JP2019040389A - 障害物検知装置、障害物検知方法、及び、障害物検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮像装置の撮像範囲内の障害物を精度よく検知する。【解決手段】障害物検知装置は、撮像装置によって所定の撮像レートで撮像される所定の撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、撮像装置によって撮像される画像内の所定領域内の各画素について、入力された画像と、入力された画像より所定フレーム数前の画像と、の間で画素値の差分を取得し、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列について、画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値を算出する算出部と、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列の当該値に基づいて、撮像範囲内の障害物を検知する検知部と、を備える。【選択図】図４Ｂ

Description

本発明は、撮像装置の撮像範囲内の障害物を検知する技術に関する。

踏切内の障害物を検知する踏切障害物検知装置には、例えば、赤外線やレーザ光線を用いる光センサ式、超音波を用いる超音波センサ式等がある。

特開２０１６−２０３６７０号公報 特開２０１６−１４４１２３号公報 特開２０１６−１３２３１３号公報

しかしながら、従来の踏切障害物検知装置は、自動車を検知対象としていることが多く、その場合には、自動車よりもサイズが小さい歩行者を検知することが難しい。

本発明は、上記した問題に鑑み、撮像装置の撮像範囲内の障害物を精度よく検知可能な障害物検知装置、障害物検知方法、及び、障害物検知プログラムを提供することを課題とする。

本発明の態様の一つは、撮像装置によって所定の撮像レートで撮像される所定の撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、撮像装置によって撮像される画像内の所定領域内の各画素について、入力された画像と、当該入力された画像より所定フレーム数前の画像と、の間で画素値の差分を取得し、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列について、画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値を算出する算出部と、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列の当該値に基づいて、撮像範囲内の障害物を検知する検知部と、を備える障害物検知装置である。

本発明の態様の一つによれば、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列についての画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値に基づいて、撮像範囲内の障害物が検知されるので、撮像装置の撮像範囲内の歩行者や自動車等を精度良く検知することができる。

また、本発明の態様の一つでは、検知部は、第１の方向の各列の画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値のうちのいずれかが第１の閾値以上であり、且つ、第２の方向の各列の画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値のうちのいずれかが第２の閾値以上である場合に、撮像範囲内の障害物を検知するようにしてもよい。例えば、第１の閾値、第２の閾値が、撮像画像内の所定領域のサイズと、撮像画像内の所定領域内の人間のサイズとに基づいて、撮像画像から人間が検知可能であり、且つ、人間よりもサイズの小さい物体を検知しないような値に設定されることによって、雪等の人間よりもサイズの小さい移動体によって、対象領域内から障害物が誤検知されることを抑制できる。

また、本発明の態様の一つでは、検知部は、所定の閾値、第１の閾値、第２の閾値のう
ちの少なくとも１つを、時刻、天候のうち少なくともいずれかに基づいて設定するようにしてもよい。これによって、時間、天候等が変化した場合でも、精度良く、対象領域内の障害物を検知することができる。

また、本発明の態様の一つの障害物検知装置は、撮像範囲内の障害物が検知された場合に、障害物の検知を通知する通知部をさらに備えるようにしてもよい。また、本発明の態様の一つの障害物検知装置は、撮像範囲の近傍に設置されている遮断機又は踏切警報機の動作状態を取得する取得部をさらに備え、通知部は、撮像範囲内の障害物が検知され、且つ、遮断機又は踏切警報機が動作中である場合に、障害物の検知を通知するようにしてもよい。これによって、踏切内の事故の発生を抑制することができる。

本発明によれば、撮像装置の撮像範囲内の障害物を精度よく検知することができる。

図１は、第１実施形態に係る障害物検知システムのシステム構成の一例である。 図２は、端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、端末の機能構成の一例を示す図である。 図４Ａは、第１実施形態に係る障害物検知部の障害物検知処理の一例を示す図である。 図４Ｂは、第１実施形態に係る障害物検知部の障害物検知処理の一例を示す図である。 図５は、第１実施形態に係る物体進入判定処理の一例を示す図である。 図６は、障害物検知部の障害物存在判定処理の一例を示す図である。 図７Ａは、第１実施形態に係る障害物検知部の処理のフローチャートの一例である。 図７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検知部の処理のフローチャートの一例である。 図８は、第１実施形態に係る障害物検知部の障害物検知処理のフローチャートの一例である。 図９は、踏切事故防止支援システムの一例を示す図である。 図１０は、障害物検知エリアの設定の一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る障害物検知システムのシステム構成の一例である。障害物検知システム１００は、例えば、踏切内を撮像範囲とする監視カメラ２と、踏切に設置された遮断機又は踏切警報機の動作状態を検出するクランプセンサ３と、監視カメラ２の撮像画像と遮断機又は踏切警報機の動作状態とに基づいて、踏切内の障害物を検知する端末１と、を含む。障害物検知システム１００の検知対象である障害物は、第１実施形態では、人間、自動車、二輪車等である。端末１は、「障害物検知装置」の一例である。監視カメラ２は、「撮像装置」の一例である。

監視カメラ２は、例えば、いわゆる定点カメラであり、動作中に画角が変更されることはないカメラである。監視カメラ２は、例えば、いわゆるＩＰ（Internet Protocol）カ
メラ、ネットワークカメラ、ウェブカメラと称されるネットワークに接続可能な通信機能
を備えるカメラである。ただし、これに限定されない。監視カメラ２は、例えば、地上から２〜５ｍ上方に設置される。例えば、監視カメラ２の画角は、道路と線路とが交差する場所を撮像範囲に含むように、設定される。また、踏切に遮断機が設置されている場合には、例えば、監視カメラ２の画角は、撮像範囲に遮断機が含まれないように設置される。

監視カメラ２は、端末１と接続されており、監視カメラ２の撮像画像は端末１に出力される。監視カメラ２は、例えば、１０ｆｐｓの撮像レートで撮像を行う。ただし、監視カメラ２の撮像レートは１０ｆｐｓに限定されず、監視カメラ２の性能の範囲内で任意の値に設定可能である。監視カメラ２の撮像範囲は、障害物の検知を行う対象の障害物検知エリアとなる。なお、監視カメラ２は固定の位置に設置されるものや、定点カメラに限定されず、例えば、障害検知エリアが撮像範囲となるように画角を安定させることが可能であれば、ドローンのような飛行体に搭載されてもよい。監視カメラ２がドローンに搭載される場合には、当該ドローンは、例えば、監視カメラ２で撮像された撮像画像を端末１に送信する通信機能を有し、障害物検知エリアの上空を飛行する。

クランプセンサ３は、ケーブルを挟み込み、当該ケーブルを流れる電流によって発生する磁界を検知することで、ケーブルを切断することなく、ケーブルを流れる電流を検知するセンサである。第１実施形態では、クランプセンサ３は、踏切警報機を動作させるための電流が流れるケーブルを挟み込むように設置される。

クランプセンサ３は、端末１に接続されており、第１実施形態では、電流が流れているか否かの検知結果を端末１に出力する。第１実施形態では、端末１は、クランプセンサ３から電流が流れていることが通知されると、踏切警報機が動作中であり、車両が接近していることを検知する。

なお、クランプセンサ３は、遮断機のバーを動作させるための電流が流れるケーブルを挟み込むように設置されてもよい。この場合には、端末１は、クランプセンサ３から電流が流れていることが通知されると、遮断機が動作中であり、列車が接近していることを検知する。

端末１は、監視カメラ２から入力される撮像画像に基づいて、障害物検知エリア内の障害物を検知する。

より具体的には、端末１は、監視カメラ２から入力される入力画像と、当該入力画像の所定フレーム数前の画像との間で、各画素について画素値の差分を求め、画素値の差分の値が所定の閾値以上であるか否かに応じて、各画素の画素値を二値化する。端末１は、縦方向及び横方向のそれぞれの画素の列について、二値化された画素値の積算値を算出し、算出した積算値に基づいて、撮像範囲内の障害物の存在を検知する。画素値は、例えば、輝度値、ＲＧＢ値等である。第１実施形態では、画素値として輝度値が用いられる。

例えば、雪、チリ等は第１実施形態において検知対象ではなく、これらは横方向及び縦方向において、第１実施形態の検知対象である歩行者等よりもサイズが小さい。しかしながら、撮像される角度等によっては、横方向又は縦方向のいずれか一方向において、第１実施形態の検知対象である歩行者等と同等のサイズを有する可能性がある。そのため、横方向及び縦方向のそれぞれの画素の列について、二値化された画素値を積算した積算値を用いることによって、障害物検知エリア内の障害物をより精度良く検知することができる。

また、第１実施形態では、端末１は、監視カメラ２から入力される入力画像と、所定フレーム数前の画像との間の差分を取得し、取得した差分に基づいて、撮像範囲内の障害物
を検知する。端末１は、入力画像と所定フレーム数前の画像とから撮像範囲内の障害物を検知すると、当該入力画像又は当該所定フレーム数前の画像のいずれかを基準画像として保持する。以降、端末１は、基準画像と、入力画像との間で、差分を取得し、取得した差分に基づいて、撮像範囲内の障害物を検知する。

例えば、歩行者又は自動車等が踏切内に停滞した場合には、連続するフレーム間で画像の差分はごく小さく、入力画像と所定フレーム数前の画像との間の差分に基づいては踏切内で停滞している歩行者又は自動車等が障害物として検知されない可能性がある。しかしながら、例えば、歩行者又は自動車等が踏切内に進入した時点での画像と当該歩行者又は自動車等が踏切内で停滞した時点の画像とでは、差分が大きくなる可能性が高い。そのため、入力画像と所定フレーム数前の画像との間の差分に基づいて障害物が検出された場合の当該入力画像又は当該所定フレーム数前の画像のいずれかと、新たに入力された入力画像と、の間の差分に基づいて障害物の検知を行うことにより、踏切内で停滞している歩行者又は自動車等が障害物として検知される可能性が高くなり、障害物の検知の精度を向上させることができる。

＜装置構成＞
図２は、端末１のハードウェア構成の一例を示す図である。端末１は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の汎用のコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等であ
る。図２では、端末１がＰＣである場合のハードウェア構成が示されている。

端末１は、例えば、ハードウェア構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit
）１０１、主記憶装置１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、補助記憶装置１０５、ネットワークインタフェース１０７、外部機器接続インタフェース１０８Ａ、１０８Ｂを備え、これらがバス１０９により互いに接続されている情報処理装置である。

入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス等である。また、入力装置１０３には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置１０３から入力されたデータは、ＣＰＵ １０１に出力される。

ネットワークインタフェース１０７は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１０７は、有線のネットワーク、及び／又は、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース１０７は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）カード、携帯電話網に接続するための無線回路等である。

主記憶装置１０２は、ＣＰＵ １０１に、補助記憶装置１０５に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような半導体メモリである。

補助記憶装置１０５は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してＣＰＵ １０１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１０５は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスク（Hard Drive Disc）である。補助記憶装置１０５は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、障害物検知プログラム１０５Ｐ、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。障害物検知プログラム１０５Ｐは障害物検知エリアの撮像画像から障害物検知エリア内に存在する障害物を検知するためのプログラムである。

ＣＰＵ １０１は、補助記憶装置１０５に保持されたＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１０２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ＣＰＵ １０１は、１つであってもよいし、複数であってもよい。

出力装置１０４は、ＣＰＵ １０１の処理の結果を出力する。出力装置１０４は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置１０４は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。

外部機器接続インタフェース１０８Ａは、監視カメラ２を接続するインタフェースである。外部機器接続インタフェース１０８Ａは、例えば、ＮＩＣ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等である。外部機器接続インタフェース１０８Ｂは、クランプセンサ３を接続するインタフェースである。外部機器接続インタフェース１０８Ｂは、例えば、ＤＩＮ端子、ＵＳＢポート等である。

なお、図２に示される端末１のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、端末１は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す可搬記録媒体駆動装置を備えてもよい。可搬記録媒体は、例えば、ＵＳＢメモリ、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Ｂｌｕ−ｒａｙディスクのようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。

図３は、端末１の機能構成の一例を示す図である。端末１は、機能構成要素として、画像受付部１１、障害物検知部１２、基準画像保持部１３、踏切状態判定部１４、及び、通知部１５を備える。これらの機能構成要素は、例えば、端末１のＣＰＵ １０１が補助記憶装置１０５に格納されている障害物検知プログラム１０５Ｐを実行することによって達成される。

画像受付部１１は、監視カメラ２からの撮像画像の入力を受け付ける。監視カメラ２からは所定のレートで撮像画像が入力される。監視カメラ２からの撮像画像の入力レートは、監視カメラ２の撮像レートと同じであり、例えば、１０ｆｐｓである。ただし、監視カメラ２の撮像レートは、１０ｆｐｓに限定されない。画像受付部１１は、入力された撮像画像を障害物検知部１２に出力する。画像受付部１１は、「受付部」の一例である。

踏切状態判定部１４は、クランプセンサ３からの電流検知結果の入力を受ける。例えば、クランプセンサ３はケーブルに流れる電流を検知すると、検知した電流を電圧に変換して出力する。踏切状態判定部１４は、クランプセンサ３から出力される電圧値を監視し、遮断機又は踏切警報機の動作状態を監視する。踏切状態判定部１４は、例えば、クランプセンサ３からの電圧値が下限閾値未満の場合には、遮断機又は踏切警報機が動作していないことを検出する。踏切状態判定部１４は、例えば、クランプセンサ３からの電圧値が上限閾値以上の場合には、遮断機又は踏切警報機が動作していることを検出する。踏切状態判定部１４は、例えば、所定の周期で、遮断機又は踏切警報機の動作状態を障害物検知部１２に出力する。踏切状態判定部１４の遮断機又は踏切警報機の動作状態の障害物検知部１２への通知周期は、例えば、１０ミリ秒単位の任意の値が設定される。踏切状態判定部１４は、「取得部」の一例である。

障害物検知部１２は、画像受付部１１からの入力画像と比較対象の画像との差分を求め、入力画像と比較対象の画像との差分に基づいて、障害物検知エリア内に存在する障害物を検知する。例えば、障害物検知部１２は、障害物検知エリア内に存在する障害物を検知し、且つ、遮断機又は踏切警報機の動作状態が動作中である場合には、通知部１５に障害物検知の通知を出力する。障害物検知部１２の処理の詳細は、後述される。障害物検知部
１２は、「算出部」及び「検知部」の一例である。また、障害物検知部１２は、「差分取得部」及び「検知部」の一例である。

基準画像保持部１３は、障害物検知部１２による処理に用いられる基準画像を保持する。基準画像は、ある時点における監視カメラ２の撮像画像である。基準画像の詳細については後述される。基準画像保持部１３は、例えば、主記憶装置１０２の記憶領域に作成される。

通知部１５は、障害物検知部１２から、障害物検知の通知の入力を受けると、所定の外部の装置に、障害物検知の通知を送信する。障害物検知の通知の送信先となる装置は、例えば、サーバ、列車に対する警報機、列車に搭載されている通信機等、である。通知部１５は、「通知部」の一例である。

図４Ａ及び図４Ｂは、第１実施形態に係る障害物検知部１２の障害物検知処理の一例を示す図である。障害物検知処理は、入力画像と比較対象の画像との差分に基づいて、撮像画像内の対象領域内の障害物を検知する処理である。なお、図４Ａ及び図４Ｂでは、撮像画像の全領域を障害物検知の対象領域とする場合を前提として示されている。

障害物検知部１２は、障害物検知処理として、まず、撮像画像内の対象領域について、入力画像と比較対象の画像との差分を求める。図４Ａの上方には、監視カメラ２の比較対象の画像と入力画像との一例が示されている。比較対象の画像は、入力画像よりも所定フレーム数前の画像である。第１実施形態では、比較対象の画像は、入力画像の１フレーム前の画像又は基準画像保持部１３に保持された基準画像のいずれかである。比較対象の画像は、「第１の画像」の一例である。また、入力画像の１フレーム前の画像又は基準画像保持部１３に保持された基準画像は、それぞれ、「第１の画像」の一例である。

入力画像の１フレーム前の画像、基準画像保持部１３に保持された基準画像のいずれが比較対象の画像となるかは、障害物検知部１２のステータスに応じて決定される。障害物検知部１２のステータスには、例えば、物体進入判定ステータスと、障害物存在判定ステータスとがある。物体進入判定ステータスと、障害物存在判定ステータスとの詳細については、後述される。

障害物検知部１２は、入力画像と比較対象の画像との差分として、入力画像と比較対象の画像との間で、対象領域内の各画素について、画素値の差分を算出する。画素値として、第１実施形態では、輝度値が用いられる。第１実施形態では、監視カメラ２の画角は変更されないので、入力画像と比較対象の画像との間で変化のない箇所は画素値の差分がない。入力画像と比較対象の画像と間で変化のない箇所とは、例えば、撮像範囲内に存在する固定された物、すなわち、背景である。入力画像と比較対象の画像と間で変化がある箇所とは、例えば、撮像範囲内の動体が存在している箇所である。したがって、入力画像と比較対象の画像との間で各画素について画素値の差分を求めることによって、比較対象の画像から入力画像へ画素値に変化のあった画素が抽出され、撮像画像内の対象領域内に存在する動体が抽出される。

図４Ａの下方には、上方に示される比較対象の画像と入力画像との間の各画素についての画素値の差分を輝度値として表した差分抽出画像が示されている。画素値が輝度値である場合には、比較対象の画像から入力画像へと変化のあった画素は、輝度値の差分が大きくなるので、差分抽出画像ではより明るく表示されている。

図４Ｂは、第１実施形態に係る障害物検知部１２の障害物検知処理の一例（続き）を示す図である。障害物検知部１２は、例えば、画素値の差分が二値化閾値以上であるか否か
に応じて、各画素の画素値を二値化する。二値化閾値は、差分抽出画像の二値化に用いられる閾値であり、入力画像と比較対象の画像との間の各画素の画素値の差分値に対する閾値である。

より具体的には、例えば、画素値として輝度値が用いられる場合には、障害物検知部１２は、比較対象の画像と入力画像との間の画素値の差分が二値化閾値以上である画素の画素値（輝度値）を当該画素が最も明るくなる値に変更する。また、例えば、障害物検知部１２は、画素値の差分が二値化閾値未満である画素の画素値（輝度値）を当該画素が最も暗くなる値に変更する。例えば、輝度値が０〜２５５の値を取る場合には、画素が最も明るくなる値として２５５が設定され、最も暗くなる値として０が設定される。図４Ｂでは、上方に、差分抽出画像と、差分抽出画像内の各画素の画素値を二値化した二値化画像との一例が示されている。

障害物検知部１２は、横方向、縦方向の画素の各列について、各画素の二値化された画素値の積算値を求め、横方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値と縦方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値とが、それぞれの方向についての検知閾値以上である場合に、撮像画像内の対象領域内の障害物の存在を検知する。検知閾値は、障害物の検知に用いられる閾値であって、横方向又は縦方向の各列における各画素の画素値の積算値に対する閾値である。

撮像画像において、第１実施形態における検知対象である人間及び自動車等の障害物は、例えば、横方向、縦方向の２方向それぞれにおいて所定の幅を有している。一方、雪やチリ等の飛来物、及び、その他の第１実施形態における検知対象外の物は、検知対象である人間及び自動車等に比べると、例えば、横方向、縦方向それぞれにおける幅は小さい。また、雪やチリ等の飛来物、及び、その他の第１実施形態における検知対象外の物体は、例えば、撮像される角度等によって、横方向又は縦方向のうちの１方向に所定の幅を有することがあるが、横方向又は縦方向の両方向それぞれについて所定の幅を有することは少ない。また、例えば、１方向に伸びる光線等も、横方向又は縦方向の両方向それぞれについて所定の幅を有することは少ない。したがって、例えば、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値を求めることで、第１実施形態における検知対象外の物体の誤検出を抑制することができ、より精度良く障害物を検知することができる。

図４Ｂの下方には、二値化画像の横方向、縦方向の各列についての、各画素の画素値の積算値のグラフが示されている。画像の横方向は、図４Ｂのグラフでは、Ｘ方向である。画像の縦方向は、図４Ｂのグラフでは、Ｙ方向である。図４Ｂのグラフでは、横方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値は黒丸印で、縦方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値は黒三角印で示されている。

二値化画像における各列の各画素の画素値の積算値の最大値に対する横方向の検知閾値（Ｘ）と、縦方向の検知閾値（Ｙ）とは、それぞれ、例えば、撮像画像の対象領域から、人間を検知可能で、且つ、人間よりもサイズの小さい物体は検知されないような、所定の範囲内の値に設定される。

検知閾値（Ｘ）及び検知閾値（Ｙ）それぞれの設定可能な値の範囲の上限値は、例えば、横方向及び縦方向のそれぞれについて、撮像画像の対象領域のサイズに対する撮像画像の対象領域内の人間のサイズの比率がとり得る値の範囲のうちの下限値の値に基づいて設定される。また、検知閾値（Ｘ）及び検知閾値（Ｙ）それぞれの設定可能な値の範囲の下限値は、例えば、雪のような人間よりもサイズの小さい検知対象外の動体による誤検知を抑制するために、横方向及び縦方向のそれぞれについて、撮像画像の対象領域のサイズに
対して、例えば、１〜１０％の値に基づいて設定される。

例えば、撮像画像の横方向について、撮像画像の対象領域のサイズに対する対象領域の内の人間のサイズの比率が７〜１０％である場合には、検知閾値（Ｘ）は、撮像画像の対象領域の横方向のサイズの６％〜７％に画素値の最大値を乗じた値の間の値に設定される。

また、入力画像と比較対象の画像との間の各画素の画素値の差分は、天候、時間帯、周辺の建物等に依って変化するため、二値化閾値、検知閾値（Ｘ）、検知閾値（Ｙ）は、それぞれ、例えば、天候、時間帯、周辺の建物等の情報に基づいて、調整されてもよい。天候の情報は、例えば、端末１は、ネットワークを通じて所定の気象サーバから取得可能である。

図４Ｂの下方に示されるグラフでは、二値化画像の横方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値（図中、黒丸印）と、二値化画像における縦方向の各列における各画素の画素値の積算値のうちの最大値（図中、黒三角印）とが、各方向の検知閾値以上の領域に存在している場合に、撮像画像内の対象領域から障害物が検知される。ただし、これに限定されず、例えば、横方向及び縦方向のそれぞれについて、二値化された画素値の積算値が所定列数分連続して検知閾値（Ｘ）又は検知閾値（Ｙ）以上となる場合に、撮像画像内の対象領域から障害物が検知されるようにしてもよい。

なお、図４Ｂでは、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値を求め、当該積算値に基づいて障害物の検知が行われるが、障害物の検知方法はこれに限定されない。例えば、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素の二値化された画素値（輝度値）のうち、画素が最も明るくなる値の画素数を求め、当該画素数に基づいて障害物の検知が行われてもよい。または、例えば、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素のうち、画素値の差分が二値化閾値以上である画素数を求め、当該画素数に基づいて障害物の検知が行われてもよい。横方向、縦方向の２方向についての、各列における各画素の二値化された画素値の積算値、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素の二値化された画素値（輝度値）のうち、画素が最も明るくなる値の画素数は、それぞれ、「第１の方向及び第２の方向の各列について、前記画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値」の一例である。

また、図４Ｂでは、横方向、縦方向の２方向について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値を求めるが、二値化された画素値の積算値を求める方向は、横方向、縦方向の直交する２方向に限定されない。例えば、撮像画像内の直交しない２方向について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値が求められ、これに基づいて、障害物の検知が行われてもよい。

図５は、第１実施形態に係る物体進入判定処理の一例を示す図である。物体進入判定処理は、障害物検知部１２が物体進入判定ステータスである場合に実行される処理である。障害物検知部１２のステータスの初期値は、物体進入判定ステータスである。

物体進入判定処理は、障害物検知エリア、すなわち、撮像範囲内への障害物の進入を検知する処理である。図５では、物体進入判定処理における撮像画像内の障害物検知の対象領域の一例が示されている。

第１実施形態では、物体進入判定処理における撮像画像内の障害物検知の対象領域として、撮像画像内の周縁部分の領域が設定される。より具体的には、例えば、図５に示されるように、撮像画像が矩形である場合には、撮像画像の４辺それぞれについて、当該辺を
一辺として有する４つの矩形５１、５２、５３、５４がそれぞれ障害物検知の対象領域である。

矩形５１、５２、５３、５４の短辺の長さは、例えば、互いに同じであってもよいし、互いに異なっていてもよい。矩形５１、５２、５３、５４の短辺の長さは、例えば、撮像画像の短辺の長さの１％〜１０％程度に設定される。以降、物体進入判定処理における撮像画像内の障害物検知の対象領域を、進入検知領域、と称する。図５に示される例では、矩形５１、５２、５３、５４それぞれが進入検知領域である。進入検知領域は、「第１の領域」の一例である。

障害物検知部１２は、物体進入判定処理において、入力画像の１フレーム前の画像を比較対象の画像として、進入検知領域について、障害物検知処理（図４Ａ、図４Ｂ）を行う。具体的には、図５に示される例では、障害物検知部１２は、矩形５１、５２、５３、５４のそれぞれの領域について、入力画像と、入力画像の１フレーム前の画像との各画素の画素値の差分を求め、画素値の差分に基づいて二値化を行い、二値化された画素値の積算値を横方向（Ｘ方向）と縦方向（Ｙ方向）それぞれの各列について求める。

例えば、図５に示される矩形５１、５２、５３、５４には、それぞれ、横方向（Ｘ方向）、縦方向（Ｙ方向）について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値に対する検知閾値（Ｘ）及び検知閾値（Ｙ）が設定されている。障害物検知部１２は、矩形５１、５２、５３、５４のいずれかにおいて、横方向（Ｘ方向）及び縦方向（Ｙ方向）について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値のうちの最大値が、それぞれ、検知閾値（Ｘ）及び検知閾値（Ｙ）以上である場合に、障害物検知エリアへの障害物の進入を検知する。

障害物検知エリアへの障害物の進入を検知すると、障害物検知部１２のステータスが障害物存在判定ステータスへと遷移する。

なお、図５に示される矩形５１、５２、５３、５４の領域において、障害物の検知は、横方向（Ｘ方向）及び縦方向（Ｙ方向）のうち長辺方向の１方向について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値を求め、積算値のうちの最大値が検知閾値以上か否かを判定することで行われてもよい。また、物体進入判定処理では、入力画像の１フレーム前の画像を比較対象の画像とするが、これに限られず、物体進入判定処理における比較対象の画像は、例えば、監視カメラ２の撮像レート等に応じて設定されてもよい。例えば、監視カメラ２の撮像レートが６０ｆｐｓである場合には、比較対象の画像は入力画像の６フレーム前までの画像のいずれかであれば、撮像レートが１０ｆｐｓである場合の入力画像の１フレーム前の画像と入力画像との比較と同等の差分を取得することができる。

なお、物体進入判定処理における進入検知領域は、図５に示される矩形５１〜５４の領域に限定されない。進入検知領域は、撮像画像の領域内で、実施の形態に応じて適宜変更可能である。例えば、進入検知領域は、撮像画像の領域をＮ×Ｎ（Ｎは正の整数）に分割した領域のうちの一部又は全部であってもよい。

図６は、障害物検知部１２の障害物存在判定処理の一例を示す図である。障害物存在判定処理は、障害物検知部１２のステータスが障害物存在判定ステータスである場合に行われる処理である。障害物存在判定処理は、障害物検知エリア内に存在する障害物を検知する処理である。障害物検知エリア内に存在する障害物とは、例えば、障害物検知エリア内を移動、または、停滞している歩行者、自動車、二輪車及び運転者等を含む。

障害物検知部１２は、障害物存在判定処理では、例えば、撮像画像内の進入検知領域以
外の領域であって、撮像画像の中心部分の領域を障害物検知の対象領域として障害物検知処理を行う。障害物存在判定処理における撮像画像内の障害物検知の対象領域を、以降、追従検知領域、と称する。追従検知領域は、「第２の領域」の一例である。

また、障害物検知部１２は、障害物存在判定処理では、比較対象の画像として、基準画像保持部１３に保持されている基準画像を用いる。基準画像は、物体進入判定処理において、障害物検知エリアへの障害物の進入の検知に用いられた入力画像である。すなわち、障害物検知部１２は、物体進入判定処理において、障害物検知エリアへの障害物の進入を検知すると、その時点での入力画像を基準画像として基準画像保持部１３に格納する。なお、基準画像として、物体進入判定処理において、障害物検知エリアへの障害物の進入の検知に用いられた入力画像に代えて、障害物検知エリアへの障害物の進入の検知に用いられた入力画像の１フレーム前の画像が用いられてもよい。

図６の上方には、基準画像となる障害物検知エリアへの障害物の進入の検知時の入力画像と、当該基準画像中の追従検知領域に相当する部分画像と、の一例が示されている。図６の下方には、基準画像から所定時間経過後の入力画像と、基準画像と当該入力画像との差分抽出画像と、の一例が示されている。

障害物検知部１２は、障害物存在判定処理では、基準画像と、基準画像から所定時間経過後の入力画像との間で、追従検知領域内の各画素について、画素値の差分を求め、画素値の差分に基づいて二値化を行い、縦方向及び横方向の各列における各画素の二値化された画素値の積算値を求める。追従検知領域には、横方向（Ｘ方向）、縦方向（Ｙ方向）について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値に対する閾値が設定されている。障害物検知部１２は、追従検知領域において、横方向（Ｘ方向）及び縦方向（Ｙ方向）について、各列における各画素の二値化された画素値の積算値のうちの最大値が、それぞれの閾値以上である場合に、障害物検知エリア内の障害物の存在を検知する。

例えば、撮像画像内の追従検知領域に相当する障害物検知エリア内の位置において、歩行者が停滞している場合には、入力画像と、入力画像の１フレーム前の画像との間では、当該歩行者の動きがないため、差分が小さく、当該歩行者を動体として抽出することができない。これに対して、当該歩行者が障害物検知エリアへ進入した時点の画像と、所定時間経過後の画像との間では、当該歩行者が動いている可能性が高く、当該歩行者の動きにより差分が大きくなり、当該歩行者を動体として抽出できる可能性が高い。

したがって、物体進入判定処理において、例えば、障害物検知エリアへの障害物の進入が検知された時点の入力画像を基準画像として保持し、障害物存在処理において、基準画像と所定時間経過後の入力画像とを比較することで、障害物検知エリア内で停滞している障害物を検知することができる。

＜処理の流れ＞
図７Ａ及び図７Ｂは、第１実施形態に係る障害物検知部１２の処理のフローチャートの一例である。図７Ａ及び図７Ｂに示される処理は、例えば、端末１において、管理者による障害物検知プログラム１０５Ｐの起動によって開始され、管理者による障害物検知プログラム１０５Ｐの停止まで繰り返し実行される。図７Ａ及び図７Ｂに示される処理の実行主体は、障害物検知プログラム１０５Ｐを実行するＣＰＵ １０１であるが、便宜上、機能構成要素である障害物検知部１２を主体として説明する。

ＯＰ１では、障害物検知部１２は、画像受付部１１から監視カメラ２の撮像画像の入力を受ける。ＯＰ２では、障害物検知部１２は、現在のステータスを判定する。ステータスの初期値は、物体進入判定ステータスである。ステータスが物体進入判定ステータスであ
る場合には、処理がＯＰ３に進む。ステータスが障害物存在判定ステータスである場合には、処理が図７ＢのＯＰ１１に進む。

ＯＰ３からＯＰ７は、ステータスが物体進入判定ステータスである場合の処理である。ＯＰ３では、障害物検知部１２は、比較対象の画像を１フレーム前の画像、障害物検知の対象領域を進入検知領域として、障害物検知処理を行う。障害物検知処理の詳細は後述される。ＯＰ３における処理によって、進入検知領域内の障害物の存在の有無が判定される。

ＯＰ４では、障害物検知部１２は、ＯＰ３における障害物検知処理によって、進入検知領域内において障害物が検知されたか否かを判定する。ＯＰ３における障害物検知処理によって、進入検知領域内において障害物が検知された場合には（ＯＰ４：ＹＥＳ）、処理がＯＰ５に進む。ＯＰ３における障害物検知処理によって、進入検知領域内において障害物が検知されない場合には（ＯＰ４：ＮＯ）、処理がＯＰ１に進む。

ＯＰ５では、障害物検知部１２は、例えば、ＯＰ１において入力された画像を基準画像として、基準画像保持部１３に格納する。ＯＰ６では、障害物検知部１２は、障害物検知エリアへの物体の進入を検知する。ＯＰ７では、障害物検知部１２は、ステータスを物体進入判定ステータスから障害物存在判定ステータスへと遷移させる。

図７ＢのＯＰ１１からＯＰ２５の処理は、ステータスが障害物存在判定ステータスである場合の処理である。ＯＰ１１では、障害物検知部１２は、変数ｎ１に１を加算して更新する。変数ｎ１は、障害物存在判定ステータスに遷移してから入力された画像のフレーム数を計数するための変数である。変数ｎ１の初期値は０である。

ＯＰ１２では、障害物検知部１２は、変数ｎ１が定数Ｎ１以上であるか否かを判定する。これによって、障害物存在判定ステータスに遷移してからの経過時間を画像のフレームに置換して測定することができる。なお、ＯＰ１１、ＯＰ１２の処理は、障害物存在判定ステータスへの遷移からの経過時間が所定の閾値時間以上であるか否かを判定する処理に置き換えられてもよい。

変数ｎ１が定数Ｎ１以上である場合には（ＯＰ１２：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１３に進む。変数ｎ１が定数Ｎ１未満である場合には（ＯＰ１２：ＮＯ）、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。これによって、障害物存在判定ステータスに遷移してからＮ１フレームの画像が入力されるまでの間は、障害物検知処理が実行されないことが示される。

ＯＰ１３では、障害物検知部１２は、比較対象の画像を基準画像保持部１３に保持されている基準画像、障害物検知の対象領域を追従検知領域として、障害物検知処理を行う。障害物検知処理の詳細は後述される。ＯＰ１３における処理によって、追従検知領域内の障害物の存在の有無が判定される。

ＯＰ１４では、障害物検知部１２は、ＯＰ１３における処理によって、追従検知領域内において障害物が検知されたか否かを判定する。ＯＰ１３における処理によって、追従検知領域内において障害物が検知された場合には（ＯＰ１４：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２０に進む。ＯＰ１３における処理によって、追従検知領域内において障害物が検知されない場合には（ＯＰ１４：ＮＯ）、処理がＯＰ１５に進む。

ＯＰ１５では、障害物検知部１２は、変数ｎ２を０に設定する。変数ｎ２は、追従検知領域において障害物の存在が連続して検知される回数を計数するための変数である。変数ｎ２の初期値は０である。すなわち、ＯＰ１５では、追従検知領域において障害物が検知
されなかったため、変数ｎ２がリセットされる。

ＯＰ１６では、障害物検知部１２は、変数ｎ３に１を加算して更新する。変数ｎ３は、追従検知領域において障害物の存在が連続して検知されない回数を計数するための変数である。変数ｎ３の初期値は０である。

ＯＰ１７では、障害物検知部１２は、変数ｎ３が定数Ｎ３以上であるか否かを判定する。変数ｎ３が定数Ｎ３以上である場合には（ＯＰ１７：ＮＯ）、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。変数ｎ３が定数Ｎ３未満である場合には（ＯＰ１７：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１８に進む。ＯＰ１８では、障害物検知部１２は、ステータスを障害物存在判定ステータスから物体進入判定ステータスに遷移させる。これによって、追従検知領域において障害物が連続してＮ３回以上検知されない場合には、ステータスが物体進入判定ステータスに遷移することが示される。

ＯＰ１９では、障害物検知部１２は、変数ｎ１、ｎ２を０に設定する。その後、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。

ＯＰ２０では、障害物検知部１２は、変数ｎ３を０に設定する。すなわち、ＯＰ２０では、追従検知領域において障害物が検知されたため、変数ｎ３がリセットされる。

ＯＰ２１では、障害物検知部１２は、変数ｎ２に１を加算して更新する。これは、ＯＰ１４において、追従検知領域において障害物が検知されたことが判定されたためである。

ＯＰ２２では、障害物検知部１２は、変数ｎ２が定数Ｎ２以上であるか否かを判定する。変数ｎ２が定数Ｎ２未満である場合には（ＯＰ２２：ＮＯ）、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。変数ｎ２が定数Ｎ２以上である場合には（ＯＰ２２：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２３に進む。ＯＰ２３では、障害物検知部１２は、障害物検知エリア内の障害物の存在を検知する。これによって、追従検知領域において障害物が連続してＮ２回以上検知された場合に、障害物検知エリア内の障害物の存在が検知されることが示される。

ＯＰ２４では、障害物検知部１２は、遮断機又は踏切警報機が動作中であるか否かを判定する。ＯＰ２４の判定は、踏切状態判定部１４からの遮断機又は踏切警報機の動作状態の通知に基づいて行われる。

遮断機又は踏切警報機が動作中である場合には（ＯＰ２４：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２５に進む。遮断機又は踏切警報機が動作中でない場合には（ＯＰ２４：ＮＯ）、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。

ＯＰ２５では、障害物検知部１２は、通知部１５に障害物検知の通知を出力する。通知部１５は、障害物検知部１２から、障害物検知の通知の入力を受けて、所定の外部の装置に、踏切内進入又は停滞の通知を送信する。その後、処理が図７ＡのＯＰ１に進む。

図８は、第１実施形態に係る障害物検知部１２の障害物検知処理のフローチャートの一例である。図８に示される障害物検知処理は、図７ＡのＯＰ３、図７ＢのＯＰ１３において実行される処理である。

ＯＰ３１では、障害物検知部１２は、撮像画像内の障害物検知の対象領域内の各画素について、入力画像と比較対象の画像との間で、画素値の差分を算出する。図７ＡのＯＰ３における障害物検知処理では、対象領域は進入検知領域であり、比較対象の画像は入力画像の１フレーム前の画像である。図７ＢのＯＰ１３における障害物検知処理では、対象領
域は追従検知領域であり、比較対象の画像は基準画像保持部１３に保持されている基準画像である。

ＯＰ３２では、障害物検知部１２は、ＯＰ３１で算出した対象領域内の各画素の画素値を、画素値の差分が二値化閾値以上であるか否かに応じて、二値化する。

ＯＰ３３では、障害物検知部１２は、対象領域の横方向（Ｘ方向）の各列について、各画素の二値化された画素値の積算値（Ｘ）を算出する。ＯＰ３４では、障害物検知部１２は、対象領域の縦方向（Ｙ方向）の各列について、各画素の二値化された画素値の積算値（Ｙ）を算出する。

ＯＰ３５では、障害物検知部１２は、積算値（Ｘ）の最大値が検知閾値（Ｘ）以上であるか否かを判定する。積算値（Ｘ）の最大値が検知閾値（Ｘ）以上である場合には（ＯＰ３５：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３６に進む。積算値（Ｘ）の最大値が検知閾値（Ｘ）未満である場合には（ＯＰ３５：ＮＯ）、図８に示される処理が終了し、図７ＡのＯＰ４又は図７ＢのＯＰ１４に処理が進む。

ＯＰ３６では、障害物検知部１２は、積算値（Ｙ）の最大値が検知閾値（Ｙ）以上であるか否かを判定する。積算値（Ｙ）の最大値が検知閾値（Ｙ）以上である場合には（ＯＰ３６：ＹＥＳ）、処理がＯＰ３７に進む。積算値（Ｙ）の最大値が検知閾値（Ｙ）未満である場合には（ＯＰ３６：ＮＯ）、図８に示される処理が終了し、図７ＡのＯＰ４又は図７ＢのＯＰ１４に処理が進む。

ＯＰ３７では、障害物検知部１２は、対象領域内の障害物の検知を判定する。その後、図７ＡのＯＰ４又は図７ＢのＯＰ１４に処理が進む。

なお、図７ＡのＯＰ３において、進入検知領域が、例えば、図５に示されるような複数の部分領域である場合には、各部分領域について、図８の処理が実行される。

なお、図７Ａ、図７Ｂ、及び、図８に示される処理は、一例であって、処理の実行順等は実施の形態に応じて適宜変更、省略、置換が可能である。例えば、図７ＡのＯＰ５の基準画像の保持の処理は、ＯＰ６又はＯＰ７の処理の後に実行されてもよい。例えば、図７ＢのＯＰ２２の遮断機又は踏切警報機の動作状態の判定の処理は、図７ＡのＯＰ１の処理の前に実行され、遮断機又は踏切警報機が動作中でない場合には、図７Ａ、図７Ｂの処理は、実行されないようにしてもよい。また、ＯＰ２４における遮断機又は踏切警報機の動作状態の判定処理を省略して、遮断機又は踏切警報機の動作状態に関係なく、障害物検知エリア内の障害物の存在が検知されると、端末１は障害物検知の通知を行うようにしてもよい。

また、例えば、図８の障害物検知処理において、物体進入判定ステータスである場合には、ＯＰ３３及びＯＰ３５の処理、又は、ＯＰ３４及びＯＰ３６の処理の、いずれかが省略されてもよい。

＜第１実施形態の作用効果＞
第１実施形態では、監視カメラ２の撮像画像内の対象領域内の各画素について、入力画像と比較対象の画像との間で、画素値の差分を算出し、横方向及び縦方向の２方向について、各列における画素値の差分が二値化閾値以上の画素の総和を示す値を算出し、当該値に基づいて、撮像画像内の対象領域内の障害物の存在を検知する。これによって、監視カメラ２の撮像範囲内（障害物検知エリア内）の歩行者や自動車等を精度良く検知することができる。

また、第１実施形態では、横方向及び縦方向の２方向それぞれについて、各列における画素値の差分が二値化閾値以上の画素の総和を示す値に対する検知閾値（Ｘ）、検知閾値（Ｙ）が設定される。横方向及び縦方向の、各列における画素値の差分が二値化閾値以上の画素の総和を示す値の最大値が、それぞれ、検知閾値（Ｘ）、検知閾値（Ｙ）以上である場合に、撮像画像内の対象領域内の障害物の存在を検知する。検知閾値（Ｘ）、検知閾値（Ｙ）は、例えば、撮像画像内の対象領域のサイズと、撮像画像内の対象領域内の人間のサイズとに基づいて、撮像画像から検知対象の一つである人間が検知可能であり、且つ、人間よりもサイズの小さい検知対象外の物体を検知しないような値に設定される。これによって、例えば、雪等の人間よりもサイズの小さい移動体によって、対象領域内から障害物が誤検知されることを抑制できる。

また、第１実施形態では、端末１は、二値化閾値、検知閾値（Ｘ）、検知閾値（Ｙ）を、時刻、天候、周辺の建物等の環境に基づいて、調整する。これによって、時間、天候等が変化した場合でも、精度良く、障害物を検知することができる。

また、第１実施形態では、端末１は、物体進入判定ステータスにおいては、入力画像と１フレーム前の画像とを用いて障害物検知処理を行う。物体進入判定ステータスにおいて障害物が検知されると、端末１は、障害物判定ステータスに遷移する。端末１は、障害判定ステータスにおいては、物体進入判定ステータスにおいて障害物の検知に用いられた入力画像である基準画像と、基準画像から所定時間経過後の入力画像とを用いて障害物検知処理を行う。これによって、監視カメラ２の撮像範囲内への障害物の進入を検知することに加えて、当該障害物が撮像範囲内に停滞していることを検知することができる。

また、第１実施形態では、端末１は、物体進入判定ステータスにおいては、撮像画像内の周縁部分である進入検知領域について障害物検知処理を行い、障害物判定ステータスにおいては、撮像画像内の中心部分である追従検知領域について障害物検知処理を行う。これによって、障害物検知処理の対象領域が限定され、端末１の処理負荷が軽減される。

また、第１実施形態における、端末１、監視カメラ２、クランプセンサ３は、いずれも既製品を採用することができ、また、設置も簡易である。したがって、第１実施形態に係る障害物検知システム１００の導入に係るコストを低く抑えることができる。

また、端末１に警報機を接続し、遮断機又は踏切警報機の動作状態に関わりなく端末１が障害物の存在を検知した場合に当該警報機から警報を発するようにして、例えば、遮断機も踏切警報機も設定されていない第４種踏切等に、障害物検知システム１００を適用することで、第４種踏切等において、踏切内の取り残された歩行者や自動車等を検出することができる。

＜障害物検知システムの活用例＞
図９は、踏切事故防止支援システム５００の一例を示す図である。踏切事故防止支援システム５００は、例えば、障害物検知システム１００、サーバ２００、列車搭載クライアント端末３００、自動車搭載クライアント端末４００を含む。列車搭載クライアント端末３００及び自動車搭載クライアント端末４００は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、車載器等である。

障害物検知システム１００内の端末１、列車搭載クライアント端末３００、自動車搭載クライアント端末４００は、それぞれ、例えば、携帯電話網、無線ＬＡＮ等の無線アクセスネットワーク等に接続しており、インターネットを通じて、サーバ２００と通信可能である。サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００、自動車搭載クライアント端末
４００から、それぞれの位置情報を所定の周期で受信している。

踏切事故防止支援システム５００における処理の流れは以下の通りである。（１）障害物検知システム１００において端末１が、例えば、遮断機動作中に、障害物検知エリア内の自動車搭載クライアント端末４００を搭載する自動車の進入又は停滞を検知すると、端末１は、サーバ２００に、障害物検知エリア内の障害物の進入又は停滞の検知を通知する。

（２）サーバ２００は、端末１の位置情報から端末１の設置されている踏切に接近している列車を特定し、当該列車の列車搭載クライアント端末３００に、踏切内の障害物の進入又は停滞を通知する。

（３）列車搭載クライアント端末３００では、サーバ２００からの通知に基づいて、支援情報を表示する。支援情報には、例えば、当該踏切に到達するまでの時間、注意喚起のメッセージ、警報音、監視カメラ２の撮像画像等が含まれている。

（４）列車搭載クライアント端末３００は、列車の当該踏切に対する接近情報をサーバ２００に通知する。当該踏切に対する接近情報には、列車の速度、位置情報等が含まれている。

（３）と（４）の処理は、例えば、当該踏切に到達するまでの時間変化に応じて、複数回繰り返される。

例えば、サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００からの接近情報に基づいて、列車が当該踏切に到達するまでの時間を取得する。当該踏切に到達するまでの時間が５分以上である場合には、サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００に、踏切内の障害物の進入又は停滞が発生していることを示すメッセージ、踏切に到達するまでの時間が５分以上であること、を通知する。

例えば、当該踏切に到達するまでの時間が５分未満になった場合には、サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００に、踏切内の障害物の進入又は停滞が発生していることを示すメッセージ、踏切に到達するまでの時間が５分未満であること、を通知する。

例えば、当該踏切に到達するまでの時間が１分未満になった場合には、サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００に、踏切内の障害物の進入又は停滞が発生していることを示すメッセージ、踏切に到達するまでの時間が１分未満であること、警報音出力の命令等を通知する。また、例えば、当該踏切に到達するまでの時間が１分未満になった場合には、サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００を搭載する列車を停止させるように制御してもよい。

（５）サーバ２００は、列車搭載クライアント端末３００からの接近情報に基づいて、自動車搭載クライアント端末４００に列車の接近情報を通知する。列車の接近情報には、例えば、列車が到達するまでの時間、警告メッセージ、アラーム音の出力命令等が含まれている。

（６）自動車搭載クライアント端末４００は、サーバ２００からの列車の接近の通知に基づいて、支援情報を表示する。（５）と（６）の処理も、例えば、列車が当該踏切に到達するまでの時間変化に応じて、複数回繰り返される。

なお、図９で示される例において、自動車に搭載されるクライアント端末４００の代わ
りに、歩行者が携帯するクライアント端末が採用されてもよい。

踏切事故防止支援システム５００によれば、遮断機又は踏切警報機の動作中に、踏切内で自動車、歩行者等が進入又は停滞した場合に、踏切内の障害物の進入又は停滞の情報を、当該踏切に接近している列車に通知し、列車の運転士に対して情報提供等の支援を行うことができる。これによって、踏切における人身事故の発生を抑制することができる。

また、踏切事故防止支援システム５００によれば、踏切内に進入又は停滞している自動車内の搭乗者や歩行者に対して、接近してくる列車の情報を提供することで、踏切からの脱出の支援を行うことができる。これによって、踏切における人身事故の発生を抑制することができる。

＜障害物検知エリアの他の設定例＞
第１実施形態では、障害物検知エリアとして踏切内の範囲を設定し、踏切内の障害物が検知された。障害物検知エリアは、踏切内に限定されず、例えば、線路内に設定することも可能である。

図１０は、障害物検知エリアの設定の一例を示す図である。図１０に示される例では、監視カメラ２の撮像範囲、すなわち、障害物検知エリアは、踏切の片側にある線路を含む範囲である。踏切の両脇に線路が有るので、図１０に示される例では、２台の監視カメラ２が設置されている。また、監視カメラ２それぞれの設置場所の近傍に警報を発する警報機４も設置されている。

踏切の両側にある線路を含む範囲を障害物検知エリアとし、当該障害物検知エリアの撮像画像に対して、端末１が第１実施形態と同様の処理を行うことによって、例えば、歩行者や自動車の踏切から線路方向への進入を検知することができる。ただし、図１０に示される例では、端末１は、障害物存在判定ステータスにおいて追従検知領域内の障害物の存在を検出した場合に、遮断機又は踏切警報機の動作状態に関係なく、警報機４にアラームの出力を指示するようにしてもよい。

また、図１０に示される例では、物体進入判定ステータスにおける進入検知領域は、図５に示されるような撮像画像の周縁部分ではなく、撮像画像の踏切側の辺を含む部分領域であってもよい。例えば、図５に示される撮像画像の領域において、矩形５２側が線路側である場合には、矩形５２が進入検知領域に設定され、矩形５２以外の領域が追従検知領域に設定されてもよい。

障害物検知エリアが設定される範囲によって、第１実施形態で説明された障害物検知システム１００を踏切内の障害物の検出以外に適用することができる。図１０に示されるように、障害物検知エリアを踏切の脇の線路を含む範囲に設定することによって、踏切から線路への進入を検出することができる。例えば、線路に進入した自動車が線路に引っかかって抜け出せなくなった場合に、当該自動車をより早く検出し、救出することができる。

＜その他＞
第１実施形態では、障害物検知処理において、撮像画像の横方向、縦方向の２方向について、各列における画素値の差分が閾値以上である画素の総数を示す値が算出され、当該値に基づいて障害物の検知が行われる。各列における画素値の差分が閾値以上である画素の総数を示す値が算出されるのは、撮像画像の横方向、縦方向の２方向に限定されない。例えば、監視カメラ２が３次元画像を撮像可能である場合には、端末１は、障害物検知処理において、撮像画像の横方向、縦方向の２方向に加えて、奥行き方向についても各列における画素値の差分が閾値以上である画素の総数を示す値を算出し、３方向についての算
出された値に基づいて、障害物を検知してもよい。

また、第１実施形態では、物体進入判定ステータスと障害物存在判定ステータスとでは、撮像画像内の障害物検知処理の対象領域が異なるが、これに限定されず、物体進入判定ステータスと障害物存在判定ステータスとの両方において、例えば、障害物検知処理の対象領域を撮像画像全体としてもよい。

また、第１実施形態では、障害物検知処理において、端末１は、監視カメラ２の撮像画像内の対象領域内の各画素について、入力画像と比較対象の画像との間で、画素値の差分を算出し、横方向及び縦方向の２方向について、各列における画素値の差分が二値化閾値以上の画素の総和を示す値を算出し、当該値に基づいて、撮像画像内の対象領域内の障害物の存在を検知する。ただし、撮像画像から障害物を検知する方法は、これに限定されない。例えば、撮像画像から障害物を検知する方法として、入力画像と比較対象の画像とでパターンマッチングを行って、動体を検知してもよい。

また、第１実施形態では、端末１は、物体進入判定ステータスと障害物存在判定ステータスとの間で状態遷移するが、これに限定されず、端末１は状態遷移せず、例えば、撮像画像の全領域に対して、入力画像と１フレーム前の画像とを用いて第１実施形態の障害物検知処理を行って、撮像範囲内の障害物を検知してもよい。また、第１実施形態では、端末１は、物体進入判定処理と障害物存在判定処理との両方を実行するが、これに限定されず、端末１は、物体進入判定処理と障害物存在判定処理とのいずれか一方のみを実行してもよい。例えば、端末１が物体進入判定処理のみを実行して、進入検知領域について物体の進入を検出するようにしてもよい。例えば、端末１が障害物存在判定処理のみを実行して、追従検知領域について物体の滞留を検出するようにしてもよい。

また、第１実施形態では、障害物検知処理において、入力画像と比較対象の画像とを用いるが、入力画像に限定されず、入力画像よりも所定フレーム数前の画像を用いてもよい。障害物検知処理において用いられる２つの画像は、一方が他の一方よりも所定フレーム数前（１フレーム前も含む）の画像であればよい。

また、第１実施形態では、障害物検知システム１００を踏切に設置し、踏切内又は踏切の脇の線路を含む範囲を障害検知エリアとすることについて説明されたが、これに限定されない。障害物検知システム１００は、例えば、高速道路の料金所、高速道路の路側帯の近傍等に設置し、高速道路の料金所の通路、高速道路の路側帯の前方の道路等を障害物検知エリアに設定することによって、障害物の滞留によって事故が発生する可能性の高い場所において、事故の発生を抑制することができる。また、人や自動車の進入の制限が望まれる場所に、障害物検知システム１００を設置し、人や自動車の出入り口となる範囲を障害物検知エリアとすることによって、進入制限の場所への進入を検知することができ、セキュリティ対策にも応用することができる。

＜記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる非一時的な記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。さらに、ＳＳＤ（Solid State Drive）は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コ
ンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。

１ 端末
２ 監視カメラ
３ クランプセンサ
１１ 画像受付部
１２ 障害物検知部
１３ 基準画像保持部
１４ 踏切状態判定部
１５ 通知部
１０１ ＣＰＵ
１０２ 主記憶装置
１０３ 入力装置
１０４ 出力装置
１０５ 補助記憶装置
１０５Ｐ 障害物検知プログラム
１０７ ネットワークインタフェース
１０８ 外部機器接続インタフェース

Claims (7)

1. 撮像装置によって所定の撮像レートで撮像される所定の撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、
   前記撮像装置によって撮像される画像内の所定領域内の各画素について、入力された画像と、前記入力された画像より所定フレーム数前の画像と、の間で画素値の差分を取得し、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列について、前記画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値を算出する算出部と、
   前記少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列の前記値に基づいて、前記撮像範囲内の障害物を検知する検知部と、
   を備える障害物検知装置。
2. 前記検知部は、前記第１の方向の各列の前記値のうちの少なくともいずれかが第１の閾値以上であり、且つ、前記第２の方向の各列の前記値のうちの少なくともいずれかが第２の閾値以上である場合に、前記撮像範囲内の障害物を検知する、
   請求項１に記載の障害物検知装置。
3. 前記検知部は、前記所定の閾値、前記第１の閾値、前記第２の閾値のうちの少なくとも１つを、時刻、天候のうち少なくともいずれかに基づいて設定する、
   請求項２に記載の障害物検知装置。
4. 前記撮像範囲内の障害物が検知された場合に、前記障害物の検知を通知する通知部、
   をさらに備える請求項１から３のいずれか一項に記載の障害物検知装置。
5. 前記撮像範囲の近傍に設置されている遮断機又は踏切警報機の動作状態を取得する取得部をさらに備え、
   前記通知部は、前記撮像範囲内の障害物が検知され、且つ、前記遮断機又は前記踏切警報機が動作中である場合に、前記障害物の検知を通知する、
   請求項４に記載の障害物検知装置。
6. 撮像装置によって所定の撮像レートで撮像される所定の撮像範囲内の画像の入力を受け付けるステップと、
   前記撮像装置によって撮像される画像内の所定領域内の各画素について、入力された画像と、前記入力された画像より所定フレーム数前の画像と、の間で画素値の差分を取得し、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列について、前記画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値を算出するステップと、
   前記少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列の前記値に基づいて、前記撮像範囲内の障害物を検知するステップと、
   を含む障害物検知方法。
7. コンピュータに、
   撮像装置によって所定の撮像レートで撮像される所定の撮像範囲内の画像の入力を受け付けるステップと、
   前記撮像装置によって撮像される画像内の所定領域内の各画素について、入力された画像と、前記入力された画像より所定フレーム数前の画像と、の間で画素値の差分を取得し、少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列について、前記画素値の差分が所定の閾値以上である画素の総数を示す値を算出するステップと、
   前記少なくとも第１の方向及び第２の方向の各列の前記値に基づいて、前記撮像範囲内の障害物を検知するステップと、
   を実行させるための障害物検知プログラム。

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