JP2016189119A - 検知装置 - Google Patents

検知装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2016189119A
JP2016189119A JP2015068898A JP2015068898A JP2016189119A JP 2016189119 A JP2016189119 A JP 2016189119A JP 2015068898 A JP2015068898 A JP 2015068898A JP 2015068898 A JP2015068898 A JP 2015068898A JP 2016189119 A JP2016189119 A JP 2016189119A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
detection
distance
frames
detection device
frame
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2015068898A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6624798B2 (ja
Inventor
祐 新沼
Hiroshi Niinuma
祐 新沼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SECOM IND CO Ltd
Secom Industries Co Ltd
Original Assignee
SECOM IND CO Ltd
Secom Industries Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SECOM IND CO Ltd, Secom Industries Co Ltd filed Critical SECOM IND CO Ltd
Priority to JP2015068898A priority Critical patent/JP6624798B2/ja
Publication of JP2016189119A publication Critical patent/JP2016189119A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6624798B2 publication Critical patent/JP6624798B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Burglar Alarm Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】失報を防止しつつ処理負荷を低減する。【解決手段】検知装置から遠距離L1、中距離L2、近距離L3の距離別に異なる大きさの検知枠6a,6b,6cを設定する。1画素あたりの移動体判定への影響度が大きい遠距離L1の検知枠6aは、密の配置に設定する。遠距離L1の検知枠6aに比べて1画素あたりの移動体判定への影響度が小さい中距離L2と近距離L3の検知枠6b,6cは、監視を行わない画素を含む未処理枠7b,7cなどを設けて隙間のある疎の配置に設定する。【選択図】図1

Description

本発明は、例えば建物の天井や壁などに設置され、監視領域から取得した画像に基づいて移動体を検知する検知装置に関する。
従来、監視領域から取得した画像に基づいて移動体を検知する検知装置としては、例えば下記特許文献1に開示されるものが知られている。この特許文献1では、m×nピクセルの熱画像を取得し、取得した熱画像中に検知対象物体を検知するためのウィンドウを設定している。そして、ウィンドウ内の変化したピクセルが所定割合であれば検知対象物体ありと判定する。また、検知対象物体なしの場合は、1ピクセルずつウィンドウを移動させて同様の処理を繰り返しながら熱画像内を走査する。
特開平7−225281号公報
しかしながら、上述した特許文献1では、検知対象物体を検知するためのウィンドウを1ピクセルずつ移動させて熱画像内の全てのピクセルについて処理を行う必要があるため、信号処理にかかる負荷が大きく、処理時間を要するという問題があった。
この問題を解消するために、仮に、熱画像内に処理しないピクセルを設けると、検知対象物体が存在するにもかかわらず検知対象物体なしと判定してしまう失報が生じる可能性があった。
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、失報を防止しつつ処理負荷を低減することができる検知装置を提供することを目的とするものである。
上記した目的を達成するために、本願請求項1に係る検知装置は、監視領域から取得した画像に基づいて移動体を検知する検知装置において、
前記画像中において複数の画素からなる検知枠が複数設定されて記憶する記憶部と、
前記検知枠を構成する複数画素のうち出力値の変化した画素数が判定基準を満たした検知枠があると前記移動体を検知したと判定する判定部と、を備え、
前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠ほど少ない画素で構成されるとともに、前記検知装置から遠方に相当する検知枠同士ほど密に設定されていることを特徴とする。
また、前記複数設定される検知枠は、前記検知装置の近傍に相当する検知枠が前記検知装置から遠方に相当する検知枠に比べて縦長の形状で形成されるようにしてもよい。
さらに、前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠が前記検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて前記判定基準が満たされにくく設定されるようにしてもよい。
また、前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠が前記検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて縦方向に多く並ぶようにしてもよい。
本発明に係る検知装置によれば、監視領域から取得した画像に基づいて移動体を検知するにあたって、画像中に複数設定される検知枠は、検知装置から遠方に相当する検知枠ほど少ない画素で構成されるとともに、検知装置から遠方に相当する検知枠同士ほど密に設定される。そして、判定部は、検知枠を構成する複数画素のうち出力値の変化した画素数が判定基準を満たした検知枠があると移動体を検知したと判定する。検知装置から遠方となる検知枠を構成する画素は、1画素において監視する実面積が大きいため、これより手前の検知枠と比較して、1画素あたりの移動体判定への影響度が大きい画素となる。このため、検知装置から遠方となる検知枠は、手前の検知枠と比べて失報が生じやすい。本発明では、遠方の検知枠では、これよりも検知装置の近傍に相当する検知枠に比べて小さな検知枠を密に配置するので、失報を防止することができる。また、遠方の検知枠に比べて1画素あたりの移動体判定への影響度が小さい手前の検知枠では、大きな検知枠を疎に配置するので、信号処理にかかる負荷を低減できる。その結果、失報防止と信号処理負荷の低減とを両立した検知装置を提供することができる。
また、画像中に複数設定される検知枠は、検知装置の近傍に相当する検知枠が検知装置から遠方に相当する検知枠に比べて縦長の形状で形成される。かかる構成により、検知装置の近傍に相当する検知枠と比較して、これよりも検知装置から遠方に相当する検知枠を数多く密に配置して設定することができる。また、検知対象とする移動体を人体とする場合、人体が移動するときの歩行時の形状に合わせて、手前に相当する検知枠は縦長の形状とすることで疎な配置を実現することにより、検知装置の近傍であっても小動物などによる誤報を排除して失報することなく移動体を検知することができる。
さらに、画像中に複数設定される検知枠は、検知装置の遠方に相当する検知枠が検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて判定基準が満たされにくく設定される。1画素あたりの移動体判定への影響度が大きくかつ構成画素数の少ない遠方の検知枠では、小動物などによる誤報が生じやすい検知枠でもある。上記の構成により、1画素あたりの移動体判定への影響度が大きい遠方の検知枠では、これよりも検知装置の近傍に相当する検知枠に比べて移動体を検知したと判定しにくくなるので、遠方の検知枠を少ない画素で構成したとしても、この遠方の検知枠において検知対象の移動体がいないにもかかわらず検知対象ありと判定してしまう誤報を防止できる。
また、画像中に複数設定される検知枠は、検知装置の遠方に相当する検知枠が検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて縦方向に多く並ぶ。かかる構成により、1画素あたりの人体判定への影響度が大きい検知装置から遠方の画像において、検知枠が縦方向に多く並ぶように設定されるので、検知装置からの遠方における移動体の検知を漏れなく確実に行え、失報を防ぐことができる。
本発明に係る検知装置の監視画像中において設定される検知枠の配置の一例を示す図である。 本発明に係る検知装置の概略構成を示すブロック図である。 (a)〜(c)人体が監視領域を横方向に歩行しているときの距離別(遠距離、中距離、近距離)の監視画像の一例を示す図である。 (a)〜(c)人体が監視領域を横方向に匍匐移動しているときの距離別(遠距離、中距離、近距離)の監視画像の一例を示す図である。 (a)〜(c)小動物が監視領域を横方向に移動しているときの距離別(遠距離、中距離、近距離)の監視画像の一例を示す図である。
以下、本発明に係る検知装置を実施するための形態について、添付した図面の図1〜5を参照しながら詳細に説明する。なお、図3〜図5は、検知対象である人体や非検知対象である小動物が監視領域に侵入した状態を示す監視画像で、図中の高輝度の領域ほど温度が高いことを示すものである。
[本発明の実施の形態の概要について]
本発明は、監視領域内を移動する移動体から放射される熱線(遠赤外線)の強度を計測して監視領域の温度分布を示す画像を監視領域から取得し、この取得した画像に基づいて検知対象となる移動体(例えば、監視領域内に侵入する人体など)を検知する検知装置に関するものである。
例えば図3や図4に示すように、検知装置が取得した監視画像Eにおける人体(図3の縦長の高輝度領域、図4の横長の高輝度領域であるM1)は、検知装置の近傍である監視画像Eの近距離では大きく映り、検知装置から離れた遠方である監視画像Eの遠距離では小さく映る。すなわち、監視画像E内の人体は、検知装置から離れるほど少ない画素で監視画像E上に現れ、遠距離では1画素(ピクセル)において監視する実面積が大きく、それより手前(中距離、近距離)の1画素と比較して、1画素あたりの人体判定への影響度が大きいことが判る。
そこで、本発明の実施の形態では、図1に示すように、検知装置から離れた遠方(遠距離L1)の検知枠6aは、監視を行わない画素である未処理枠7aが監視画像Eの縁に存在するのみで、隙間や重なりなく配置されている。これに対して、手前(中距離L2、近距離L3)の検知枠6b,6cは、監視を行わない画素である未処理枠7b,7cを監視画像Eの縁だけではなく縁を除いた内部にも複数設けて隙間のある疎な配置としている。また、遠距離L1と中距離L2(又は近距離L3)とで比較した場合に、中距離L2(又は近距離L3)の検知枠6の方を縦方向(監視画像Eの奥行き方向、検知装置1からみて距離が変化する方向)に長い縦長の形状とすることで検知枠6を構成する画素数を多くし、疎な配置としている。この結果、遠距離L1、中距離L2、近距離L3の順にその距離の領域に相当する全画素数における検知枠6の数の密度が小さくなり(逆に言えば、近距離L3、中距離L2、遠距離L1の順にその距離の領域に相当する全画素数における検知枠6の数の密度が大きくなり)、検知枠6が遠方の領域で密に、手前の領域で疎になるようにしている。これにより、遠距離L1の検知枠6aは密に配置して1画素あたりの人体判定への影響度が大きい監視領域の遠方においても漏れなく移動体を検知して失報を防止し、これに比べて1画素あたりの人体判定への影響度が小さい手前の中距離L2や近距離L3の検知枠6b,6cは疎に配置して信号処理にかかる負荷を低減するので、失報防止と処理負荷低減とを両立した検知装置1を実現できる。
[検知装置の構成について]
検知装置1は、例えば建物の天井や壁などの所定高さに所定俯角で設置され、監視領域から取得した画像に基づいて移動体(例えば監視領域に侵入する人体など)を検知するものであり、図2に示すように、熱画像素子2、記憶部3、制御部4、出力部5を備えて概略構成される。なお、本実施の形態では、上記所定高さは3m、上記所定俯角は25度に設置されている検知装置1を例として説明する。
熱画像素子2は、監視領域の熱画像を得るための素子であり、例えば温度による電気抵抗の変化効果を利用したマイクロボロメータや抵抗ボロメータ、電圧−電流特性を利用したダイオードボロメータ、焦電効果を利用した焦電素子、熱電効果を利用したサーモパイルなどで構成される。例えば熱画像素子2としてのマイクロボロメータは、熱的に絶縁された素子が2次元に複数配列されたもので、監視領域からの赤外線がレンズを介して各素子に結像して熱エネルギーに変換され、素子の温度変化によって素子の吸収層の抵抗値が変化し、この抵抗値の変化を電流の変化として検出し、素子毎の検出信号(出力値:温度)を制御部4に出力する。なお、本実施の形態では、縦に60個、横に80個の素子が配列され、垂直画角が40度、水平画角が50度である例を説明する。
記憶部3は、後述する検知枠6(6a,6b,6c)の設定処理により、監視領域から取得した熱画像素子2からの検出信号に基づく監視画像E中に設定される検知枠6に関する情報を記憶する。検知枠6に関する情報には、例えば図1に示すように、監視画像Eにおける検知装置1からの距離(遠距離L1、中距離L2、近距離L3)に応じて設定される検知枠6(6a,6b,6c)のサイズ情報、監視画像E上の各検知枠6a,6b,6cの位置情報、各検知枠6a,6b,6c(図1の例では、番号1〜149の検知枠)と監視画像Eの画素との位置関係を示す情報が含まれる。また、記憶部3には、監視画像Eの画素に変化があったか否かを判定するための閾値としての設定温度と、人体を判定するための閾値としての判定基準とが記憶される。
制御部4は、熱画像素子2、記憶部3、出力部5を統括制御するもので、監視領域内における移動体の有無を判別する判定手段4aを備える。
判定手段4aは、熱画像素子2の各素子の検出信号を所定のフレーム周期(例えば1秒10フレーム)で取り込み、取り込んだ検出信号を処理して監視画像E内の移動体の有無を判定するものであり、移動平均値算出手段4aa、差分処理手段4ab、移動体判別手段4acを備える。
移動平均値算出手段4aaは、例えば太陽光などの外乱の環境要因の影響による誤報対策のため、熱画像素子2の各素子について、直近の出力値から所定フレーム(例えば10フレーム)前までの出力値の移動平均値を算出する。この算出によって得られた素子毎の移動平均値は差分算出手段4abに入力される。
差分処理手段4abは、移動平均値算出手段4aaが算出した1フレーム前の移動平均値と熱画像素子2からの最新の出力値に基づく移動平均値との温度の差分を素子毎に算出し、算出した温度の差分が設定温度(例えば±2℃)を超えた素子に対応する画素を検知画素(出力値が変化した画素)とする。そして、検知枠6毎にこの検知画素を計数する。
移動体判別手段4acは、いずれかの検知枠6において、差分処理手段4bが計数した検知画素の画素数が判定基準を満たしたときに、その検知画素を含む検知枠6に人体が侵入したと判定し、警報指令を出力部5に出力する。なお、判定基準は、検知枠6毎に移動体を判定するための閾値を定めるものであり、例えば検知画素の個数(基準個数)であってもよいし、又は1つの検知枠6を構成する全画素数における検知画素の個数の割合(基準個数割合)であってもよく、これが閾値として検知枠6a,6b,6c毎に予め記憶部3に設定記憶される。
出力部5は、移動体判別手段4cから警報指令が入力されると、例えば音声や機械音による警報音を発したり、遠隔の監視センタなどに警報信号を出力する。
[検知枠の設定処理について]
図1は検知装置1の監視画像E中に設定される検知枠6の配置の一例を示している。図1の例では、熱画像素子2の各素子からの検出信号(出力値)により60×80の画素からなる監視画像Eが得られる。この監視画像Eにおいて、検知装置1からの距離を遠距離L1、中距離L2、近距離L3の3つの範囲に分け、これら距離L1,L2,L3毎に異なるサイズの検知枠6(6a,6b,6c)を設定する。なお、本例において、検知装置1からの距離とは、検知装置1の直下位置からの仮想平面(例えば床面、地面など)上の直線距離である。なお、この設定処理は、図示しない設定装置を用いて設定員の操作により外部から設定されるものであってもよいし、あるいは、検知装置1の製造時に予め設定されるものであってもよい。
まず、監視画像Eに対して距離別に検知枠6を設定する。図1の例では、番号1〜100で示す100個の検知枠6aを遠距離L1に設定する。各検知枠6aは、歩行、しゃがみ、匍匐にて移動する人体を検知対象の移動体として検知するため、4×4(縦×横)個の画素を含む正方形の枠で構成する。そして、番号1〜100の正方形の検知枠6aは、監視画像Eの遠距離L1の領域に千鳥状に密に監視画像Eの縦方向(画像の奥行き方向)の5.5段のエリアに渡って配置されるように設定する。そして、番号1〜100の検知枠6aが遠距離L1に設定されると、検知枠6aのサイズ情報、各検知枠6aの監視画像E上の位置情報、検知枠6aとその検知枠6aに含まれる監視画像Eの画素との対応付けを示す位置情報が検知枠6aに関する情報として記憶部3に記憶される。なお、千鳥状とは、縦方向(又は横方向、横方向とは監視画像Eの幅方向、検知装置1からみて略同距離となる方向)において一列(又は一行)おきに検知枠6を格子状とならないようにずらした検知枠6の配置をいう。図1では縦方向にずらした例を示している。
なお、図1における最上段の検知枠6a(番号1,3,5,7,9,11,13,15,17,19)の各検知枠6aの間の斜線部分は、対応する熱画像素子2の素子からの検出信号(出力値)が入力しても信号処理をせずに無効として監視を行わない画素を含む未処理枠7aである。
また、図1の例では、番号101〜139で示す39個の検知枠6bを中距離L2に設定する。各検知枠6bは、検知枠6aよりも大きく縦長の8×6(縦×横)個の画素を含む長方形の枠で構成する。ここで、この検知枠6bの形状の縦横比は8:6であるから、その比の値は約1.33である。これに対し、遠距離L1の検知枠6aの形状の縦横比は1:1で比の値は1であるから、検知枠6bの縦横比の値は、遠方の検知枠6aの縦横比の値に比べて大きくなるような形状、すなわち縦長の形状としている。そして、番号101〜139の長方形の検知枠6bは、最上段の検知枠6b(番号101,103,105,107,109,111,113)の一部を遠距離L1の最下段の検知枠6a(番号82,84,88,90,94,96,100)の一部と重複させるとともに、斜線で示す監視を行わない未処理枠7bを介して監視画像Eの中距離L2の領域に遠距離L1の検知枠6aよりも少ない数で千鳥状に監視画像Eの縦方向の3.5段のエリアに渡って配置されるように設定する。また、縦方向における検知枠6の数は、遠距離L1の検知枠6aが5個なのに対し、中距離L2の検知枠6bはこれよりも少ない3個としている。ここで、この中距離L2における検知枠6bの密度は、検知枠6bの数が39個で、中距離L2の領域の全画素数が28×80(縦×横)個で2240画素となるから、約0.0174となる。これに対し、遠距離L1の検知枠6aの密度は、検知枠6aの数が100個で、遠距離L1の領域の全画素数が22×80(縦×横)で1760個となるから、約0.0568となる。このため、遠距離L1の領域の検知枠6aの密度の方が中距離L2の検知枠6bの密度よりも大きく、検知枠6が密に配置されていることがわかる。そして、番号101〜139の検知枠6bが中距離L2に設定されると、検知枠6bのサイズ情報、各検知枠6bの監視画像E上の位置情報、検知枠6bとその検知枠6bに含まれる監視画像Eの画素との対応付けを示す位置情報が検知枠6bに関する情報として記憶部3に記憶される。
さらに、図1の例では、番号140〜149で示す10個の検知枠6cを近距離L3に設定する。各検知枠6cは、検知枠6aや検知枠6bよりも大きく縦長の10×8(縦×横)個の画素を含む長方形の枠で構成する。ここで、この検知枠6cの形状の縦横比は10:8であるから、その比の値は約1.23である。これに対し、遠距離L1の検知枠6aの形状の縦横比は1:1で比の値は1であるから、検知枠6cの縦横比の値は、遠方の検知枠6aの縦横比の値に比べて大きくなるような形状、すなわち縦長の形状としている。そして、番号140〜149の長方形の検知枠6cは、上段の検知枠6c(番号140,142,144,146,148)の一部を中距離L2の最下段の検知枠6b(番号128,130,132,134,136,138)の一部と重複させるとともに、斜線部分の監視を行わない未処理枠7cを介して監視画像Eの近距離L3の領域に遠距離L1の検知枠6a及び中距離L2の検知枠6bよりも更に少ない数で千鳥状に監視画像Eの縦方向の1.5段のエリアに渡って配置されるように設定する。また、縦方向における検知枠6の数は、遠距離L1の検知枠6aが5個で中距離L2の検知枠6bが3個なのに対し、近距離L3の検知枠6cはこれらよりも少ない1個としている。ここで、この近距離L3における検知枠6cの密度は、検知枠6cの数が10個で、近距離L3の領域の全画素数が15×80(縦×横)個で1200画素となるから、約0.0083となる。これに対し、上述したように中距離L2の検知枠6bの密度は約0.0174である。このため、中距離L2の領域の検知枠6bの密度の方が近距離L3の検知枠6cの密度よりも大きく、検知枠6が密に配置されていることがわかる。そして、番号140〜149の検知枠6cが近距離L3に設定されると、検知枠6cのサイズ情報、各検知枠6cの監視画像E上の位置情報、検知枠6cとその検知枠6cに含まれる監視画像Eの画素との対応付けを示す位置情報が検知枠6cに関する情報として記憶部3に記憶される。
次に、上述した距離別(遠距離L1、中距離L2、近距離L3)の検知枠6a,6b,6c毎に移動体と判定するための判定基準の閾値を設定する。その際、遠距離L1の検知枠6aの閾値は、中距離L2の検知枠6bや近距離L3の検知枠6cの閾値よりも高く設定し、判定基準が満たされにくくする。例えば基準個数割合を閾値とした場合には、遠距離L1の検知枠6aの閾値を50%、中距離L2の検知枠6bの閾値を40%、近距離L3の検知枠6cの閾値を30%に設定する。1画素あたりの移動体判定への影響度が大きくかつ構成画素数の少ない遠方の検知枠6では、小動物などによる誤報が生じやすい検知枠6でもある。そこで、遠方の検知枠6となるほど小さな検知枠6を密に配置して失報を防止する一方で、閾値を高くして判定基準が満たされにくくすることで、遠方の検知枠6において失報防止と誤報防止の両立を図っている。
なお、中距離L2と近距離L3における未処理枠7b,7cを監視画像Eの縁を除く内部に設ける場合、この内部に設けた未処理枠7b,7cの周囲が検知枠6a,6b,6cで全て囲まれるように設けるのが好ましい。これにより、手前側の検知枠6を疎に配置するために監視画像Eの内部に未処理枠7b,7cを設けたとしても、移動体がこの未処理枠7b,7cを通過すれば隣接する周囲の検知枠6a,6b,6cで確実に検知することができる。
また、図1の例では、検知装置1からの距離を、遠距離L1、中距離L2、近距離L3の3つの範囲に分け、遠距離L1の検知枠6aを中距離L2の検知枠6bや近距離L3の検知枠6cよりも小さく密に配置する設定としているが、図示した具体的な態様に限定されるものではない。すなわち、検知枠6は、検知装置1から遠方に相当する検知枠ほど少ない画素で構成され、検知装置1から遠方に相当する検知枠同士ほど密に設定される構成であればよく、監視画像Eの大きさに応じて検知装置1からの距離Lの振り分け数、検知枠6の大きさや形状や数、検知枠6の縦方向の段数を適宜設定することができる。例えば、検知枠6の形状は、凸多角形などの多角形であればよく、例えば6角形としてもよい。この場合に、手前の検知枠6を縦長に設定する場合には、その多角形の外接矩形の縦横比を考慮して設定すればよい。また、遠距離L1の検知枠6a、中距離L2の検知枠6b、近距離L3の検知枠6cの全てについて、本発明が適用されていてもよいし、遠距離L1の検知枠6a、中距離L2の検知枠6b、近距離L3の検知枠6cのうちいずれか2つの距離における検知枠6の関係について本発明が適用されていてもよい。さらに、図1の例では各距離における検知枠6の配置を隣り合う検知枠6同士に隙間のない千鳥状としたが、格子状としてもよいし、あるいは隙間を設けてもよい。
[検知装置の動作について]
次に、上述した構成からなる検知装置1の動作について説明する。まず、検知装置1の熱画像素子2は、監視領域からの赤外線を集光して各素子に結像させ、素子の温度変化による抵抗値の変化を電流の変化として検出し、素子毎の検出信号を制御部4に出力する。制御部4は、熱画像素子2からの検出信号を所定のフレーム周期(例えば1秒10フレーム)で取り込み、上述した設定処理により設定された各検知枠6(6a,6b,6c)に関する情報を記憶部3から読み出し、判定手段4aにて監視画像E内の移動体の有無を判定する。すなわち、判定手段4aの移動平均値算出手段4aaは、熱画像素子2の素子毎に移動平均値を算出する。続いて、差分処理手段4abは、素子毎の温度の差分を算出し、算出した差分が設定温度を超えた素子に対応する画素を検知画素として検知枠6毎に計数する。そして、移動体判別手段4acは、いずれかの検知枠6において、計数した検知画素の数又は検知画素の数の割合が判定基準を満たしたときに、その検知画素を含む検知枠6に人体が侵入したと判定して出力部5に警報指令を出力する。出力部5は、移動体判別手段4acから警報指令が入力されると、音声や機械音による警報音を発したり、遠隔の監視センタなどに警報信号を出力する。
[監視画像の具体例について]
次に、人体(検知対象としての移動体)、小動物(非検知対象)毎の監視画像Eの具体例について説明する。
[移動体が人体の場合]
図3(a)〜(c)は検知対象の人体が監視領域の横方向に歩行しているときの距離別の監視画像である。図4(a)〜(c)は検知対象の人体が監視領域の横方向に匍匐移動しているときの距離別の監視画像である。
[人体が歩行しているときの判定処理]
人体M1が監視領域の遠方で横方向に歩行しているときは、図3(a)に示すように、人体M1が小さな縦長の高輝度の画素群として監視画像Eの遠距離L1に現れる。そして、図3(a)の場合には、番号10,30,50の検知枠6aそれぞれにおいて、設定温度として例えば±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値の例えば50%を超え、番号10,30,50の検知枠6aに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
人体M1が監視領域の中間位置で横方向に歩行しているときは、図3(b)に示すように、人体M1が遠距離L1の場合よりも大きな縦長の高輝度の画素群として監視画像Eの中距離L2に現れる。そして、図3(b)の場合には、番号70,71,91の検知枠6aと番号107の検知枠6bそれぞれにおいて、設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値50%,40%を超え、番号70,71,91の検知枠6aと番号107の検知枠6bに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
人体M1が監視領域の近傍で横方向に歩行しているときは、図3(c)に示すように、人体M1が遠距離L1や中距離L2の場合よりも更に大きな縦長の高輝度の画素群として監視画像Eの近距離L3に現れる。そして、図3(c)の場合には、番号119,120,132,133の検知枠6bと番号144,145の検知枠6cそれぞれにおいて、設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値40%,30%を超え、番号119,120,132,133の検知枠6bと番号144,145の検知枠6cに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
このように、監視領域の横方向に歩行する人体の有無を判定する場合には、監視画像Eの縦方向に配置される検知枠6が有効であり、特に、遠距離L1においては、正方形の検知枠6aを多く密に配置するとともに縦方向に複数段配置した設定なので、近距離L3に比べて小さな検知画素群として監視画像Eに縦長に現れる遠距離L1の人体であっても漏れなく検知することができる。
[人体が匍匐移動しているときの判定処理]
人体M1が監視領域の遠方で横方向に匍匐移動しているときは、図4(a)に示すように、人体M1が横長の高輝度の画素群として監視画像Eの遠距離L1に現れる。そして、図4(a)の場合には、番号10,29の検知枠6aそれぞれにおいて、設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値50%を超え、番号10,29の検知枠6aに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
人体M1が監視領域の中間位置で横方向に匍匐移動しているときは、図4(b)に示すように、人体M1が遠距離L1の場合よりも大きな横長の高輝度の画素群として監視画像Eの中距離L2に現れる。そして、図4(b)の場合には、番号108,120,122の検知枠6bそれぞれにおいて、設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値40%を超え、番号108,120,122の検知枠6bに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
人体M1が監視領域の近傍で横方向に匍匐移動しているときは、図4(c)に示すように、人体M1が遠距離L1や中距離L2の場合よりも更に大きな横長の高輝度の画素群として監視画像Eの近距離L3に現れる。そして、図4(c)の場合には、番号143,145,146の検知枠6cそれぞれにおいて、設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値30%を超え、番号143,145,146の検知枠6cに人体M1が侵入したと判定して警報を出力する。
このように、監視領域の横方向に匍匐移動する人体の有無を判定する場合には、監視画像Eの横方向に配置される検知枠が有効であり、特に、遠距離L1においては、正方形の検知枠6aを横方向に多く密に配置した設定なので、近距離L3に比べて小さな検知画素群として監視画像Eに横長に現れる遠距離L1の人体を漏れなく検知し、失報を防止することができる。
なお、上述した監視領域内を人体が歩行や匍匐移動している場合に限らず、例えば監視領域内を人体がしゃがんで移動している場合も含め、監視領域内を様々な体勢で移動している場合であっても、監視画像Eの遠距離L1、中距離L2、近距離L3を問わずに検知対象の人体を確実に検出して警報を出力することができる。
[小動物の場合]
図5(a)〜(c)は検知対象外の小動物が監視領域の横方向に移動しているときの距離別の監視画像である。
例えばクマネズミや子猫などの小動物M2が監視領域の遠方で横方向に移動しているときは、図5(a)に示すように、小動物M2が人体M1より小さな横長の高輝度の画素群として監視画像Eの遠距離L1に現れる。そして、図5(a)の場合には、番号50,51,71の検知枠6aに小動物M2が存在するものの、全ての検知枠6aで設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値50%を超えず、監視画像Eに検知対象の移動体が存在しないと判定し、検知対象外の小動物M2を検知せず、警報も出力しない。
小動物M2が監視領域の中間位置で横方向に移動しているときは、図5(b)に示すように、小動物M2が遠距離L1の場合よりも大きな横長の高輝度の画素群として監視画像Eの中距離L2に現れる。そして、図5(b)の場合には、番号120の検知枠6bに小動物M2が存在するものの、全ての検知枠6bで設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値40%を超えず、監視画像Eに検知対象の移動体が存在しないと判定し、検知対象外の小動物M2を検知せず、警報も出力しない。
小動物M2が監視領域の近傍で横方向に移動しているときは、図5(c)に示すように、小動物M2が遠距離L1や中距離L2の場合よりも更に大きな横長の高輝度の画素群として監視画像Eの近距離L3に現れる。そして、図5(c)の場合には、番号145の検知枠6cに小動物M2が存在するものの、全ての検知枠6cで設定温度の±2℃を超えた検知画素の画素数の割合が判定基準の閾値30%を超えず、監視画像Eに検知対象の移動体が存在しないと判定し、検知対象外の小動物M2を検知せず、警報も出力しない。
このように、小動物M2が監視領域内を移動している場合には、何れの検知枠6においても検知画素の画素数が判定基準を満たすことがないので、検知対象外である小動物M2を誤って検出することがなく、誤報を防止することができる。
そして、上述したように、本実施の形態の検知装置1によれば、監視領域から取得した監視画像Eに基づいて移動体を検知するにあたって、検知装置1から遠距離L1、中距離L2、近距離L3の距離別に異なる大きさの検知枠6a,6b,6cを設定する。すなわち、遠距離L1の検知枠6aは、中距離L2の検知枠6bおよび近距離L3の検知枠6cよりも小さい正方形の枠で構成し、監視画像Eに隙間のない密な配置に設定する。中距離L2と近距離L3の検知枠6b,6cは、監視画像Eの内部に監視を行わない画素を含む未処理枠7b,7cを設けて隙間のある配置に設定する。そして、これら近距離L1、中距離L2、遠距離L3に応じた検知枠6(6a,6b,6c)に関する情報を記憶部3に記憶する。監視領域の監視にあたって、制御部4の判定手段4aは、検知枠6を構成する複数画素のうち出力値の変化した画素数の個数や割合が閾値を超えて判定基準を満たした検知枠6があると、監視画像E内に移動体を検知したと判定する。これにより、監視画像Eにおいて遠距離L1の検知枠6aが中距離L2や近距離L3の検知枠6b,6cよりも数多く密に配置されるので、遠距離L1を移動する移動体を漏れなく検知し、移動体が存在するにも関わらず移動体を検知しないという失報を防止することができる。これに対し、中距離L2の検知枠6bや近距離L3の検知枠6cは、未処理枠7b,7c(図1の周囲が全て複数の検知枠6で囲まれている斜線部分)を介して遠距離L1の検知枠6aよりも疎に配置するので、移動体の検知のための信号処理にかかる負荷を低減することができる。
また、検知装置1の近傍(近距離L3や中距離L2)に相当する検知枠6c,6bが縦長の長方形で形成されるように設定され、検知装置1から遠方(遠距離L1)に相当する検知枠6aが正方形で形成されるように設定される。これにより、近距離L3の検知枠6cや中距離L2の検知枠6bと比較して、監視画像Eの遠距離L1に数多くの検知枠6aを密に配置して設定することができる。その結果、検知装置1に近い近距離L3や中距離L2と同様に、検知装置1から離れた遠距離L1であっても失報することなく移動体を検知することができる。また、近傍(近距離L3や中距離L2)に相当する検知枠6cを疎に配置するためにそのサイズを遠方(近距離L1)より大きくする場合に、どのような形状にすることでサイズを大きくするかについてはさまざまな形状が考えられる。人体を検知対象とする場合、人体は歩行によって移動することが主であることから、その歩行時の形状に合わせて縦長の形状とすることで、他の形状よりも精度よく検知することができる。
また、1画素あたりの人体判定への影響度が大きい検知装置1から離れた監視画像Eの遠方(遠距離L1)における検知枠6aは、その遠方(遠距離L1)において、監視画像Eの縦方向に複数段並ぶように配置して設定される。これにより、監視領域の遠方(遠距離L1)における移動体の検知を漏れなく確実に行え、失報を防ぐことができる。
ところで、上述した実施の形態における制御部4は、熱画像素子2の各素子から検出信号(出力値)が入力されると、図1の斜線で示す部分に対応する熱画像素子2の素子からの検出信号の信号処理を行わない構成としているが、これに限定されるものではない。例えば図1の斜線で示す部分に対応する熱画像素子2の素子自体を無くす構成やダミー素子を設ける構成としてもよい。これにより、熱画像素子2の消費電力も低減することができる。
以上、本発明に係る検知装置の最良の形態について説明したが、この形態による記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例及び運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
1 検知装置
2 熱画像素子
3 記憶部
4 制御部
4a 判定手段
4aa 移動平均値算出手段
4ab 差分処理手段
4ac 移動体判別手段
5 出力部
6(6a,6b,6c) 検知枠
7a,7b,7c 未処理枠
E 監視画像
M1 人体(移動体)
M2 小動物(移動体)
L 検知装置からの距離
L1 遠距離
L2 中距離
L3 近距離

Claims (4)

  1. 監視領域から取得した画像に基づいて移動体を検知する検知装置において、
    前記画像中において複数の画素からなる検知枠が複数設定されて記憶する記憶部と、
    前記検知枠を構成する複数画素のうち出力値の変化した画素数が判定基準を満たした検知枠があると前記移動体を検知したと判定する判定部と、を備え、
    前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠ほど少ない画素で構成されるとともに、前記検知装置から遠方に相当する検知枠同士ほど密に設定されていることを特徴とする検知装置。
  2. 前記複数設定される検知枠は、前記検知装置の近傍に相当する検知枠が前記検知装置から遠方に相当する検知枠に比べて縦長の形状で形成されることを特徴とする請求項1記載の検知装置。
  3. 前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠が前記検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて前記判定基準が満たされにくく設定されることを特徴とする請求項1又は2記載の検知装置。
  4. 前記複数設定される検知枠は、前記検知装置から遠方に相当する検知枠が前記検知装置から近傍に相当する検知枠に比べて縦方向に多く並ぶことを特徴とする請求項1〜3の何れか一項に記載の検知装置。
JP2015068898A 2015-03-30 2015-03-30 検知装置 Active JP6624798B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015068898A JP6624798B2 (ja) 2015-03-30 2015-03-30 検知装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015068898A JP6624798B2 (ja) 2015-03-30 2015-03-30 検知装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016189119A true JP2016189119A (ja) 2016-11-04
JP6624798B2 JP6624798B2 (ja) 2019-12-25

Family

ID=57240722

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015068898A Active JP6624798B2 (ja) 2015-03-30 2015-03-30 検知装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6624798B2 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110967777A (zh) * 2019-12-23 2020-04-07 宁波飞芯电子科技有限公司 相干探测接收装置、退相干处理方法、设备及介质
JP2021523507A (ja) * 2018-05-11 2021-09-02 チェイス,アーノルド 受動型赤外線歩行者検出および回避システム
US11294380B2 (en) 2018-05-11 2022-04-05 Arnold Chase Passive infra-red guidance system
KR20220087596A (ko) * 2020-12-17 2022-06-27 주식회사 콕스 열상 카메라를 구비한 체온 측정장치에 의한 체온 측정 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07210794A (ja) * 1994-01-24 1995-08-11 Fujitsu Ltd 物体監視装置
JPH0944758A (ja) * 1995-07-26 1997-02-14 Toshiba Corp 異常状態検出方法および異常状態検出装置
JP2007280043A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Mitsubishi Electric Corp 映像監視検索システム
JP2009110152A (ja) * 2007-10-29 2009-05-21 Panasonic Corp 混雑推定装置
JP2010034799A (ja) * 2008-07-28 2010-02-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07210794A (ja) * 1994-01-24 1995-08-11 Fujitsu Ltd 物体監視装置
JPH0944758A (ja) * 1995-07-26 1997-02-14 Toshiba Corp 異常状態検出方法および異常状態検出装置
JP2007280043A (ja) * 2006-04-06 2007-10-25 Mitsubishi Electric Corp 映像監視検索システム
JP2009110152A (ja) * 2007-10-29 2009-05-21 Panasonic Corp 混雑推定装置
JP2010034799A (ja) * 2008-07-28 2010-02-12 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021523507A (ja) * 2018-05-11 2021-09-02 チェイス,アーノルド 受動型赤外線歩行者検出および回避システム
US11294380B2 (en) 2018-05-11 2022-04-05 Arnold Chase Passive infra-red guidance system
CN110967777A (zh) * 2019-12-23 2020-04-07 宁波飞芯电子科技有限公司 相干探测接收装置、退相干处理方法、设备及介质
KR20220087596A (ko) * 2020-12-17 2022-06-27 주식회사 콕스 열상 카메라를 구비한 체온 측정장치에 의한 체온 측정 방법
KR102580362B1 (ko) * 2020-12-17 2023-09-21 주식회사 콕스 열상 카메라를 구비한 체온 측정장치에 의한 체온 측정 방법

Also Published As

Publication number Publication date
JP6624798B2 (ja) 2019-12-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9928707B2 (en) Surveillance system
EP3016382B1 (en) Monitoring methods and devices
US10032283B2 (en) Modification of at least one parameter used by a video processing algorithm for monitoring of a scene
JP2016189119A (ja) 検知装置
US11281900B2 (en) Devices, methods, and systems for occupancy detection
KR20200018553A (ko) 열화상센서를 갖는 스마트폰, 차량, 카메라 및 이를 이용한 디스플레이 및 감지 방법
WO2020105527A1 (ja) 画像解析装置、画像解析システム、および制御プログラム
US20220035003A1 (en) Method and apparatus for high-confidence people classification, change detection, and nuisance alarm rejection based on shape classifier using 3d point cloud data
JP5864335B2 (ja) 人体検知装置
JP7030451B2 (ja) 画像処理装置
JP5679760B2 (ja) 侵入物体検出装置
JP6275022B2 (ja) 画像監視装置
JP4993281B2 (ja) 監視領域設定装置
JP5545977B2 (ja) 画像監視装置
Nakashima et al. Restroom human detection using one-dimensional brightness distribution sensor
Wong et al. Off-time swimming pool surveillance using thermal imaging system
JP2008165705A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP4617905B2 (ja) 監視装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
Dulski et al. Data fusion used in multispectral system for critical protection
JP5179394B2 (ja) 画像センサ
JP7202054B2 (ja) 人体検知装置
US20230217136A1 (en) Pixel sensor system
KR101543096B1 (ko) 2d와 3d 영상 분석을 이용한 침입 감지 방법
KR20170001020A (ko) 영상의 차이를 이용하여 이동 개체를 검출하는 방법 및 장치
JP2012202883A (ja) 対象物の認識システム、見守りシステム、監視システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180323

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190322

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190402

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190530

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191029

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191126

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6624798

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250