)、s1に戻る。
このように、この例にかかる画像処理装置1では、図7に示した同定処理、特にs14にかかる処理を実行することによって、一時的に見失ったオブジェクト(この例では、人)や、処理対象フレーム画像上で重なったオブジェクトについても、適正に追跡できる。
次に、この例にかかる画像処理装置1の判定基準設定処理について説明する。この判定基準設定処理は、毎日午前0時等の適当なタイミングで実行する。図13は、判定基準設定処理を示すフローチャートである。
集計機能部35は、オブジェクトマップ作成機能部33が作成したオブジェクトマップを参照し、処理対象フレーム画像上おける検出された人の大きさSを区分した段階毎に、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像間における検出された人の処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量の分布、および検出された人の処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量の分布を集計する(s21)。図14は、ある大きさSについて、水平方向の変化量を集計した集計結果を示す図である。図14における横軸が水平方向の変化量であり、縦軸が頻度(オブジェクトマップから抽出された抽出数)である。
判定基準設定機能部36は、集計機能部35の集計結果に基づき、処理対象フレーム画像上おける検出された人の大きさSを区分した段階毎に、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像間における検出された人の処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量の正常範囲、および検出された人の処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量の正常範囲を決定する(s22)。s22で決定する正常範囲は、図14に示すように、ピークを略中心にして、60%〜70%の変化量が含まれる範囲を正常範囲に決定する。
判定基準設定機能部36は、s22で処理対象フレーム画像上おける検出された人の大きさSを区分した段階毎に、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像間における検出された人の処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量の正常範囲、および検出された人の処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量の正常範囲を決定すると、これを図5に示した判定基準テーブルに設定し(s23)、本処理を終了する。
なお、この例では、判定基準テーブルに、水平方向の変化量、および垂直方向の変化量を個別に設定するとしたが、時間的に連続する2つの処理対象フレーム画像間における検出された人の位置の変化量である、
((水平方向の変化量)2+(垂直方向の変化量)21/2
を設定する構成にしてもよい。
次に、速度異常者検出処理について説明する。図15は、速度異常者検出処理を示すフローチャートである。この速度異常者検出処理は、オブジェクトマップ作成機能部33が上述の追跡処理でs4を実行する毎に行う。具体的には、移動速度判定機能部34は、オブジェクトマップ作成機能部33が上述の追跡処理のs4で、図3に示したオブジェクトマップに処理対象フレーム画像上の大きさS、および処理対象フレーム画像上の位置を登録した人(以下、判定対象者と言う。)について、この速度異常者検出処理を実行する。
移動速度判定機能部34は,図5に示した判定基準テーブルから、判定対象者の処理対象フレーム画像上の大きさSに応じた水平方向の変化量の正常範囲、および垂直方向の変化量の正常範囲を読み出す(s31)。
移動速度判定機能部34は、判定対象者について、オブジェクトマップを参照し、処理対象フレーム画像上における水平方向変化量、および処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量を算出する(s32)。s32では、この判定対象者について、時間的に最新の2つの処理対象フレーム画像上における位置を用いる。
移動速度判定機能部34は、s32で算出した処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量が正常範囲であるか、およびs32で算出した処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量が正常範囲であるかを判定する(s33、s34)。移動速度判定機能部34は、s32で算出した処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量が正常範囲であり、且つ、s32で算出した処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量が正常範囲であれば、速度異常者でないと判定する(s35)。一方、移動速度判定機能部34は、s32で算出した処理対象フレーム画像上における水平方向の変化量、または処理対象フレーム画像上における垂直方向の変化量の少なくとも一方が正常範囲でなければ、速度異常者であると判定する(s36)。
なお、図15は、1人の判定対象者に対して速度異常者であるかどうかを判定する処理を示しており、判定対象者が複数人存在するときには、判定対象者毎に、図15に示す処理を繰り返す。
画像処理装置1は、移動速度判定機能部34が判定対象者について、s36で速度異常者であると判定すると、出力部4からその旨を上位装置に通知する。
このように、この画像処理装置1は、撮像装置10が撮像した動画像から抽出した処理対象フレーム画像を処理して検出した人について、その人の実空間上の位置を算出することなく、速度異常者であるかどうかを判定する。したがって、画像処理装置の処理負荷が大幅に低減でき、装置本体のコストダウンが図れる。また、撮像装置10の設置時に、撮像される処理対象フレーム画像上の位置と、実空間上の位置と、を対応付けるパラメータを設定する必要が無く、撮像装置10の設置作業が簡単に行える。
また、この画像処理装置1は、図13に示した判定基準設定処理により、図5に示した判定基準テーブルに設定された判定基準を用いて、速度異常者であるかどうかを判定する。したがって、撮像装置10の撮像エリアの環境に応じて、速度異常者であるかどうかを適正に判定することができる。
また、上記の例では、画像処理装置1は、移動速度判定機能部34が判定対象者について、s36で速度異常者であると判定すると、出力部4からその旨を上位装置に通知するとしたが、端末装置からの要求に応じて、s36で速度異常者であると判定した判定対象者が撮像されている部分の動画像を端末装置に送信するようにしてもよい。動画像入力部2に入力された動画像において、s36で速度異常者であると判定した判定対象者が撮像されている部分は、図3に示したオブジェクトマップから得られる。具体的には、s36で速度異常者であると判定した判定対象者の本IDを用いて、オブジェクトマップを検索することにより、この本IDにかかる判定対象者が最初に撮像されていた処理対象フレーム画像と、最後に撮像されていた処理対象フレーム画像とを特定することができる。画像処理装置1は、速度異常者であると判定した判定対象者が最初に撮像されていた処理対象フレーム画像の直前の処理フレーム画像から、最後に撮像されていた処理対象フレーム画像の直後の処理対象フレーム画像までの動画部分(この間に位置する全てのフレーム画像)を端末装置に送信する。
また、画像処理装置1は、s36で速度異常者であると判定した判定対象者毎に、その判定対象者(速度異常者)が撮像されているフレーム画像を端末装置に送信し、端末装置において、動画像の送信を画像処理装置1に要求する速度異常者の選択が簡単に行えるようにしてもよい。具体的には、オペレータが、端末装置において速度異常者が撮像されているいずれかのフレーム画像を選択すると、端末装置が選択されたフレーム画像に撮像されている速度異常者が撮像されている動画像の送信を画像処理装置1に要求する構成にしてもよい。
また、上記の例では、検出対象のオブジェクトを人としたが、車両等の他の種類の移動体であってもよい。
1−画像処理装置
2−動画像入力部
3−画像処理部
4−出力部
10−撮像装置
31−オブジェクト検出機能部
32−オブジェクト同定機能部
33−オブジェクトマップ作成機能部
34−移動速度判定機能部
35−集計機能部
36−判定基準設定機能部

Claims (9)

  1. 撮像装置が対象エリアを撮像した動画像が入力される動画像入力部と、
    前記動画像入力部に入力された動画像にかかるフレーム画像を処理し、前記対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡するオブジェクト追跡部と、
    前記オブジェクト追跡部が追跡したオブジェクトについて、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、およびフレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量に基づき、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する移動速度判定部と、を備えた画像処理装置。
  2. 前記移動速度判定部は、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量として、フレーム画像上での水平方向の位置の変化量と、フレーム画像上での垂直方向の位置の変化量とを用いる、請求項1に記載の画像処理装置。
  3. フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ別に、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量を集計する集計部と、
    前記集計部が集計した集計結果に基づき、前記移動速度判定部がオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかの判定に用いる、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさと、フレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量との関係を定める判定基準設定部と、を備えた請求項1、または2に記載の画像処理装置。
  4. 前記オブジェクト追跡部は、前記動画像入力部に入力された動画像から、予め定めた間隔で抽出したフレーム画像を処理対象フレーム画像として処理し、前記対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡する、請求項1〜3のいずれかに記載の画像処理装置。
  5. 前記オブジェクト追跡部は、時間的に連続する3つの前記処理対象フレーム画像を用い、これら3つの前記処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定し追跡する、請求項4に記載の画像処理装置。
  6. 前記オブジェクト追跡部は、時間的に連続する3つの前記処理対象フレーム画像の中で、時間的に中間に位置しない2つの前記処理対象フレーム画像間における、撮像されているオブジェクトの類似度に基づいて、これら3つの前記処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定する、請求項5に記載の画像処理装置。
  7. 前記オブジェクト追跡部は、時間的に連続する3つの前記処理対象フレーム画像の中で、時間的に中間に位置する前記処理対象フレーム画像上で複数のオブジェクトが重なっているとき、時間的に中間に位置しない2つの前記処理対象フレーム画像間における、撮像されているオブジェクトの類似度に基づいて、これら3つの前記処理対象フレーム画像間で撮像されているオブジェクトを同定する、請求項5に記載の画像処理装置。
  8. 動画像入力部に入力された、対象エリアを撮像装置で撮像した動画像にかかるフレーム画像を処理し、前記対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡するオブジェクト追跡ステップと、
    前記オブジェクト追跡ステップが追跡したオブジェクトについて、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、およびフレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量に基づき、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する移動速度判定ステップと、を備えた移動速度判定方法。
  9. 動画像入力部に入力された、対象エリアを撮像装置で撮像した動画像にかかるフレーム画像を処理し、前記対象エリア内におけるオブジェクトの移動を追跡するオブジェクト追跡ステップと、
    前記オブジェクト追跡ステップが追跡したオブジェクトについて、フレーム画像上におけるオブジェクトの大きさ、およびフレーム画像間におけるオブジェクトの位置の変化量に基づき、そのオブジェクトの移動速度が正常であるかどうかを判定する移動速度判定ステップと、を備えたコンピュータに実行させる移動速度判定プログラム。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06274625A (ja) * 1993-03-18 1994-09-30 Toshiba Corp 監視画像の移動物体追跡方法
JPH07192136A (ja) * 1993-11-22 1995-07-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体追跡方法および装置
JP2010124028A (ja) * 2008-11-17 2010-06-03 Hitachi Kokusai Electric Inc 監視装置
JP2011192090A (ja) * 2010-03-15 2011-09-29 Omron Corp ジェスチャ認識装置、ジェスチャ認識装置の制御方法、および、制御プログラム
JP2011234314A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Canon Inc 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2012022370A (ja) * 2010-07-12 2012-02-02 Hitachi Kokusai Electric Inc 監視システムおよび監視方法
WO2013124923A1 (ja) * 2012-02-23 2013-08-29 パナソニック株式会社 興味区間特定装置、興味区間特定方法、興味区間特定プログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06274625A (ja) * 1993-03-18 1994-09-30 Toshiba Corp 監視画像の移動物体追跡方法
JPH07192136A (ja) * 1993-11-22 1995-07-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 物体追跡方法および装置
JP2010124028A (ja) * 2008-11-17 2010-06-03 Hitachi Kokusai Electric Inc 監視装置
JP2011192090A (ja) * 2010-03-15 2011-09-29 Omron Corp ジェスチャ認識装置、ジェスチャ認識装置の制御方法、および、制御プログラム
JP2011234314A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Canon Inc 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP2012022370A (ja) * 2010-07-12 2012-02-02 Hitachi Kokusai Electric Inc 監視システムおよび監視方法
WO2013124923A1 (ja) * 2012-02-23 2013-08-29 パナソニック株式会社 興味区間特定装置、興味区間特定方法、興味区間特定プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
川村 秀男、外2名: ""移動物体検出法の検討"", 第56回(平成10年前期)全国大会講演論文集(2), JPN6017046454, 19 March 1998 (1998-03-19), JP, pages 1 - 2, ISSN: 0003696136 *

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