JP2019052889A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】画像から人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制できるようにする。【解決手段】本発明の一実施形態に係る画像処理装置1は、画像から温度分布を取得する温度分布取得部112と、温度分布取得部112が取得した温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、画像に人体が含まれるか否かを判定する温度分布判定部113と、を有する。【選択図】図4
Description
本発明は、画像処理装置に関する。
多数の乗客が利用する鉄道車両では安全な運行が要求されるため、鉄道車両の関係者は、鉄道車両を安全に運行するための様々な試みを行っている。例えば、乗客が線路に侵入すると、重大な事故に繋がるおそれがあることから、線路内に乗客が侵入する可能性があることをいち早く検知する試みが行われている。例えば、プラットホームの天井下にカメラを設置し、カメラにおいて撮像した撮像画像に基づいて、プラットホームから線路内に落下するおそれのある乗客を検出することが行われている。
例えば特許文献1には、カメラを用いた監視装置として、ステレオカメラによって撮像した複数の画像の視差に基づいて被写体の高さを特定し、特定した高さに基づいて被写体が人であることを判定する装置が記載されている。
しかしながら、従来のカメラを用いる監視装置は、画像に含まれる被写体の高さや形状に基づいて人の存在を判定するため、被写体が人であるか、又は人に類似する形状の物体であるかを区別することができない。そのため、人ではない物体を人として誤検出し得るという問題があった。
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、画像から人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制可能な画像処理装置を提供することを目的とする。
本発明の第1の態様に係る画像処理装置は、画像から温度分布を取得する温度分布取得部と、前記温度分布取得部が取得した前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する判定部と、を有する。
前記判定部は、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置と、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置との類似度に基づいて、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
前記判定部は、前記画像中で人体の部位に対応する複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
前記判定部は、前記画像を所定の大きさに分割することによって得られた複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
前記判定部は、前記画像中で少なくとも1つの直線に沿った複数の点において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す少なくとも1つの直線に沿った複数の点の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
前記温度分布取得部は、前記温度分布とともに気温を取得し、前記判定部は、複数の気温に関連付けられて予め記憶された複数の前記基準温度分布の中から前記温度分布取得部が取得した前記気温に対応する前記基準温度分布を選択し、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、選択した前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
前記画像処理装置は、前記画像と共通の撮像範囲を撮像した第2の画像から、所定の行動を行った被写体が含まれる範囲を特定する特定部をさらに備え、前記判定部は、前記特定部が特定した前記範囲内において、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
本発明によれば、画像に含まれる人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制できるという効果を奏する。
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態に係る画像処理システムSの模式図である。画像処理システムSは、画像処理装置1と、赤外線カメラ2と、カメラ3と、ディスプレイ4とを含む。画像処理システムSは、その他のサーバ、端末等の機器を含んでもよい。
図1は、本実施形態に係る画像処理システムSの模式図である。画像処理システムSは、画像処理装置1と、赤外線カメラ2と、カメラ3と、ディスプレイ4とを含む。画像処理システムSは、その他のサーバ、端末等の機器を含んでもよい。
赤外線カメラ2は、所定の撮像範囲を撮像して赤外線画像を取得する撮像装置である。赤外線カメラ2は、量子型センサ、ボロメータ型センサ等、赤外線領域(例えば0.78μm〜1000μmの波長範囲、好ましくは大気による影響が少ない2μm〜5.6μm又は8μm〜14μmの波長範囲)の撮像を行うための任意の赤外線撮像素子を含む。赤外線カメラ2は、取得した赤外線画像を画像処理装置1に送信する。
カメラ3は、所定の撮像範囲を撮像して画像(可視光画像)を取得する撮像装置である。カメラ3はCCD(Charge Coupled Device)センサ、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)センサ等、可視光領域(例えば0.38μm〜0.78μmの波長範囲)の撮像を行うための任意の撮像素子を含む。カメラ3は、取得した画像を画像処理装置1に送信する。
赤外線カメラ2及びカメラ3は共通の領域を撮像できるように配置される。赤外線カメラ2及びカメラ3は一体的に構成されてもよい。例えば駅のプラットホーム等の監視対象を網羅して撮像できるように、任意の数の赤外線カメラ2及びカメラ3が配置される。
ディスプレイ4は、液晶ディスプレイ、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ等、画像処理装置1から受信した情報を表示可能な任意の表示装置である。
画像処理装置1は、単一のコンピュータ、又はコンピュータ資源の集合であるクラウドによって構成される。画像処理装置1は、赤外線カメラ2、カメラ3及びディスプレイ4に接続される。画像処理装置1は、赤外線カメラ2及びカメラ3から受信した赤外線画像及び画像を用いて所定の処理を行い、処理の結果をディスプレイ4に表示させる。
[赤外線画像の説明]
図2は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。画像処理装置1は、赤外線カメラ2から所定の撮像範囲の赤外線画像Mを受信する。そして画像処理装置1は、後述の画像処理方法によって、赤外線画像Mから人体の部位に対応する複数の領域Rを検出する。領域Rは、例えば人体の頭、胴体、手、足に対応する位置にそれぞれ検出される。
図2は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。画像処理装置1は、赤外線カメラ2から所定の撮像範囲の赤外線画像Mを受信する。そして画像処理装置1は、後述の画像処理方法によって、赤外線画像Mから人体の部位に対応する複数の領域Rを検出する。領域Rは、例えば人体の頭、胴体、手、足に対応する位置にそれぞれ検出される。
赤外線画像Mの輝度は、被写体の温度に対応する。これを利用して、画像処理装置1は、各領域Rの輝度から温度を算出する。そして画像処理装置1は、複数の領域Rの位置と温度との関係を示す温度分布を、予め記憶された基準温度分布とマッチングすることによって、赤外線画像M中の人体の有無の判定を行う。
[マッチング方法の説明]
図3は、本実施形態に係る画像処理装置1が行うマッチング方法の模式図である。画像処理装置1は、赤外線画像Mから取得した温度分布D1と、予め記憶された基準温度分布D2とをマッチングさせることによって、赤外線画像M中の人体の有無を判定する。
図3は、本実施形態に係る画像処理装置1が行うマッチング方法の模式図である。画像処理装置1は、赤外線画像Mから取得した温度分布D1と、予め記憶された基準温度分布D2とをマッチングさせることによって、赤外線画像M中の人体の有無を判定する。
温度分布D1は、赤外線画像Mにおいて検出された、人体の部位に対応する複数の領域Rの位置と温度との関係を保持する。図3では視認性のために各領域Rに大まかな温度を示す高、中、低という文字が表示されているが、実際には各領域Rに具体的な温度の値が設定される。
基準温度分布D2は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め画像処理装置1に記憶される。基準温度分布D2は、温度分布D1と同様に、人体の部位に対応する複数の領域Rの位置と温度との関係を保持する。人体の状態は、手を挙げた状態、手を下げた状態、背中を丸めた状態、正面から見た状態、側面から見た状態、背面から見た状態等、検出対象とする任意の人体の状態である。人体の状態によっては、人体の頭、胴体、手、足のうち一部に対応する領域Rが検出されなくてもよい。
画像処理装置1は、温度分布D1をそれぞれの基準温度分布D2と比較することによってマッチングを行う。画像処理装置1は、赤外線画像Mから取得した温度分布D1が少なくとも1つの基準温度分布D2に類似する場合に、赤外線画像Mに人体が含まれることを判定し、そうでない場合に、赤外線画像Mに人体が含まれないことを判定する。マッチングの具体的な処理については後述する。
[画像処理システムSの構成]
図4は、本実施形態に係る画像処理システムSのブロック図である。図4において、矢印は主なデータの流れを示しており、図4に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図4において、各ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図4に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
図4は、本実施形態に係る画像処理システムSのブロック図である。図4において、矢印は主なデータの流れを示しており、図4に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図4において、各ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図4に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
画像処理装置1は、制御部11と、インタフェース12と、記憶部13と、を有する。制御部11は、画像取得部111と、温度分布取得部112と、温度分布判定部113と、出力部114とを有する。
インタフェース12は、赤外線カメラ2、カメラ3及びディスプレイ4との間で信号の授受をするためのインタフェースである。インタフェース12は、赤外線カメラ2、カメラ3及びディスプレイ4から受信した信号に所定の処理を行ってデータを取得し、取得したデータを制御部11に入力する。また、インタフェース12は、制御部11から入力されたデータに所定の処理を行って信号を生成し、生成した信号を赤外線カメラ2、カメラ3及びディスプレイ4に送信する。
記憶部13は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、ハードディスクドライブ等を含む記憶媒体である。記憶部13は、制御部11が実行するプログラムを予め記憶している。
制御部11は、例えばCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶部13に記憶されたプログラムを実行することにより、画像取得部111、温度分布取得部112、温度分布判定部113及び出力部114として機能する。制御部11の機能の少なくとも一部は、電気回路によって実行されてもよい。また、制御部11の機能の少なくとも一部は、ネットワーク経由で実行されるプログラムによって実行されてもよい。
本実施形態に係る画像処理システムSは、図4に示す具体的な構成に限定されない。例えば画像処理装置1は、1つの装置に限られず、2つ以上の物理的に分離した装置が有線又は無線で接続されることにより構成されてもよい。
画像取得部111は、赤外線カメラ2によって撮像された赤外線画像Mを、インタフェース12を介して取得する。画像取得部111は、赤外線カメラ2に要求信号を送信することによって赤外線カメラ2から赤外線画像Mを受信してもよく、あるいは赤外線カメラ2から所定の時間間隔で送信される赤外線画像Mを受信してもよい。画像取得部111は、取得した赤外線画像Mを、記憶部13に一時的に記憶する。
温度分布取得部112は、画像取得部111が取得した赤外線画像Mから、温度分布D1を取得する。本実施形態において、温度分布取得部112は、人体の部位に対応する複数の領域Rの位置と温度との関係を温度分布とする。具体的には、まず温度分布取得部112は、赤外線画像Mの中から、人体の部位に対応する領域Rを検出する。
領域Rを検出するために、温度分布取得部112は、例えば人体の頭、胴体、手、足の各部位について温度範囲を予め定義しておく。そして温度分布取得部112は、赤外線画像Mの中で各部位の温度範囲に該当する温度を有する領域を、該部位に対応する領域Rとして検出する。また、温度分布取得部112は、人体の部位の温度範囲と形状とを組み合わせて領域Rを検出してもよい。この場合に、例えば温度分布取得部112は、頭の温度範囲に該当する温度を有する円形に近い領域R、胴体の温度に該当する温度を有する矩形に近い領域R、手の温度に該当する温度を有する細長い領域R、及び足の温度に該当する温度を有する細長い領域Rを検出する。
そして温度分布取得部112は、検出した領域Rから、人体に近い位置関係にある一群の領域R(例えば頭、胴体、手、足の部位に対応する領域Rが互いに近接していること、あるいは所定の順序で並んでいること)を抽出して以下の処理を行う。
次に温度分布取得部112は、検出した各領域Rについて、位置と温度との関係を決定する。温度分布取得部112は、所定の点を基準(原点)とした座標、あるいは領域R間の相対的な位置関係(例えば領域R間を結ぶベクトル)を、領域Rの位置として決定する。温度分布取得部112は、領域Rの温度の代表値(例えば赤外線画像Mから算出された温度の領域R内の平均値又は中央値)を、領域Rの温度として決定する。温度分布取得部112は、各領域Rについて決定した位置と温度との関係を温度分布とし、記憶部13に一時的に記憶する。
温度分布判定部113は、温度分布取得部112が取得した温度分布D1を、記憶部13に予め記憶された基準温度分布D2と比較することによって、赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを判定する。具体的には温度分布判定部113は、温度分布D1が示す温度及び位置と、それぞれの基準温度分布D2が示す温度及び位置との間で類似度を算出する。類似度は、例えば温度分布D1及び基準温度分布D2の間で、同一の人体の部位に対応する領域Rの温度の差分(例えば差の絶対値)及び位置の差分(例えば距離)を算出し、該温度の差分及び該位置の差分が小さいほど大きい値になるように設定される指標である。すなわち、類似度は、温度分布D1及び基準温度分布D2の間で各領域Rの温度及び位置が近いほど大きくなる値である。
そして温度分布判定部113は、温度分布D1と少なくとも1つの基準温度分布D2との類似度が所定の閾値以上である場合、すなわち温度分布D1と少なくとも1つの基準温度分布D2とが互いに類似している場合に、赤外線画像Mに人体が含まれると判定する。
ここで示した類似性を判定する方法は一例であり、温度分布判定部113は、赤外線画像から取得した温度分布D1を予め記憶された基準温度分布D2と比較することによって人体の存在を検出可能であれば、任意の方法を用いることができる。
出力部114は、温度分布判定部113による判定結果を出力する。具体的には出力部114は、温度分布判定部113による判定結果を、インタフェース12を介してディスプレイ4に表示させる。また出力部114は、判定結果を記憶部13に記憶する、画像処理装置1に設けられたランプを点灯させる、ネットワークを介して別のシステムに送信する等、任意の方法によって判定結果の出力を行ってもよい。出力部114は、判定結果として、赤外線画像Mに人体が含まれることのみを出力してもよく、あるいは赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを出力してもよい。
このような構成により、画像処理装置1は、温度分布に基づいて撮像範囲内に人体が存在するか否かを判定することができる。判定の際に、画像処理装置1は、赤外線画像の温度分布D1と予め記憶された基準温度分布D2とのマッチングを行うため、人体ではない物体を人体であると誤判定することを抑制することができる。
基準温度分布D2は、気温ごとに取得され、気温に関連付けられて記憶部13に予め記憶されてもよい。人の表面温度は気温によって変わり、また人は気温によって異なる服装をする。そのため、赤外線画像M中の人体の温度分布は気温によって変わる傾向にある。そこで温度分布取得部112は赤外線画像M取得時の気温を取得し、温度分布判定部113は該気温に対応する基準温度分布D2を選択する。そして温度分布判定部113は、選択した基準温度分布D2と温度分布取得部112が取得した温度分布D1とを比較することによって、赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを判定する。これにより、気温に対して適切な基準温度分布D2を判定の基準として用いることができるため、赤外線画像M中の人体の有無の判定をより高精度に行うことができる。
[画像処理方法のフローチャート]
図5は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図5のフローチャートは、例えばユーザが画像処理装置1に対して所定の開始操作を行うことによって開始される。
図5は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図5のフローチャートは、例えばユーザが画像処理装置1に対して所定の開始操作を行うことによって開始される。
まず画像取得部111は、赤外線カメラ2によって撮像された赤外線画像Mを、インタフェース12を介して取得する(S11)。温度分布取得部112は、ステップS11で画像取得部111が取得した赤外線画像Mから、人体の部位に対応する領域Rを検出する(S12)。そして温度分布取得部112は、人体の部位に対応する各領域Rについて位置と温度との関係を決定し、温度分布D1として取得する(S13)。
温度分布判定部113は、ステップS13で温度分布取得部112が取得した温度分布D1を、記憶部13に予め記憶された各基準温度分布D2と比較する(S14)。ステップS14における比較の結果、温度分布D1と少なくとも1つの基準温度分布D2とが類似している場合に(S15のYES)、温度分布判定部113は、赤外線画像Mに人体が含まれることを判定する(S16)。
ステップS14における比較の結果、温度分布D1がいずれの基準温度分布D2とも類似していない場合に(S15のNO)、温度分布判定部113は、赤外線画像Mに人体が含まれないことを判定する(S17)。
出力部114は、ステップS17における温度分布判定部113による判定結果を、例えばディスプレイ4を用いて出力する(S18)。このとき出力部114は、赤外線画像Mに人体が含まれることのみを出力してもよく、あるいは赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを出力してもよい。
所定の終了条件(例えばユーザが画像処理装置1に対して所定の終了操作を行うこと)が満たされない場合に(S19のNO)、画像処理装置1はステップS11に戻って処理を繰り返す。所定の終了条件が満たされる場合に(S19のYES)、画像処理装置1は処理を終了する。
[第1の実施形態の変形例]
画像処理装置1は、赤外線画像M中で人体であると判定された領域Rの位置を経時的に記憶部13に記憶する。そして画像処理装置1は、経時的な領域Rの位置が所定の条件を満たす場合(例えば領域Rが予め設定されたプラットホームの端に近づいたこと又は該プラットホームから落下したこと等)に、ディスプレイ4への表示等の通知を行う。これにより、画像処理装置1は、赤外線画像Mから人体の行動を追跡することができる。
画像処理装置1は、赤外線画像M中で人体であると判定された領域Rの位置を経時的に記憶部13に記憶する。そして画像処理装置1は、経時的な領域Rの位置が所定の条件を満たす場合(例えば領域Rが予め設定されたプラットホームの端に近づいたこと又は該プラットホームから落下したこと等)に、ディスプレイ4への表示等の通知を行う。これにより、画像処理装置1は、赤外線画像Mから人体の行動を追跡することができる。
[第1の実施形態の効果]
本実施形態によれば、画像処理装置1は、赤外線画像の温度分布D1と予め記憶された基準温度分布D2とを比較することによって撮像範囲内の人体の有無を判定するため、例えば形状が人体と似ている物体を人体であると誤判定することを抑制することができる。
本実施形態によれば、画像処理装置1は、赤外線画像の温度分布D1と予め記憶された基準温度分布D2とを比較することによって撮像範囲内の人体の有無を判定するため、例えば形状が人体と似ている物体を人体であると誤判定することを抑制することができる。
(第2の実施形態)
第1の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像をブロック状に分割することによって得られる領域の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
第1の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像をブロック状に分割することによって得られる領域の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
[マッチング方法の説明]
図6は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部112は、赤外線画像Mを所定の大きさのブロック状(矩形状)に分割することによって複数の領域Bを設定する。温度分布取得部112は、領域Bの大きさとして、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。領域Bの大きさは、小さいほど人体と背景との境界領域が明確になるため望ましい。領域Bの大きさを最小化するために、温度分布取得部112は、赤外線画像Mを画素(ピクセル)単位に分割することによって設定された領域Bを用いてもよい。
図6は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部112は、赤外線画像Mを所定の大きさのブロック状(矩形状)に分割することによって複数の領域Bを設定する。温度分布取得部112は、領域Bの大きさとして、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。領域Bの大きさは、小さいほど人体と背景との境界領域が明確になるため望ましい。領域Bの大きさを最小化するために、温度分布取得部112は、赤外線画像Mを画素(ピクセル)単位に分割することによって設定された領域Bを用いてもよい。
温度分布取得部112は、設定した各領域Bについて、位置と温度との関係を決定する。具体的には温度分布取得部112は、赤外線画像M中の領域Bの位置(例えば所定の点を基準とした座標)を、領域Bの位置として決定する。温度分布取得部112は、領域Bの温度の代表値(例えば赤外線画像Mから算出された温度の領域B内の平均値又は中央値)を、領域Bの温度として決定する。領域Bが画素単位に設定された場合には、画素(すなわち赤外線画像M中の1点)の温度を領域Bの温度として決定する。温度分布取得部112は、各領域Bについて決定した位置と温度との関係を温度分布とし、記憶部13に一時的に記憶する。
基準温度分布D2は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め記憶部13に記憶される。基準温度分布D2は、温度分布D1と同様に所定の大きさのブロック状の複数の領域Bの位置と温度との関係を保持する。
温度分布判定部113は、第1の実施形態と同様に、温度分布取得部112が取得した温度分布D1を、記憶部13に予め記憶された基準温度分布D2と比較することによって、赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを判定する。
[画像処理方法のフローチャート]
図7は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図7のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS12〜S13の代わりに、ステップS20〜S21が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
図7は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図7のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS12〜S13の代わりに、ステップS20〜S21が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
温度分布取得部112は、ステップS11で画像取得部111が取得した赤外線画像Mをブロック状の複数の領域Bに分割する(S20)。そして温度分布取得部112は、ステップS20で設定したブロック状の各領域Bについて位置と温度との関係を決定し、温度分布D1として取得する(S21)。画像処理装置1は、ステップS21で取得した温度分布D1を用いて、ステップS14〜S19を行い、赤外線画像M中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
[第2の実施形態の効果]
本実施形態に係る画像処理装置1は、第1の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の温度分布が人体の領域全体の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
本実施形態に係る画像処理装置1は、第1の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の温度分布が人体の領域全体の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
(第3の実施形態)
第1の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像中に設定された直線上の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
第1の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像中に設定された直線上の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
[マッチング方法の説明]
図8は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部112は、赤外線画像M中で、1つ以上の直線Lを決定する。温度分布取得部112は、直線Lの数として、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。複数の直線Lを用いる場合には、図8に示すように複数の直線Lを異なる方向に設定することが望ましい。これにより、人体に特有の温度分布を検出しやすくなり、人体以外の物体と区別する精度が向上する。また、頭、胴体、手及び足の領域の間の温度分布は、急激な変化がなく、近似値であるとさらに望ましい。
図8は、本実施形態に係る画像処理装置1が用いる赤外線画像Mの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部112は、赤外線画像M中で、1つ以上の直線Lを決定する。温度分布取得部112は、直線Lの数として、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。複数の直線Lを用いる場合には、図8に示すように複数の直線Lを異なる方向に設定することが望ましい。これにより、人体に特有の温度分布を検出しやすくなり、人体以外の物体と区別する精度が向上する。また、頭、胴体、手及び足の領域の間の温度分布は、急激な変化がなく、近似値であるとさらに望ましい。
温度分布取得部112は、決定した各直線Lに沿って、赤外線画像Mの各点における輝度から温度を算出する。温度分布取得部112は、直線Lに沿った画素ごとの点で温度を算出してもよく、あるいは直線Lに沿った所定の間隔ごとの点で温度を算出してもよい。図8には各直線Lに沿って算出された温度のヒストグラムHが表されている。このように、温度のヒストグラムHは直線Lごとに異なる傾向を有するため、人体の検出に効果的である。
温度分布取得部112は、直線Lに沿って算出した温度及び温度を算出した位置を、直線L上の温度分布D1とし、記憶部13に一時的に記憶する。
基準温度分布D2は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め記憶部13に記憶される。基準温度分布D2は、様々な位置の直線Lに沿って算出した温度及び温度を算出した位置を、温度分布D1と同様に関連付けて保持する。
温度分布判定部113は、第1の実施形態と同様に、温度分布取得部112が取得した温度分布D1を、記憶部13に予め記憶された基準温度分布D2と比較することによって、赤外線画像Mに人体が含まれるか否かを判定する。
[画像処理方法のフローチャート]
図9は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図9のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS12〜S13の代わりに、ステップS22〜S23が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
図9は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図9のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS12〜S13の代わりに、ステップS22〜S23が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
温度分布取得部112は、ステップS11で画像取得部111が取得した赤外線画像M中で1つ以上の直線Lを決定する(S22)。そして温度分布取得部112は、ステップS22で決定した各直線Lについて位置と温度との関係を決定し、温度分布D1として取得する(S23)。画像処理装置1は、ステップS23で取得した温度分布D1を用いて、ステップS14〜S19を行い、赤外線画像M中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
[第3の実施形態の効果]
本実施形態に係る画像処理装置1は、第1の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の直線上の温度分布が人体の直線上の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
本実施形態に係る画像処理装置1は、第1の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の直線上の温度分布が人体の直線上の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
(第4の実施形態)
本実施形態は、可視光画像によって特定された所定の範囲中について、赤外線画像によって人体の有無を判定する。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
本実施形態は、可視光画像によって特定された所定の範囲中について、赤外線画像によって人体の有無を判定する。それ以外の構成及び処理は、第1の実施形態と同様である。
[画像処理システムSの構成]
図10は、本実施形態に係る画像処理システムSのブロック図である。本実施形態に係る画像処理システムSにおいて、制御部11は範囲特定部115をさらに有する。それ以外の構成は図4のブロック図と同様であるため、以下では説明を省略する。
図10は、本実施形態に係る画像処理システムSのブロック図である。本実施形態に係る画像処理システムSにおいて、制御部11は範囲特定部115をさらに有する。それ以外の構成は図4のブロック図と同様であるため、以下では説明を省略する。
本実施形態において、カメラ3は、被写体までの距離を算出可能なステレオカメラとして構成される。すなわち、ステレオカメラであるカメラ3は、複数の撮像部を有し、該複数の撮像部によって、共通の領域を同時に撮像して可視光画像を出力する。カメラ3の複数の撮像部は、例えば駅のプラットホームの長さ方向に沿って配置されている。
範囲特定部115は、カメラ3の複数の撮像部が撮像した複数の可視光画像を取得する。そして範囲特定部115は、公知の距離算出方法によって、複数の可視光画像の視差から、被写体への距離を算出する。範囲特定部115は、算出した距離と、予め設定されたプラットホームの範囲とに基づき、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定の行動を検出する。
範囲特定部115は、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したことを検出した場合に、該被写体を含む所定の範囲を判定対象の範囲として特定する。被写体を含む所定の範囲は、例えば被写体を中心とした矩形範囲等、被写体の全体を含む任意の形状及び大きさの範囲である。
そして温度分布取得部112、温度分布判定部113及び出力部114は、赤外線カメラ2によって取得した赤外線画像Mのうち、範囲特定部115が特定した範囲について、第1〜第3の実施形態の画像処理方法の少なくとも1つによって人体が含まれるか否かを判定する。図11のフローチャートは、第1の実施形態の画像処理方法を用いている。
[画像処理方法のフローチャート]
図11は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図11のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS11の前に、ステップS24〜S26が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
図11は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図11のフローチャートでは、図5のフローチャートにおいてステップS11の前に、ステップS24〜S26が行われる。それ以外のステップは図5のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
範囲特定部115は、カメラ3の複数の撮像部が撮像した複数の可視光画像を取得する(S24)。そして範囲特定部115は、複数の可視光画像の視差から被写体への距離を算出し、算出した距離と、予め設定されたプラットホームの範囲とに基づき、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定の行動を行ったことを検出する。
被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定行動が検出されない場合に(S25のNO)、画像処理装置1はステップS24に戻って処理を繰り返す。被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定行動が検出された場合に(S25のYES)、範囲特定部115は、可視光画像から該被写体を含む所定の範囲を判定対象の範囲として特定する(S26)。画像処理装置1は、赤外線画像MのうちステップS26で特定された範囲について、ステップS11〜S19を行い、赤外線画像M中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
[第4の実施形態の効果]
本実施形態に係る画像処理装置1は、可視光画像によって検出された被写体について、赤外線画像によって人体かどうかを判定する。そのため、画像処理装置1は、プラットホームの端に近づいたことやプラットホームから落下したことが検出された被写体を対象として、人体であるか否かを高精度に判定することができるので、誤検知の確率を下げることができる。
本実施形態に係る画像処理装置1は、可視光画像によって検出された被写体について、赤外線画像によって人体かどうかを判定する。そのため、画像処理装置1は、プラットホームの端に近づいたことやプラットホームから落下したことが検出された被写体を対象として、人体であるか否かを高精度に判定することができるので、誤検知の確率を下げることができる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
上述の実施形態のうち、2つ以上を組み合わせて判定が行われてもよい。この場合に、第1〜第3の実施形態の判定は、所定の順番で行われてもよく、並行して行われてもよい。また、2つ以上の実施形態による判定結果を組み合わせて総合的な判定が行われてもよい。すなわち、例えば第1〜第3の実施形態のうち2つ以上によって人体が含まれることが判定された場合に、出力部114は人体が含まれることを出力してもよい。
画像処理装置1の制御部11(プロセッサ)は、図5、7、9、11に示す画像処理方法に含まれる各ステップ(工程)の主体となる。すなわち、制御部11は、図5、7、9、11に示す画像処理方法を実行するための画像処理プログラムを記憶部13から読み出し、該画像処理プログラムを実行して画像処理装置1の各部を制御することによって、図5、7、9、11に示す画像処理方法を実行する。
S 画像処理システム
1 画像処理装置
111 画像取得部
112 温度分布取得部
113 温度分布判定部
114 出力部
115 範囲特定部
1 画像処理装置
111 画像取得部
112 温度分布取得部
113 温度分布判定部
114 出力部
115 範囲特定部
Claims (7)
- 画像から温度分布を取得する温度分布取得部と、
前記温度分布取得部が取得した前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する判定部と、
を有する画像処理装置。 - 前記判定部は、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置と、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置との類似度に基づいて、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記画像中で人体の部位に対応する複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1又は2に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記画像を所定の大きさに分割することによって得られた複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1から3のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記判定部は、前記画像中で少なくとも1つの直線に沿った複数の点において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す少なくとも1つの直線に沿った複数の点の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1から4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 前記温度分布取得部は、前記温度分布とともに気温を取得し、
前記判定部は、複数の気温に関連付けられて予め記憶された複数の前記基準温度分布の中から前記温度分布取得部が取得した前記気温に対応する前記基準温度分布を選択し、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、選択した前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1から5のいずれか一項に記載の画像処理装置。 - 前記画像と共通の撮像範囲を撮像した第2の画像から、所定の行動を行った被写体が含まれる範囲を特定する特定部をさらに備え、
前記判定部は、前記特定部が特定した前記範囲内において、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項1から6のいずれか一項に記載の画像処理装置。
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- 2017-09-13 JP JP2017175929A patent/JP2019052889A/ja active Pending
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