JP2016134804A - Imaging range abnormality discrimination device, imaging range abnormality discrimination method and computer program for imaging range abnormality discrimination - Google Patents

Imaging range abnormality discrimination device, imaging range abnormality discrimination method and computer program for imaging range abnormality discrimination Download PDF

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Eigo Segawa
英吾 瀬川
悠介 野中
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悠介 野中
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an imaging range abnormality discrimination device capable of appropriately discriminating whether an abnormality that at least a part of an imaging range of an imaging part is constantly shielded is occurring or not.SOLUTION: An imaging range abnormality discrimination device comprises: a storage part 32 for storing a reference image representing an imaging range of an imaging part 2 in a state where the imaging range is not shielded constantly; a statistic pixel generation part 332 for calculating a statistical representative value of luminance for each of a plurality of images, at a same position, obtained by imaging the imaging range for a predetermined period by the imaging part 2, and generating a statistic image with the statistical representative value of luminance of each of the pixels as luminance of the corresponding pixel; and an abnormality discrimination part 333 for comparing the statistic image with the reference image to discriminate whether the abnormality that at least a part of the imaging range of the imaging part is constantly shielded is occurring or not.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、例えば、撮影部の撮影範囲に異常が発生しているか否かを判定する撮影範囲異常判定装置、撮影範囲異常判定方法、及び撮影範囲異常判定用コンピュータプログラムに関する。   The present invention relates to an imaging range abnormality determination device, an imaging range abnormality determination method, and an imaging range abnormality determination computer program that determine whether an abnormality has occurred in an imaging range of an imaging unit, for example.

交通監視、侵入者監視、及び災害監視等のために、屋内または屋外には、監視用のカメラが設置されることがある。カメラが屋外に設置される場合、時間の経過により、カメラのレンズが汚れたり、街路樹が生長することで、カメラの撮影範囲が恒常的に遮られ、カメラが監視機能を十分に果たせないおそれがある。このため、カメラの撮影範囲が恒常的に遮られている場合には、そのことをシステム管理者に速やかに通知し、カメラの撮影範囲を遮っている原因を速やかに取り除くことが望まれる。   A surveillance camera may be installed indoors or outdoors for traffic monitoring, intruder monitoring, disaster monitoring, and the like. When the camera is installed outdoors, over time, the camera lens may become dirty or the roadside trees may grow, so that the shooting range of the camera is permanently blocked, and the camera may not perform its monitoring function sufficiently. There is. For this reason, when the shooting range of the camera is constantly blocked, it is desirable to immediately notify the system administrator of this fact and quickly remove the cause of blocking the shooting range of the camera.

例えば、異常状態映像として撮像系レンズ面等に付着物が存在するために、本来の監視対象映像が遮られてしまった場合の映像を想定した車両用監視システムが提案されている(例えば、特許文献1を参照)。付着物が存在する映像中では、画面内のテクスチャ量が正常時より少なく、かつテクスチャの移動量が少ないのに対し、正常映像中では、テクスチャ量は多く、かつその中での背景物体や移動物体上のテクスチャは移動するという特性がある。特許文献1に開示された車両用監視システムは、この特性に従って、画面内監視対象領域でのテクスチャを有する画素のうち、移動する画素の画素数比等を評価して異常状態を検知する。   For example, there has been proposed a vehicle monitoring system that assumes an image when an original monitoring target image is obstructed due to the presence of an attachment on the imaging system lens surface or the like as an abnormal state image (for example, a patent) Reference 1). In an image with attached objects, the amount of texture in the screen is less than normal and the amount of texture movement is small, while in normal images, the amount of texture is large, and background objects and movements in the texture are large. The texture on the object has the property of moving. According to this characteristic, the vehicle monitoring system disclosed in Patent Literature 1 detects an abnormal state by evaluating a pixel number ratio of moving pixels among pixels having a texture in the in-screen monitoring target area.

特開2003−312408号公報JP 2003-312408 A

しかしながら、特許文献1に開示された車両用監視システムは、その監視用のカメラを屋外に固定的に設置した場合、カメラの撮影範囲内に移動物体が存在しなければ、撮像系レンズ面等に付着物が存在しても、テクスチャに変化が生じない。このため、特許文献1に開示された車両用監視システムは、監視用のカメラを固定的に設置した場合、付着物の存在による異常状態を適切に検知できない。   However, in the vehicle monitoring system disclosed in Patent Document 1, when the monitoring camera is fixedly installed outdoors, if there is no moving object within the shooting range of the camera, the imaging system lens surface or the like is used. Even if deposits are present, the texture does not change. For this reason, the vehicle monitoring system disclosed in Patent Document 1 cannot properly detect an abnormal state due to the presence of an adhering substance when the monitoring camera is fixedly installed.

そこで本明細書は、一つの側面として、撮影部の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを適切に判定することができる撮影範囲異常判定装置を提供することを目的とする。   In view of this, the present specification provides, as one aspect, an imaging range abnormality determination device that can appropriately determine whether or not an abnormality has occurred in which at least a part of the imaging range of the imaging unit is constantly blocked. For the purpose.

一つの実施形態によれば、撮影範囲異常判定装置が提供される。この撮影範囲異常判定装置は、撮影部の撮影範囲が恒常的に遮られていない状態のその撮影範囲を表す参照画像を記憶する記憶部と、撮影部がその撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求め、各画素の輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する統計画像生成部と、統計画像を参照画像と比較して、撮像部の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する異常判定部とを有する。   According to one embodiment, an imaging range abnormality determination device is provided. The imaging range abnormality determination device includes a storage unit that stores a reference image representing a shooting range in a state where the shooting range of the shooting unit is not obstructed constantly, and the shooting unit captures the shooting range over a predetermined period. Statistical image generation for obtaining a statistical representative value of luminance for each pixel at the same position in a plurality of images obtained by the above, and generating a statistical image with the statistical representative value of luminance of each pixel as the luminance of the corresponding pixel And an abnormality determining unit that compares the statistical image with the reference image and determines whether or not an abnormality that permanently blocks at least a part of the imaging range of the imaging unit has occurred.

本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を限定するものではないことを理解されたい。
The objects and advantages of the invention will be realized and attained by means of the elements and combinations particularly pointed out in the appended claims.
It should be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory and are not restrictive of the invention as claimed.

本明細書に開示された撮影範囲異常判定装置は、撮影部の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを適切に判定することができる。   The imaging range abnormality determination device disclosed in this specification can appropriately determine whether or not an abnormality has occurred in which at least a part of the imaging range of the imaging unit is constantly blocked.

一つの実施形態による監視システムの概略構成図である。1 is a schematic configuration diagram of a monitoring system according to one embodiment. (a)は、撮影範囲全体が恒常的に遮られていない場合に撮影部により生成される画像の一例を示す図であり、(b)は、撮影範囲の一部が恒常的に遮られている場合に撮影部により生成される画像の一例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of the image produced | generated by the imaging | photography part when the whole imaging | photography range is not obstruct | occluded steadily, (b) is a part of imaging | photography range being interrupted steadily. It is a figure which shows an example of the image produced | generated by the imaging | photography part when it exists. 制御部の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a control part. (a)〜(d)は、撮影部の撮影範囲全体が恒常的に遮られていない場合のサンプル画像の一例を示す図である。(e)は、(a)〜(d)に示されるサンプル画像を用いて生成される統計画像の一例を示す図である。(A)-(d) is a figure which shows an example of the sample image in case the whole imaging | photography range of an imaging | photography part is not obstruct | occluded permanently. (E) is a figure which shows an example of the statistical image produced | generated using the sample image shown by (a)-(d). (a)〜(d)は、図4(a)〜(d)に示されるサンプル画像が取得された後に街路樹が生長して撮影部の撮影範囲の一部が恒常的に遮られている場合のサンプル画像の一例を示す図である。(e)は、(a)〜(d)に示されるサンプル画像を用いて生成される統計画像の一例を示す図である。In (a) to (d), after the sample images shown in FIGS. 4 (a) to (d) are acquired, the roadside tree grows and a part of the photographing range of the photographing unit is constantly blocked. It is a figure which shows an example of the sample image in a case. (E) is a figure which shows an example of the statistical image produced | generated using the sample image shown by (a)-(d). 参照画像生成処理の動作フローチャートを示す図である。It is a figure which shows the operation | movement flowchart of a reference image generation process. 撮影範囲異常判定処理の動作フローチャートを示す図である。It is a figure which shows the operation | movement flowchart of imaging | photography range abnormality determination processing.

以下、図を参照しつつ、一つの実施形態による監視システムについて説明する。
この監視システムは、撮影部と、監視装置とを有する。監視装置は、撮影部が同一の撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求める。そして監視装置は、各画素の輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する。監視装置は、統計画像を、撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の撮影範囲を表す参照画像と比較して、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する。
Hereinafter, a monitoring system according to an embodiment will be described with reference to the drawings.
This monitoring system includes a photographing unit and a monitoring device. The monitoring device obtains a statistical representative value of luminance for each pixel at the same position of a plurality of images obtained by photographing the same photographing range over a predetermined period by the photographing unit. Then, the monitoring device generates a statistical image in which the statistical representative value of the luminance of each pixel is the luminance of the corresponding pixel. The monitoring device compares the statistical image with a reference image representing a shooting range in a state where the shooting range is not constantly obstructed, and whether or not an abnormality in which at least a part of the shooting range is constantly blocked occurs. Determine whether.

図1は、一つの実施形態による監視システムの概略構成図である。図1に示すように、監視システム1は、撮影部2と、監視装置3と、表示装置4とを有する。撮影部2と監視装置3とは、ネットワークを介して接続されている。   FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a monitoring system according to one embodiment. As shown in FIG. 1, the monitoring system 1 includes a photographing unit 2, a monitoring device 3, and a display device 4. The imaging unit 2 and the monitoring device 3 are connected via a network.

撮影部2は、例えば、屋外に固定的に設置され、警備員等の監視作業員が道路、並びに道路上の人及び車両等の移動物体を監視するために、道路を含む撮影範囲を写した画像を生成する。そのために、撮影部2は、CCDあるいはC-MOSなど、可視光に感度を有する光電変換素子のアレイで構成された2次元検出器と、その2次元検出器上に道路を含む撮影範囲の像を結像する結像光学系とを有する。撮影部2は、一定の撮影周期(例えば1/30秒)ごとに、同一の撮影範囲を撮影し、その撮影範囲を写した、例えば640x480画素の画像を生成する。本実施形態において、画像に含まれる各画素の輝度は、256階調で表され、0〜255の範囲の数値をとる。そして撮影部2は、画像を生成する度に、その画像を監視装置3へ出力する。   For example, the photographing unit 2 is fixedly installed outdoors, and a surveillance worker such as a guard guards a road and a photographing range including a road in order to monitor a moving object such as a person or a vehicle on the road. Generate an image. For this purpose, the imaging unit 2 includes a two-dimensional detector composed of an array of photoelectric conversion elements having sensitivity to visible light, such as CCD or C-MOS, and an image of an imaging range including a road on the two-dimensional detector. And an imaging optical system for imaging. The imaging unit 2 captures the same imaging range at a certain imaging cycle (for example, 1/30 second), and generates an image of, for example, 640 × 480 pixels that captures the imaging range. In the present embodiment, the luminance of each pixel included in the image is represented by 256 gradations and takes a numerical value in the range of 0 to 255. The photographing unit 2 outputs the image to the monitoring device 3 every time an image is generated.

図2(a)及び図2(b)は、撮影部により生成される画像の一例を示す図である。撮影部2は、道路、並びに道路上の人及び車両等の移動物体の監視を開始する前(以下、運用前という)に、その撮影範囲全体が恒常的に遮られないように設置される。この場合、撮影部2により図2(a)に示される画像200が生成され、監視システム1は、その監視機能を十分に果たすことができる。その後、撮影部2のレンズに汚れが付着したり、街路樹が生長し、撮影部2により図2(b)に示される画像201が生成される。画像201に示されるように、撮影部2のレンズに付着した汚れ210及び生長した街路樹211等によって撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られるため、監視システム1は、その監視機能を十分に果たすことができなくなる。   2A and 2B are diagrams illustrating an example of an image generated by the photographing unit. The imaging unit 2 is installed so that the entire imaging range is not constantly obstructed before monitoring of a road and a moving object such as a person and a vehicle on the road is started (hereinafter referred to as “before operation”). In this case, the imaging unit 2 generates the image 200 shown in FIG. 2A, and the monitoring system 1 can sufficiently perform the monitoring function. Thereafter, dirt is attached to the lens of the photographing unit 2 or a roadside tree grows, and the photographing unit 2 generates an image 201 shown in FIG. As shown in the image 201, since at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked by the dirt 210 attached to the lens of the photographing unit 2 and the grown roadside tree 211, the monitoring system 1 The monitoring function cannot be sufficiently performed.

監視装置3は、例えば、屋内に設置される据え置き型のコンピュータである。監視装置3は、撮影部2から画像を受け取る度に、監視作業員が道路、並びに道路上の人及び車両等の移動物体を監視することを可能とするために、その画像を表示装置4へ表示させる。また、監視装置3は、撮影範囲異常判定装置の一例であり、撮影部2から受け取った画像に基づいて、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する。そして監視装置3は、異常が発生している場合、例えば、その旨を表す警告メッセージを表示装置4へ表示させて監視作業員に通知する。   The monitoring device 3 is, for example, a stationary computer installed indoors. Each time the monitoring device 3 receives an image from the photographing unit 2, the monitoring device 3 displays the image to the display device 4 in order to allow the monitoring worker to monitor the road and moving objects such as people and vehicles on the road. Display. In addition, the monitoring device 3 is an example of a shooting range abnormality determination device, and based on the image received from the shooting unit 2, is there an abnormality in which at least a part of the shooting range of the shooting unit 2 is constantly blocked? Determine whether or not. Then, when an abnormality has occurred, the monitoring device 3 displays a warning message to that effect on the display device 4 and notifies the monitoring worker, for example.

監視装置3は、インターフェース部31と、記憶部32と、制御部33とを有する。インターフェース部31及び記憶部32は、それぞれ、バスを介して制御部33と接続されている。   The monitoring device 3 includes an interface unit 31, a storage unit 32, and a control unit 33. The interface unit 31 and the storage unit 32 are each connected to the control unit 33 via a bus.

インターフェース部31は、ネットワークに監視装置3を接続するためのインターフェース回路を有する。そしてインターフェース部31は、撮影部2からネットワークを介して画像を受け取り、その画像を制御部33へ渡す。   The interface unit 31 includes an interface circuit for connecting the monitoring device 3 to the network. The interface unit 31 receives an image from the photographing unit 2 via the network and passes the image to the control unit 33.

記憶部32は、例えば、電気的に書き換え可能な不揮発性メモリ及び揮発性メモリなどの半導体メモリを有する。そして記憶部32は、監視装置3を制御するための各種プログラム、及び制御部33による一時的な演算結果などを記憶する。各種プログラムには、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定するための撮影範囲異常判定用コンピュータプログラムが含まれる。なお、記憶部32は、監視作業員及び監視システム1の管理者等が追って確認できるように、表示装置4へ表示された画像を保存してもよい。   The storage unit 32 includes, for example, a semiconductor memory such as an electrically rewritable nonvolatile memory and a volatile memory. And the memory | storage part 32 memorize | stores the various programs for controlling the monitoring apparatus 3, the temporary calculation result by the control part 33, etc. FIG. The various programs include an imaging range abnormality determination computer program for determining whether or not an abnormality that permanently blocks at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 has occurred. Note that the storage unit 32 may store an image displayed on the display device 4 so that a monitoring worker, an administrator of the monitoring system 1 and the like can check the information later.

制御部33は、1個もしくは複数個の図示していないプロセッサ及びその周辺回路を有する。そして制御部33は、そのプロセッサ上で記憶部32に記憶される各種プログラムを実行することにより、監視装置3全体を制御する。例えば、制御部33は、そのプロセッサ上で記憶部32に記憶される撮影範囲異常判定用コンピュータプログラムを実行することにより、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する。   The control unit 33 includes one or a plurality of processors (not shown) and their peripheral circuits. And the control part 33 controls the monitoring apparatus 3 whole by running the various programs memorize | stored in the memory | storage part 32 on the processor. For example, the control unit 33 executes an imaging range abnormality determination computer program stored in the storage unit 32 on the processor, thereby causing an abnormality in which at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked. It is determined whether or not.

表示装置4は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機エレクトロニクスルミネッセンスディスプレイを有し、撮影部2から受け取った画像を表示する。表示装置4は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している場合、例えば、その旨を表す警告メッセージを表示装置4へ表示させて監視作業員に通知する。   The display device 4 includes, for example, a liquid crystal display or an organic electronics luminescence display, and displays an image received from the photographing unit 2. When an abnormality occurs in which at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked, the display device 4 displays, for example, a warning message to that effect on the display device 4 and notifies the monitoring worker. To do.

図3は、制御部33の機能ブロック図である。図3に示すように、制御部33は、サンプル画像取得部331と、統計画像生成部332と、異常判定部333とを有する。   FIG. 3 is a functional block diagram of the control unit 33. As illustrated in FIG. 3, the control unit 33 includes a sample image acquisition unit 331, a statistical image generation unit 332, and an abnormality determination unit 333.

サンプル画像取得部331は、予め設定された所定のサンプリング期間中において、撮影部2から受け取った画像のうち、所定のサンプリング周期ごとの画像をサンプル画像として記憶部32に記憶する。   The sample image acquisition unit 331 stores an image for each predetermined sampling period in the storage unit 32 as a sample image among images received from the imaging unit 2 during a preset predetermined sampling period.

例えば、運用前に監視システム1の管理者により参照画像の生成が操作部(図示せず)を通じて指示された場合、サンプル画像取得部331は、サンプル画像の取得を開始する。監視システム1の管理者は、撮影部2のレンズに付着した汚れ及び生長した街路樹等によって撮影部2の撮影範囲全体が恒常的に遮られている状態でないことを確認する。そして撮影部2の撮影範囲全体が恒常的に遮られている状態でなければ、監視システム1の管理者は、撮影部2の撮影範囲が正常な状態であると判断して、参照画像の生成を指示すればよい。   For example, when the administrator of the monitoring system 1 instructs the generation of a reference image through an operation unit (not shown) before operation, the sample image acquisition unit 331 starts acquiring the sample image. The administrator of the monitoring system 1 confirms that the entire photographing range of the photographing unit 2 is not constantly obstructed by dirt attached to the lens of the photographing unit 2 and a grown roadside tree. If the entire shooting range of the shooting unit 2 is not constantly blocked, the administrator of the monitoring system 1 determines that the shooting range of the shooting unit 2 is in a normal state, and generates a reference image. Can be indicated.

サンプル画像取得部331は、サンプリング周期ごとに、撮影部2から受け取った画像を、サンプル画像として記憶部32に記憶する。そしてサンプル画像取得部331は、監視システム1の管理者により参照画像の生成が指示されてから所定のサンプリング期間が経過したときに、サンプル画像の取得を終了する。本実施形態において、所定のサンプリング期間は、24時間に設定される。また、サンプリング周期は、30秒に設定される。そのため、記憶部32には、合計2880枚のサンプル画像が記憶される。   The sample image acquisition unit 331 stores the image received from the imaging unit 2 in the storage unit 32 as a sample image for each sampling period. Then, the sample image acquisition unit 331 ends the acquisition of the sample image when a predetermined sampling period has elapsed since the generation of the reference image is instructed by the administrator of the monitoring system 1. In the present embodiment, the predetermined sampling period is set to 24 hours. The sampling period is set to 30 seconds. Therefore, a total of 2880 sample images are stored in the storage unit 32.

一方、道路、並びに道路上の人及び車両等の移動物体の監視中(以下、運用中という)、サンプル画像取得部331は、撮影範囲異常判定処理の実行タイミングになったか否かを判定する。撮影範囲異常判定処理の実行タイミングは、例えば、定期的(例えば、1週間、あるいは、1ヶ月ごと)に到来するように、予めスケジューリングされていればよい。サンプル画像取得部331は、運用前と同様に、撮影範囲異常判定処理の実行タイミングにおいても、所定のサンプリング期間中、サンプリング周期ごとに、撮影部2から受け取った画像をサンプル画像として記憶部32に記憶する。   On the other hand, during monitoring of roads and moving objects such as people and vehicles on the roads (hereinafter referred to as “in operation”), the sample image acquisition unit 331 determines whether or not it is the execution timing of the imaging range abnormality determination process. The execution timing of the imaging range abnormality determination process may be scheduled in advance so as to arrive regularly (for example, every week or every month). The sample image acquisition unit 331 also stores the image received from the imaging unit 2 as a sample image in the storage unit 32 for each sampling period during a predetermined sampling period at the execution timing of the imaging range abnormality determination process as before the operation. Remember.

統計画像生成部332は、記憶部32に記憶された、複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求め、各画素の輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する。なお、本実施形態では、統計画像生成部332は、輝度の統計的代表値として、輝度の平均値を算出する。   The statistical image generation unit 332 obtains a statistical representative value of luminance for each pixel at the same position of the plurality of sample images stored in the storage unit 32, and determines the statistical representative value of luminance of each pixel as a corresponding pixel. A statistical image with the brightness of is generated. In the present embodiment, the statistical image generation unit 332 calculates an average value of luminance as a statistical representative value of luminance.

例えば、統計画像生成部332は、サンプル画像の取得を開始してからサンプリング期間が経過したときに、記憶部32からサンプリング期間中に記憶された複数のサンプル画像を読み出す。統計画像生成部332は、読み出した複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとに、輝度の平均値を求める。そして統計画像生成部332は、各画素の輝度の平均値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する。したがって、統計画像は、サンプル画像と同様に、640x480画素の画像であり、各画素の輝度は、256階調で表される。   For example, the statistical image generation unit 332 reads a plurality of sample images stored during the sampling period from the storage unit 32 when the sampling period has elapsed since the start of acquisition of the sample image. The statistical image generation unit 332 calculates an average value of luminance for each pixel at the same position of the plurality of read sample images. The statistical image generation unit 332 generates a statistical image in which the average value of the luminance of each pixel is used as the luminance of the corresponding pixel. Therefore, the statistical image is an image of 640 × 480 pixels, like the sample image, and the luminance of each pixel is represented by 256 gradations.

統計画像生成部332は、運用前であれば、生成した統計画像を、撮影部2の撮影範囲が遮られていない状態の撮影範囲を表す参照画像として記憶部32に記憶する。一方、統計画像生成部332は、撮影範囲異常判定処理の実行時であれば、生成した統計画像を、現在の撮影範囲の状態を表す現在の統計画像として記憶部32に記憶する。   If the statistical image generation unit 332 is not yet in operation, the statistical image generation unit 332 stores the generated statistical image in the storage unit 32 as a reference image representing a shooting range in a state where the shooting range of the shooting unit 2 is not obstructed. On the other hand, the statistical image generation unit 332 stores the generated statistical image in the storage unit 32 as the current statistical image representing the state of the current shooting range when the shooting range abnormality determination process is being executed.

図4(a)〜(d)は、撮影部の撮影範囲全体が恒常的に遮られていない場合のサンプル画像の一例を示す。図4(e)は、図4(a)〜(d)に示されるサンプル画像を用いて生成される統計画像の一例を示す。一方、図5(a)〜(d)は、図4(a)〜(d)に示されるサンプル画像が取得された後に街路樹が生長して撮影部の撮影範囲の一部が恒常的に遮られている場合のサンプル画像の一例を示す。図5(e)は、図5(a)〜(d)に示されるサンプル画像を用いて生成される統計画像の一例を示す。   4A to 4D show examples of sample images when the entire photographing range of the photographing unit is not obstructed constantly. FIG. 4 (e) shows an example of a statistical image generated using the sample images shown in FIGS. 4 (a) to 4 (d). On the other hand, in FIGS. 5A to 5D, the roadside tree grows after the sample images shown in FIGS. 4A to 4D are acquired, and a part of the shooting range of the shooting unit is constantly set. An example of the sample image in the case of being interrupted is shown. FIG.5 (e) shows an example of the statistical image produced | generated using the sample image shown by Fig.5 (a)-(d).

図4(a)に示されるサンプル画像400及び図5(a)に示されるサンプル画像500には、車両が走行していない昼間の道路が写っている。図4(b)に示されるサンプル画像401及び図5(b)に示されるサンプル画像501には、車両が走行していない夕方の道路が写っている。図4(c)に示されるサンプル画像402には車両412が走行している夕方の道路が、図5(c)に示されるサンプル画像502には車両512が走行している夕方の道路が、それぞれ写っている。図4(d)に示されるサンプル画像403及び図5(d)に示されるサンプル画像503には、車両が走行していない夜中の道路が写っている。   The sample image 400 shown in FIG. 4A and the sample image 500 shown in FIG. 5A show a daytime road in which the vehicle is not traveling. The sample image 401 shown in FIG. 4B and the sample image 501 shown in FIG. 5B show an evening road where the vehicle is not traveling. In the sample image 402 shown in FIG. 4C, the evening road on which the vehicle 412 is traveling is shown. In the sample image 502 shown in FIG. 5C, the evening road on which the vehicle 512 is traveling is shown. Each is reflected. In the sample image 403 shown in FIG. 4D and the sample image 503 shown in FIG. 5D, a night road where the vehicle is not traveling is shown.

図4(e)に示される統計画像404は、サンプリング期間中に取得されたサンプル画像400〜403を含む複数のサンプル画像の同一位置における画素の輝度の平均値を、対応する画素の輝度として生成される。図5(e)に示される統計画像504は、サンプリング期間中に取得されたサンプル画像500〜503を含む複数のサンプル画像の同一位置における画素の輝度の平均値を、対応する画素の輝度として生成される。   The statistical image 404 shown in FIG. 4 (e) generates, as the luminance of the corresponding pixel, the average value of the luminance of the pixels at the same position of a plurality of sample images including the sample images 400 to 403 acquired during the sampling period. Is done. The statistical image 504 shown in FIG. 5E generates an average value of the luminances of the pixels at the same position of a plurality of sample images including the sample images 500 to 503 acquired during the sampling period as the luminance of the corresponding pixel. Is done.

サンプル画像400〜403の各画素の輝度の変化、及びサンプル画像500〜503の各画素の輝度の変化は、主に一日の明るさの変化に起因する。本実施形態では、このような一日の明るさの変化に起因する統計画像上の各画素の輝度への影響を軽減するために、サンプリング期間は、撮影範囲の環境光による明るさの変化の周期の一例である24時間、すなわち一日とされている。これにより、撮影部2の撮影範囲の一部を恒常的に遮っている街路樹511以外の固定物体が写っている範囲の各画素の輝度は、それぞれ、統計画像404と統計画像504との間では略同一となる。   The change in the brightness of each pixel in the sample images 400 to 403 and the change in the brightness of each pixel in the sample images 500 to 503 are mainly caused by a change in the brightness of the day. In this embodiment, in order to reduce the influence on the brightness of each pixel on the statistical image due to such a change in brightness of the day, the sampling period is a change in brightness due to ambient light in the shooting range. One example of the cycle is 24 hours, that is, one day. Thereby, the brightness | luminance of each pixel of the range in which the fixed object other than the roadside tree 511 which has always blocked | interrupted a part of imaging | photography range of the imaging | photography part 2 is reflected between the statistical image 404 and the statistical image 504, respectively. In, it becomes substantially the same.

なお、サンプル画像402では、車両412が写っている範囲の各画素の輝度が、それぞれ、サンプル画像401の対応する範囲の各画素の輝度から変化する。同様に、サンプル画像502では、車両512が写っている範囲の各画素の輝度が、それぞれ、サンプル画像501の対応する範囲の各画素の輝度から変化する。このような車両412及び512等の移動物体は、サンプル画像に常に写し出されるものではなく、かつサンプル画像の同一の位置に写し出されるものでもない。すなわち、車両412及び512等の移動物体は、撮影部2の撮影範囲の一部を恒常的に遮る街路樹511とは異なり、撮影部2の撮影範囲を一時的に遮るものに過ぎない。撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを適切に判定するためには、撮影部2の撮影範囲を一時的に遮るに過ぎない移動物体により、統計画像404及び504上の各画素の輝度が影響されないようにすることが好ましい。そこで、本実施形態では、統計画像上の各画素の輝度が移動物体による対応画素の輝度のばらつきに影響されないように、所定のサンプリング期間に取得されるサンプル画像の枚数が決定される。   In the sample image 402, the luminance of each pixel in the range in which the vehicle 412 is shown varies from the luminance of each pixel in the corresponding range of the sample image 401. Similarly, in the sample image 502, the luminance of each pixel in the range where the vehicle 512 is shown changes from the luminance of each pixel in the corresponding range of the sample image 501. Such moving objects such as the vehicles 412 and 512 are not always projected on the sample image and are not projected at the same position on the sample image. In other words, the moving objects such as the vehicles 412 and 512 are merely temporarily blocking the shooting range of the shooting unit 2, unlike the roadside tree 511 that constantly blocks a part of the shooting range of the shooting unit 2. In order to appropriately determine whether or not an abnormality has occurred in which at least a part of the shooting range of the shooting unit 2 is constantly blocked, a moving object that only temporarily blocks the shooting range of the shooting unit 2 is used. It is preferable that the brightness of each pixel on the statistical images 404 and 504 is not affected. Therefore, in the present embodiment, the number of sample images acquired in a predetermined sampling period is determined so that the luminance of each pixel on the statistical image is not affected by the variation in luminance of the corresponding pixel due to the moving object.

すなわち、サンプル画像の同一位置における画素の輝度の平均値の標準偏差は、サンプル画像の枚数の平方根に反比例する。このため、統計画像を生成する際に用いられるサンプル画像の枚数が多いほど、サンプル画像の同一位置における画素の輝度の平均値の標準偏差は小さくなる。本実施形態では、サンプル画像の各画素の輝度が256階調で表されている。そのため、統計画像生成部332は、サンプル画像を2500枚以上用いることで、サンプル画像の同一位置における画素の輝度の平均値の標準偏差を、例えば1階調以下と十分に小さくすることができる。そこで、本実施形態では、サンプリング周期は、例えば、30秒に設定される。この場合、サンプリング期間が24時間であるため、統計画像の生成に利用されるサンプル画像の枚数は2880枚となる。このため、統計画像404及び504において、撮影部2の撮影範囲を一時的に遮るに過ぎない車両412及び512等の移動物体による輝度への影響は十分に小さくなる。   That is, the standard deviation of the average luminance of the pixels at the same position of the sample image is inversely proportional to the square root of the number of sample images. For this reason, the standard deviation of the average value of the brightness | luminance of the pixel in the same position of a sample image becomes so small that the number of sample images used when producing | generating a statistical image is large. In the present embodiment, the luminance of each pixel of the sample image is represented by 256 gradations. Therefore, the statistical image generation unit 332 can sufficiently reduce the standard deviation of the average value of the luminance of the pixels at the same position of the sample image to, for example, one gradation or less by using 2500 or more sample images. Therefore, in this embodiment, the sampling period is set to 30 seconds, for example. In this case, since the sampling period is 24 hours, the number of sample images used for generating the statistical image is 2880. For this reason, in the statistical images 404 and 504, the influence on the brightness by moving objects such as the vehicles 412 and 512 that only temporarily block the shooting range of the shooting unit 2 is sufficiently reduced.

一方、撮影部2の撮影範囲を恒常的に遮っている街路樹511は、撮影範囲を一時的に遮るに過ぎない車両412及び512等の移動物体とは異なり、図5(a)〜(d)に示されるサンプル画像500〜503の同一位置に常に写し出される。そして図5(a)〜(d)に示されるサンプル画像500〜503の街路樹511が写っている範囲の各画素の輝度は、図5(a)〜(d)に示されるサンプル画像400〜403の対応する範囲の各画素の輝度とは異なるものとなる。このため、図5(e)に示される統計画像504でも、街路樹511が表れている範囲の各画素の輝度が、図4(e)に示される統計画像404の対応する各画素の輝度と異なるものとなる。   On the other hand, the roadside tree 511 that constantly blocks the shooting range of the shooting unit 2 is different from moving objects such as the vehicles 412 and 512 that only temporarily block the shooting range, as shown in FIGS. The sample images 500 to 503 shown in FIG. And the brightness | luminance of each pixel of the range in which the street tree 511 of the sample images 500-503 shown by FIG. 5 (a)-(d) is reflected is sample image 400-shown by FIG. 5 (a)-(d). The luminance of each pixel in the corresponding range 403 is different. For this reason, also in the statistical image 504 shown in FIG. 5E, the luminance of each pixel in the range where the street tree 511 appears is equal to the luminance of each corresponding pixel in the statistical image 404 shown in FIG. It will be different.

このように、統計画像504のうち街路樹511によって撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られていない範囲の各画素の輝度は、統計画像404の対応する各画素の輝度と略等しくなる。一方、統計画像504のうち街路樹511によって撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られている範囲の各画素の輝度は、統計画像404の対応する各画素の輝度と異なるものとなる。   Thus, the luminance of each pixel in the statistical image 504 in the range where the shooting range of the imaging unit 2 is not constantly blocked by the street tree 511 is substantially equal to the luminance of each corresponding pixel in the statistical image 404. On the other hand, the luminance of each pixel in the statistical image 504 in the range where the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked by the street tree 511 is different from the luminance of each corresponding pixel in the statistical image 404.

異常判定部333は、現在の統計画像を参照画像と比較して、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する。   The abnormality determination unit 333 compares the current statistical image with the reference image, and determines whether or not an abnormality in which at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked has occurred.

例えば、異常判定部333は、画素ごとに、現在の統計画像と参照画像との対応する画素間の輝度の差分値を求める。そして異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数を求める。上記のように、撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られていない範囲の各画素の輝度は、撮影範囲が恒常的に遮られていない範囲の対応する画素の輝度と略等しくなる。一方、撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られている範囲の各画素の輝度は、撮影範囲が恒常的に遮られていない範囲の対応する画素の輝度と異なるものとなる。このため、撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られている範囲では、撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られていない範囲よりも、現在の統計画像と参照画像との対応する画素間の輝度の差分値が大きくなる。異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像との対応する画素間の輝度の差分値を第1の閾値と比較することで、撮影部2の撮影範囲が恒常的に遮られている可能性がある範囲の画素を抽出することができる。そこで、第1の閾値は、例えば、10〜50程度の値、例えば、20が設定されればよい。   For example, the abnormality determining unit 333 obtains a luminance difference value between corresponding pixels of the current statistical image and the reference image for each pixel. Then, the abnormality determination unit 333 obtains the number of pixels for which the luminance difference value is equal to or greater than the first threshold value. As described above, the luminance of each pixel in the range where the photographing range of the photographing unit 2 is not constantly obstructed is substantially equal to the luminance of the corresponding pixel in the range where the photographing range is not constantly obstructed. On the other hand, the luminance of each pixel in the range where the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked is different from the luminance of the corresponding pixel in the range where the imaging range is not constantly blocked. For this reason, in the range where the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked, the corresponding pixels of the current statistical image and the reference image are compared to the range where the imaging range of the imaging unit 2 is not constantly blocked. The difference value of the brightness between them increases. The abnormality determination unit 333 may constantly block the shooting range of the shooting unit 2 by comparing the difference value of the luminance between corresponding pixels of the current statistical image and the reference image with the first threshold value. A range of pixels can be extracted. Therefore, the first threshold value may be set to a value of about 10 to 50, for example, 20, for example.

撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られている場合、撮影範囲全体が遮られていない場合よりも、現在の統計画像の画素のうち、参照画像の対応する画素と輝度が異なる画素の数が多くなる。すなわち、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が多くなる。そこで、本実施形態において、異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が、第2の閾値以上であるか否かを判定する。   When at least a part of the shooting range of the shooting unit 2 is constantly blocked, compared to the case where the entire shooting range is not blocked, the corresponding pixel and brightness of the reference image among the pixels of the current statistical image The number of different pixels increases. That is, the number of pixels whose luminance difference value is equal to or greater than the first threshold value increases. Therefore, in the present embodiment, the abnormality determination unit 333 determines whether or not the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold is greater than or equal to the second threshold.

異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が、第2の閾値未満であれば、撮影部2の撮影範囲全体が恒常的に遮られていない正常な状態であると判定する。一方、異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が、第2の閾値以上であれば、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生していると判定する。これにより、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを適切に判定することができる。異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している場合、例えば、その旨を表す警告メッセージを表示装置4に表示されている画像に重ねて表示させて監視作業員に通知する。   The abnormality determination unit 333 is in a normal state where the entire imaging range of the imaging unit 2 is not obstructed constantly if the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold is less than the second threshold. It is determined that On the other hand, the abnormality determination unit 333 constantly blocks at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 if the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold is greater than or equal to the second threshold. It is determined that an abnormality has occurred. Thereby, the abnormality determination unit 333 can appropriately determine whether or not an abnormality that constantly blocks at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 has occurred. If there is an abnormality in which at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked, the abnormality determining unit 333, for example, superimposes a warning message indicating that on the image displayed on the display device 4. To display to the monitoring worker.

なお、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨を、例えばスピーカ(図示せず)から出力される警告音により、監視作業員に通知してもよい。また、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨を、例えばランプ(図示せず)を点灯させることにより、監視作業員に通知してもよい。さらに、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨の通知を、例えばネットワークを介して接続される中央管理システム等に送信して、監視システム1の管理者等に通知してもよい。異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨を、表示装置4への表示、スピーカへの出力、ランプの点灯、及び中央管理システムへの送信等のうちの一部を組み合わせて通知してもよい。あるいは、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨を、表示装置4への表示、スピーカへの出力、ランプの点灯、及び中央管理システムへの送信等の全部を行って通知してもよい。   Note that the abnormality determination unit 333 indicates that an abnormality in which at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked is generated by, for example, a warning sound output from a speaker (not shown). You may be notified. In addition, the abnormality determination unit 333 notifies the monitoring worker that the abnormality that the at least part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked has occurred by, for example, lighting a lamp (not shown). You may be notified. Furthermore, the abnormality determination unit 333 transmits a notification that an abnormality has occurred in which at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly blocked to, for example, a central management system connected via a network. Thus, the administrator of the monitoring system 1 may be notified. The abnormality determination unit 333 indicates that an abnormality in which at least a part of the photographing range of the photographing unit 2 is constantly interrupted is displayed on the display device 4, output to the speaker, lamp lighting, and central management. A part of transmission to the system or the like may be combined and notified. Alternatively, the abnormality determination unit 333 indicates that an abnormality in which at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly interrupted is displayed on the display device 4, output to the speaker, lighting of the lamp, and You may notify by performing all the transmissions etc. to a central management system.

図6は、制御部33により実行される参照画像生成処理の動作フローチャートである。制御部33は、例えば運用前に監視システム1の管理者により参照画像の生成が指示されたことに応答して、この参照画像生成処理を実行する。   FIG. 6 is an operation flowchart of reference image generation processing executed by the control unit 33. For example, the control unit 33 executes the reference image generation process in response to an instruction to generate a reference image by the administrator of the monitoring system 1 before operation.

まず、サンプル画像取得部331は、サンプリング周期ごとに、撮影部2から受け取った画像をサンプル画像として記憶部32に記憶する(ステップS101)。   First, the sample image acquisition unit 331 stores the image received from the imaging unit 2 in the storage unit 32 as a sample image for each sampling period (step S101).

サンプル画像取得部331は、サンプル画像の取得を開始してからサンプリング期間が経過したか否かを判定する(ステップS102)。サンプリング期間が経過していなければ(ステップS102−No)、サンプル画像取得部331は、ステップS101以降の処理を繰り返す。   The sample image acquisition unit 331 determines whether the sampling period has elapsed since the start of acquisition of the sample image (step S102). If the sampling period has not elapsed (No at Step S102), the sample image acquisition unit 331 repeats the processes after Step S101.

一方、サンプリング期間が経過した場合(ステップS102−Yes)、統計画像生成部332は、サンプリング期間に記憶部32に記憶された複数のサンプル画像を用いて統計画像を生成する(ステップS103)。   On the other hand, when the sampling period has elapsed (step S102—Yes), the statistical image generation unit 332 generates a statistical image using a plurality of sample images stored in the storage unit 32 during the sampling period (step S103).

そして統計画像生成部332は、生成した統計画像を参照画像として記憶部32に記憶し(ステップS104)、参照画像生成処理を終了する。   Then, the statistical image generation unit 332 stores the generated statistical image as a reference image in the storage unit 32 (step S104), and ends the reference image generation process.

図7は、制御部33により実行される撮影範囲異常判定処理の動作フローチャートである。制御部33は、運用中、予めスケジューリングされた撮影範囲異常判定処理の実行タイミングが到来するごとに、この撮影範囲異常判定処理を実行する。   FIG. 7 is an operation flowchart of an imaging range abnormality determination process executed by the control unit 33. During operation, the control unit 33 executes the imaging range abnormality determination process every time the execution timing of the imaging range abnormality determination process scheduled in advance arrives.

まず、サンプル画像取得部331は、サンプリング周期ごとに、撮影部2から受け取った画像を、サンプル画像として記憶部32に記憶する(ステップS201)。   First, the sample image acquisition unit 331 stores the image received from the imaging unit 2 in the storage unit 32 as a sample image for each sampling period (step S201).

サンプル画像取得部331は、サンプル画像の取得を開始してからサンプリング期間が経過したか否かを判定する(ステップS202)。サンプリング期間が経過していなければ(ステップS202−No)、サンプル画像取得部331は、ステップS201以降の処理を繰り返す。   The sample image acquisition unit 331 determines whether the sampling period has elapsed since the start of acquisition of the sample image (step S202). If the sampling period has not elapsed (No at Step S202), the sample image acquisition unit 331 repeats the processes after Step S201.

一方、サンプリング期間が経過した場合(ステップS202−Yes)、統計画像生成部332は、サンプリング期間中に記憶部32に記憶された複数のサンプル画像を用いて現在の統計画像を生成する(ステップS203)。そして統計画像生成部332は、その現在の統計画像を記憶部32に記憶する(ステップS204)。   On the other hand, when the sampling period has elapsed (step S202—Yes), the statistical image generation unit 332 generates a current statistical image using a plurality of sample images stored in the storage unit 32 during the sampling period (step S203). ). Then, the statistical image generation unit 332 stores the current statistical image in the storage unit 32 (step S204).

異常判定部333は、画素ごとに、現在の統計画像と参照画像との対応する画素間の輝度の差分値を求める(ステップS205)。   The abnormality determining unit 333 obtains a luminance difference value between corresponding pixels of the current statistical image and the reference image for each pixel (step S205).

そして異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数を求める(ステップS206)。   Then, the abnormality determining unit 333 obtains the number of pixels for which the luminance difference value is equal to or greater than the first threshold (step S206).

異常判定部333は、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が、第2の閾値以上であるか否かを判定する(ステップS207)。輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値未満であれば(ステップS207−No)、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲全体が恒常的に遮られていない正常な状態であると判定して、異常判定処理を終了する。   The abnormality determination unit 333 determines whether or not the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold is greater than or equal to the second threshold (step S207). If the number of pixels for which the luminance difference value is equal to or greater than the first threshold is less than the second threshold (No in step S207), the abnormality determination unit 333 constantly blocks the entire imaging range of the imaging unit 2. It is determined that the state is not normal, and the abnormality determination process is terminated.

一方、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値以上である場合(ステップS207−Yes)、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られている異常が発生していると判定する。この場合、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生している旨を表す警告メッセージを表示装置4へ表示させる(ステップS208)。その後、制御部33は、異常判定処理を終了する。   On the other hand, when the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold is greater than or equal to the second threshold (Yes in step S207), the abnormality determination unit 333 determines that at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 is It is determined that an abnormality that is constantly obstructed has occurred. In this case, the abnormality determination unit 333 causes the display device 4 to display a warning message indicating that an abnormality that permanently blocks at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 has occurred (step S208). Thereafter, the control unit 33 ends the abnormality determination process.

以上説明したように、この監視装置は、撮影部が同一の撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求める。そして監視装置は、各画素の輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する。監視装置は、統計画像を、撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の撮影範囲を表す参照画像と比較して、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する。これにより、監視装置は、撮影部の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを適切に判定することができる。   As described above, this monitoring apparatus obtains a statistical representative value of luminance for each pixel at the same position of a plurality of images obtained by the imaging unit imaging the same imaging range over a predetermined period. Then, the monitoring device generates a statistical image in which the statistical representative value of the luminance of each pixel is the luminance of the corresponding pixel. The monitoring device compares the statistical image with a reference image representing a shooting range in a state where the shooting range is not constantly obstructed, and whether or not an abnormality in which at least a part of the shooting range is constantly blocked occurs. Determine whether. Thereby, the monitoring apparatus can appropriately determine whether or not an abnormality has occurred in which at least a part of the imaging range of the imaging unit is constantly blocked.

なお、変形例によれば、統計画像の画素の輝度として求められる、複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとの輝度の統計的代表値は、輝度の中央値、あるいは輝度の最頻値であってもよい。この場合には、サンプル画像間の対応画素の輝度のばらつき、及び、輝度が大きく異なるサンプル画像の存在が統計画像の画素値に与える影響が少なくて済むので、上記の実施形態よりも、サンプリング周期は長くてもよい。   According to the modification, the statistical representative value of the luminance for each pixel at the same position of the plurality of sample images obtained as the luminance of the pixel of the statistical image is the median luminance or the mode of luminance. May be. In this case, since the variation in the luminance of the corresponding pixel between the sample images and the influence of the presence of the sample image having greatly different luminance on the pixel value of the statistical image can be reduced, the sampling period is more than that in the above embodiment. May be long.

他の変形例によれば、監視装置3は、互いに環境条件が異なる複数の参照画像を記憶部32に記憶してもよい。例えば、監視装置3は、季節ごとに複数の統計画像を生成して参照画像として記憶部32に記憶すればよい。夏季に取得された複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとの輝度の平均値は、夏季に比べて日照時間が短い冬季に取得された複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとの輝度の平均値よりも高くなる。このため、夏季に生成された統計画像の各画素の輝度は、冬季に生成された統計画像の各画素の輝度よりも高くなる。さらに、監視装置3は、天候ごとに複数の統計画像を生成して参照画像として記憶部32に記憶してもよく、あるいは季節ごとかつ天候ごとに参照画像を生成して記憶部32に記憶してもよい。晴天時に取得された複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとの輝度の平均値は、雲天時、雨天時、及び雪天時に取得された複数のサンプル画像の同一位置における画素ごとの輝度の平均値よりも高くなる。このため、晴天時に取得された統計画像の各画素の輝度は、雲天時、雨天時、及び雪天時に取得された統計画像の各画素の輝度よりも高くなる。   According to another modification, the monitoring device 3 may store a plurality of reference images having different environmental conditions in the storage unit 32. For example, the monitoring device 3 may generate a plurality of statistical images for each season and store them in the storage unit 32 as reference images. The average value of brightness for each pixel at the same position in multiple sample images acquired in summer is the average value of the brightness for each pixel at the same position in multiple sample images acquired in winter when the sunshine time is shorter than in summer. Higher than. For this reason, the luminance of each pixel of the statistical image generated in the summer is higher than the luminance of each pixel of the statistical image generated in the winter. Furthermore, the monitoring device 3 may generate a plurality of statistical images for each weather and store them as reference images in the storage unit 32, or generate a reference image for each season and each weather and store them in the storage unit 32. May be. The average value of luminance for each pixel at the same position of a plurality of sample images acquired during clear weather is the average value of the luminance for each pixel at the same position of a plurality of sample images acquired during cloudy weather, rainy weather, and snowy weather. Higher than. For this reason, the brightness of each pixel of the statistical image acquired during fine weather is higher than the brightness of each pixel of the statistical image acquired during cloudy weather, rainy weather, and snowy weather.

例えば、統計画像生成部332は、季節ごと及び/または天候ごとに統計画像を生成し、それぞれを参照画像として記憶部32に記憶する。そして異常判定部333は、現在の統計画像を、記憶部32に記憶された、環境条件の異なる複数の参照画像のそれぞれと比較する。異常判定部333は、現在の統計画像と複数の参照画像のうちの少なくとも一つとの比較結果が、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られていない条件を満たす場合、異常が発生していないと判定すればよい。例えば、異常判定部333は、複数の参照画像のそれぞれについて、画素ごとに、統計画像と参照画像との対応する画素間の輝度の差分値を求め、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値以上であるか否かを判定する。そして輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値未満となる参照画像が少なくとも一つあれば、異常判定部333は、撮影部2の撮影範囲全体が恒常的に遮られてない正常な状態であると判定すればよい。一方、異常判定部333は、何れの参照画像についても、輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値以上となる場合、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生していると判定すればよい。これにより、異常判定部333は、撮影範囲の環境条件の変化による参照画像上の各画素の輝度の変化が生じる場合でも、撮影部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かをより正確に判定できる。   For example, the statistical image generation unit 332 generates a statistical image for each season and / or weather, and stores each statistical image in the storage unit 32 as a reference image. Then, the abnormality determination unit 333 compares the current statistical image with each of a plurality of reference images stored in the storage unit 32 and having different environmental conditions. The abnormality determination unit 333 indicates that an abnormality has occurred when a comparison result between the current statistical image and at least one of the plurality of reference images satisfies a condition that at least a part of the shooting range is not constantly blocked. What is necessary is just to determine that it is not. For example, the abnormality determination unit 333 obtains a luminance difference value between corresponding pixels of the statistical image and the reference image for each of the plurality of reference images, and the luminance difference value is equal to or greater than the first threshold value. It is determined whether or not the number of pixels that are equal to or greater than the second threshold value. If there is at least one reference image in which the number of pixels whose luminance difference value is greater than or equal to the first threshold value is less than the second threshold value, the abnormality determination unit 333 causes the entire imaging range of the imaging unit 2 to be constant. What is necessary is just to determine with it being the normal state which is not obstruct | occluded. On the other hand, for any reference image, the abnormality determination unit 333 has at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 when the number of pixels whose luminance difference value is equal to or greater than the first threshold is equal to or greater than the second threshold. What is necessary is just to determine with the abnormality which is obstruct | occluded steadily. As a result, the abnormality determination unit 333 has an abnormality in which at least a part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked even when the luminance of each pixel on the reference image changes due to a change in the environmental condition of the imaging range. It can be determined more accurately whether or not it has occurred.

あるいは、異常判定部333は、環境条件ごとの複数の参照画像を記憶する記憶部32から、現在の統計画像の生成時の環境条件に対応する参照画像を読み出して、現在の統計画像と比較してもよい。例えば、異常判定部333は、制御部33に設定されている日付情報等から季節を特定し、特定した季節の参照画像を記憶部32から読み出して現在の統計画像と比較してもよい。また、異常判定部333は、例えば天候情報を管理するサーバ装置からネットワークを介して天候情報を取得し、取得した天候情報から特定される天候の参照画像を記憶部32から読み出して現在の統計画像と比較してもよい。あるいは、監視カメラ2の外面または近傍に、監視装置3とネットワークを介して接続された温度計及び湿度計等を設置する。異常判定部333は、温度計で計測される温度及び湿度計で計測される湿度等をネットワークを介して受け取り、受け取った温度及び湿度から天候を特定してもよい。そして異常判定部333は、特定した天候の参照画像を記憶部32から読み出して現在の統計画像と比較すればよい。これにより、異常判定部333は、現在の環境条件に応じた撮影範囲の状態を表す参照画像を、撮影範囲の異常検出に利用できるので、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かをより正確に判定できる。   Or the abnormality determination part 333 reads the reference image corresponding to the environmental condition at the time of the production | generation of the present statistical image from the memory | storage part 32 which memorize | stores the some reference image for every environmental condition, and compares with the present statistical image. May be. For example, the abnormality determination unit 333 may specify a season from date information or the like set in the control unit 33, read a reference image of the specified season from the storage unit 32, and compare it with the current statistical image. In addition, the abnormality determination unit 333 acquires weather information from a server device that manages weather information, for example, via a network, reads a weather reference image specified from the acquired weather information from the storage unit 32, and displays the current statistical image. May be compared. Alternatively, a thermometer, a hygrometer, or the like connected to the monitoring device 3 via a network is installed on the outer surface or the vicinity of the monitoring camera 2. The abnormality determination unit 333 may receive the temperature measured by the thermometer and the humidity measured by the hygrometer via the network, and may specify the weather from the received temperature and humidity. And the abnormality determination part 333 should just read the reference image of the identified weather from the memory | storage part 32, and should compare with the present statistical image. As a result, the abnormality determination unit 333 can use the reference image representing the state of the shooting range according to the current environmental conditions for detecting an abnormality of the shooting range, so that there is an abnormality in which at least a part of the shooting range is constantly blocked. It can be determined more accurately whether or not it has occurred.

さらに、他の変形例によれば、統計画像生成部332は、サンプル画像取得部331がサンプル画像を取得するごとに、そのサンプル画像の各画素の輝度を、中間画像の対応画素の輝度に逐次重み付け加算することにより、統計画像を生成してもよい。例えば、統計画像生成部332は、サンプリング期間の最初に取得されたサンプル画像を中間画像とする。その後、統計画像生成部332は、サンプル画像取得部331がサンプル画像を取得する度に、そのサンプル画像の各画素の輝度を、中間画像の対応画素の輝度に、忘却係数を用いて重み付け加算する。サンプル画像の位置(x,y)における画素の輝度をI(x,y)とし、中間画像の位置(x,y)における画素の輝度Ac(x,y)とし、忘却係数をα(例えば0.01)とする。この場合、位置(x,y)における、更新後の中間画像の画素の輝度Ac'(x,y)は、次式によって表される。
Furthermore, according to another modification, each time the sample image acquisition unit 331 acquires a sample image, the statistical image generation unit 332 sequentially changes the luminance of each pixel of the sample image to the luminance of the corresponding pixel of the intermediate image. A statistical image may be generated by weighted addition. For example, the statistical image generation unit 332 sets the sample image acquired at the beginning of the sampling period as an intermediate image. Thereafter, each time the sample image acquisition unit 331 acquires a sample image, the statistical image generation unit 332 weights and adds the luminance of each pixel of the sample image to the luminance of the corresponding pixel of the intermediate image using a forgetting factor. . The luminance of the pixel at the position (x, y) of the sample image is I (x, y), the luminance of the pixel at the position (x, y) of the intermediate image is Ac (x, y), and the forgetting factor is α (for example, 0.01 ). In this case, the luminance Ac ′ (x, y) of the pixel of the updated intermediate image at the position (x, y) is expressed by the following equation.

統計画像生成部332は、サンプリング期間が経過したときに、記憶部32に記憶されている中間画像を統計画像とすればよい。このようにすれば、監視装置3は、複数のサンプル画像を記憶部32に記憶しなくてもよいため、記憶部32の記憶量を小さくすることができる。   The statistical image generation unit 332 may use the intermediate image stored in the storage unit 32 as the statistical image when the sampling period has elapsed. In this way, since the monitoring device 3 does not have to store a plurality of sample images in the storage unit 32, the storage amount of the storage unit 32 can be reduced.

さらに他の変形例によれば、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像の対応画素間の輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素(以下、着目画素と呼ぶ)に対してラベリング処理を実行することで、互いに隣接する着目画素ごとにグループ化してもよい。そして異常判定部333は、着目画素のグループごとに、そのグループに含まれる着目画素の数を第2の閾値と比較し、着目画素の数が第2の閾値以上となるグループが有れば、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生していると判定してもよい。これにより、異常判定部333は、撮像部2の撮影範囲内のまとまった領域を恒常的に遮るような物体がその撮影範囲内に出現した場合の撮影範囲の異常を適切に検出できる。   According to yet another modification, the abnormality determination unit 333 applies to a pixel whose luminance difference value between corresponding pixels of the current statistical image and the reference image is equal to or greater than a first threshold (hereinafter referred to as a target pixel). By performing the labeling process, the pixels of interest that are adjacent to each other may be grouped. Then, for each group of target pixels, the abnormality determination unit 333 compares the number of target pixels included in the group with the second threshold, and if there is a group in which the number of target pixels is equal to or greater than the second threshold, It may be determined that an abnormality that constantly blocks at least a part of the imaging range has occurred. Accordingly, the abnormality determination unit 333 can appropriately detect an abnormality in the shooting range when an object that constantly blocks a clustered area in the shooting range of the imaging unit 2 appears in the shooting range.

さらに他の変形例によれば、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像とを複数の領域に分け、現在の統計画像と参照画像との対応する領域同士を比較して、撮像部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生したか否かを判定してもよい。例えば、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像との対応する領域内の各対応画素間の輝度の差分値の二乗の合計値(Sum of Squared Difference, SSD)、または輝度の差分値の絶対値の合計値(Sum of Absolute Difference, SAD)を求める。異常判定部333は、SSDまたはSADが所定の閾値以上であれば、現在の統計画像と参照画像との対応する領域同士に相異があると判定すればよい。そして相異する領域が所定数(例えば、1以上の整数)以上あれば、異常判定部333は、その相異する領域において、撮影範囲が恒常的に遮られる異常が発生していると判定できる。   According to still another modified example, the abnormality determination unit 333 divides the current statistical image and the reference image into a plurality of regions, compares corresponding regions of the current statistical image and the reference image, It may be determined whether or not an abnormality has occurred in which at least part of the shooting range of 2 is constantly blocked. For example, the abnormality determination unit 333 may calculate the sum of squared differences (Sum of Squared Difference, SSD) of luminance differences between corresponding pixels in the corresponding region between the current statistical image and the reference image, or the luminance difference value. The sum of absolute values (Sum of Absolute Difference, SAD) is obtained. The abnormality determination unit 333 may determine that there is a difference between corresponding areas of the current statistical image and the reference image if the SSD or SAD is equal to or greater than a predetermined threshold. If the number of different areas is equal to or greater than a predetermined number (for example, an integer of 1 or more), the abnormality determination unit 333 can determine that an abnormality in which the imaging range is constantly blocked occurs in the different areas. .

また、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像との対応する領域内の画素の輝度の正規化相互相関(Normalized Cross-Correlation, NCC)、または、ゼロ平均正規化相互相関(Zero-mean Normalized Cross Correlation, ZNCC)を求めてもよい。異常判定部333は、NCCまたはZNCCが所定の閾値以下であれば、現在の統計画像と参照画像との対応する領域同士に相異があると判定すればよい。そして相異する領域が所定数(例えば、1以上の整数)以上あれば、異常判定部333は、相異する領域に対応する撮影範囲の部分が恒常的に遮られる異常が発生していると判定すればよい。これらの変形例では、異常判定部333は、撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かだけでなく、撮影範囲のうちで恒常的に遮られている部分も特定することができる。   In addition, the abnormality determination unit 333 generates a normalized cross-correlation (NCC) or a zero average normalized cross-correlation (Zero−) of the luminance of pixels in a corresponding region between the current statistical image and the reference image. Mean Normalized Cross Correlation (ZNCC) may be obtained. The abnormality determination unit 333 may determine that there is a difference between corresponding areas of the current statistical image and the reference image if NCC or ZNCC is equal to or less than a predetermined threshold. If the number of different areas is equal to or greater than a predetermined number (for example, an integer equal to or greater than 1), the abnormality determination unit 333 indicates that an abnormality has occurred in which a portion of the imaging range corresponding to the different areas is constantly blocked. What is necessary is just to judge. In these modifications, the abnormality determination unit 333 not only determines whether or not an abnormality in which at least a part of the shooting range is constantly blocked occurs, but also includes a portion of the shooting range that is constantly blocked. Can be identified.

あるいは、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像とのそれぞれから抽出した、エッジやコーナー等の特徴点により現在の統計画像と参照画像とを比較して、撮像部2の撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生したか否かを判定してもよい。例えば、異常判定部333は、現在の統計画像と参照画像との間で位置が異なる特徴点の数が所定数以上あれば、撮影部2の撮影範囲の一部が恒常的に遮られる異常が発生していると判定してもよい。   Alternatively, the abnormality determination unit 333 compares the current statistical image with the reference image using feature points such as edges and corners extracted from each of the current statistical image and the reference image, and determines the shooting range of the imaging unit 2. It may be determined whether or not an abnormality that at least partially obscures has occurred. For example, if the number of feature points whose positions differ between the current statistical image and the reference image is equal to or greater than a predetermined number, the abnormality determination unit 333 has an abnormality in which a part of the imaging range of the imaging unit 2 is constantly blocked. You may determine that it has occurred.

さらに他の変形例によれば、参照画像は、撮影部2のレンズに付着した汚れ及び生長した街路樹等の固定物体、並びに人及び車両等の移動物体によって撮影部2の撮影範囲が遮られていない状態の撮影範囲を写した一つの画像であってもよい。そして参照画像には、各画素の輝度が一日における平均値となるように、輝度を調整する画像処理が施されてもよい。また、参照画像は、撮影範囲異常判定処理において生成される現在の統計画像よりも少ないサンプル画像を用いて生成されてもよい。   According to still another modification, the reference image has a shooting range of the shooting unit 2 blocked by dirt attached to the lens of the shooting unit 2, stationary objects such as a roadside tree, and moving objects such as people and vehicles. It may be a single image that captures the shooting range in a state that is not. The reference image may be subjected to image processing for adjusting the luminance so that the luminance of each pixel becomes an average value for one day. The reference image may be generated using fewer sample images than the current statistical image generated in the shooting range abnormality determination process.

また、上記の実施形態及び変形例による制御部の各部の機能を実現する、撮影範囲異常判定用コンピュータプログラムは、半導体メモリ、磁気記録媒体または光記録媒体といった、コンピュータ読取可能な可搬性の記録媒体に記録された形で提供されてもよい。   A computer program for determining an imaging range abnormality, which realizes the functions of the control units according to the above-described embodiments and modifications, is a computer-readable portable recording medium such as a semiconductor memory, a magnetic recording medium, or an optical recording medium. May be provided in a recorded form.

ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。   All examples and specific terms listed herein are intended for instructional purposes to help the reader understand the concepts contributed by the inventor to the present invention and the promotion of the technology. It should be construed that it is not limited to the construction of any example herein, such specific examples and conditions, with respect to showing the superiority and inferiority of the present invention. Although embodiments of the present invention have been described in detail, it should be understood that various changes, substitutions and modifications can be made thereto without departing from the spirit and scope of the present invention.

1 監視システム
2 撮影部
3 監視装置
4 表示装置
31 インターフェース部
32 記憶部
33 制御部
331 サンプル画像取得部
332 統計画像生成部
333 異常判定部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Monitoring system 2 Imaging | photography part 3 Monitoring apparatus 4 Display apparatus 31 Interface part 32 Memory | storage part 33 Control part 331 Sample image acquisition part 332 Statistical image generation part 333 Abnormality determination part

Claims (7)

撮影部の撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の前記撮影範囲を表す参照画像を記憶する記憶部と、
前記撮影部が前記撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求め、各画素の前記輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成する統計画像生成部と、
前記統計画像を前記参照画像と比較して、前記撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する異常判定部と、
を有する撮影範囲異常判定装置。
A storage unit for storing a reference image representing the imaging range in a state where the imaging range of the imaging unit is not obstructed constantly;
For each pixel at the same position of a plurality of images obtained by shooting the shooting range over a predetermined period, the shooting unit obtains a statistical representative value of the brightness, the statistical representative value of the brightness of each pixel, A statistical image generation unit that generates a statistical image with the brightness of the corresponding pixel;
An abnormality determination unit that compares the statistical image with the reference image and determines whether or not an abnormality in which at least a part of the photographing range is constantly blocked occurs;
An imaging range abnormality determination device having
前記異常判定部は、
画素ごとに、前記統計画像と前記参照画像との対応する画素間の輝度の差分値を求め、
前記輝度の差分値が第1の閾値以上となる画素の数を求め、
前記輝度の差分値が前記第1の閾値以上となる画素の数が第2の閾値以上である場合、前記撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生していると判定する、
請求項1に記載の撮影範囲異常判定装置。
The abnormality determination unit
For each pixel, obtain a difference value of luminance between corresponding pixels of the statistical image and the reference image,
Find the number of pixels for which the difference value of the brightness is equal to or greater than a first threshold
When the number of pixels with the luminance difference value equal to or greater than the first threshold is equal to or greater than the second threshold, it is determined that an abnormality in which at least a part of the imaging range is constantly blocked occurs.
The imaging range abnormality determination device according to claim 1.
前記所定期間は、前記撮影範囲の環境光による明るさの変化の周期であり、前記輝度の統計的代表値は輝度の平均値である、請求項1または2に記載の撮影範囲異常判定装置。   The imaging range abnormality determination device according to claim 1, wherein the predetermined period is a cycle of a change in brightness due to ambient light in the imaging range, and the statistical representative value of the luminance is an average value of luminance. 前記複数の画像の枚数は、前記複数の画像の同一位置における画素の輝度の平均値の標準偏差が前記統計画像における画素の輝度の1階調未満となる枚数である、
請求項1〜3の何れか一項に記載の撮影範囲異常判定装置。
The number of the plurality of images is the number of the standard deviation of the average luminance of the pixels at the same position of the plurality of images is less than one gradation of the luminance of the pixels in the statistical image.
The imaging range abnormality determination device according to any one of claims 1 to 3.
前記記憶部は、互いに異なる環境条件下における、前記撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の前記撮影範囲を表す複数の前記参照画像を記憶し、
前記異常判定部は、前記統計画像を前記複数の参照画像のそれぞれと比較し、当該比較により前記複数の参照画像のうちの少なくとも一つについて、前記撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られていないと判定される場合、前記異常が発生していないと判定する、
請求項1〜4の何れか一項に記載の撮影範囲異常判定装置。
The storage unit stores a plurality of the reference images representing the shooting range in a state where the shooting range is not constantly blocked under different environmental conditions,
The abnormality determination unit compares the statistical image with each of the plurality of reference images, and at least a part of the imaging range is constantly blocked for at least one of the plurality of reference images by the comparison. If it is determined that the abnormality has not occurred, it is determined that the abnormality has not occurred.
The imaging range abnormality determination device according to any one of claims 1 to 4.
撮影部が撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求め、各画素の前記輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成し、
前記統計画像を、前記撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の前記撮影範囲を表す参照画像と比較して、前記撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する、
撮影範囲異常判定方法。
For each pixel at the same position of a plurality of images obtained by photographing the photographing range over a predetermined period, the photographing unit obtains a statistical representative value of the brightness, and corresponds the statistical representative value of the brightness of each pixel. Generate a statistical image with pixel brightness,
Whether the statistical image is compared with a reference image representing the imaging range in a state where the imaging range is not constantly obstructed, and whether or not there is an abnormality in which at least a part of the imaging range is constantly obstructed To determine,
An imaging range abnormality determination method.
撮影部が撮影範囲を所定期間にわたって撮影することにより得られた複数の画像の同一位置における画素ごとに、輝度の統計的代表値を求め、各画素の前記輝度の統計的代表値を、対応する画素の輝度とする統計画像を生成し、
前記統計画像を、前記撮影範囲が恒常的に遮られていない状態の前記撮影範囲を表す参照画像と比較して、前記撮影範囲の少なくとも一部が恒常的に遮られる異常が発生しているか否かを判定する、
ことをコンピュータに実行させるための撮影範囲異常判定用コンピュータプログラム。
For each pixel at the same position of a plurality of images obtained by photographing the photographing range over a predetermined period, the photographing unit obtains a statistical representative value of the brightness, and corresponds the statistical representative value of the brightness of each pixel. Generate a statistical image with pixel brightness,
Whether the statistical image is compared with a reference image representing the imaging range in a state where the imaging range is not constantly obstructed, and whether or not there is an abnormality in which at least a part of the imaging range is constantly obstructed To determine,
A computer program for determining an imaging range abnormality for causing a computer to execute the operation.
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