JP2019218771A - Monitoring system - Google Patents

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Abstract

To provide a monitoring system that can detect accurately floating matter that flows in a channel.SOLUTION: A monitoring system 1 includes: a monitoring camera 300 that images a channel for supplying water to facilities; a binarization processing unit 121 that binarizes each of continuous frame images which are obtained by imaging; a centroid position calculation unit 122 that calculates a centroid position C of one or more white sections J for each of binarized images obtained by binarization; a determination unit 123 that determines whether or not the one or more white sections J include floating matter based on a temporal change mode of the centroid position C; and notification means that performs predetermined notifications based on determination that at least one of the white sections J includes floating matter.SELECTED DRAWING: Figure 11

Description

本開示は、監視システム、監視方法、およびプログラムに関する。   The present disclosure relates to a monitoring system, a monitoring method, and a program.

従来、河川から発電所に発電用水を供給する水路には、冬季等においてスノージャムが発生し得る。また、海水を冷却水として用いる発電所の水路には、クラゲが流入することもある。   2. Description of the Related Art Conventionally, snow jams may occur in a waterway that supplies water for power generation from a river to a power plant in winter or the like. In addition, jellyfish may flow into a waterway of a power plant that uses seawater as cooling water.

特許文献1には、スノージャム検出装置が開示されている。また、非特許文献1には、監視カメラの映像を利用してクラゲの流入を検知するシステムが開示されている。   Patent Document 1 discloses a snow jam detection device. Non-Patent Document 1 discloses a system that detects an inflow of jellyfish using an image of a surveillance camera.

特開2001−64952号公報JP 2001-64952 A

川角 浩亮 外2名 “監視カメラの映像を利用したクラゲ流入検知システム”、[online]、2001年、T.IEE Japan, Vol.121-C No.5、[平成30年5月28日検索]、インターネット〈URL:https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss1987/121/5/121_5_854/_pdf>Hiroaki Kawasumi Two other "Jellyfish inflow detection system using surveillance camera images", [online], 2001, T.IEE Japan, Vol.121-C No.5, [Search May 28, 2018 ], Internet <URL: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss1987/121/5/121_5_854/_pdf>

非特許文献1にも記載されているように、従来の技術では、波風がある水面の映像から浮遊物(たとえば、スノージャム、クラゲの群れ)を検出することは困難である。   As described in Non-Patent Document 1, it is difficult to detect a floating object (for example, a snow jam or a jellyfish swarm) from an image of a water surface having a wave wind with the conventional technology.

本開示は、上記の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、水路を流れる浮遊物を精度良く検知することが可能な監視システム、監視方法、およびプログラムを提供することにある。   The present disclosure has been made in view of the above problems, and an object of the present disclosure is to provide a monitoring system, a monitoring method, and a program capable of accurately detecting a floating substance flowing in a water channel.

本開示のある局面に従うと、監視システムは、設備に水を供給する水路を撮像する撮像手段と、撮像により得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化する二値化手段と、二値化により得られた二値化画像の各々において、白色の部分の重心位置を算出する算出手段と、重心位置の時間的な変化態様に基づき、白色の部分に浮遊物が含まれているか否かを判定する判定手段と、白色の部分に浮遊物が含まれていると判定されたことに基づき、予め定められた報知を行う報知手段とを備える。   According to an aspect of the present disclosure, the monitoring system includes: an imaging unit that captures an image of a water channel that supplies water to the facility; and a binarization unit that binarizes each of a plurality of continuous frame images obtained by imaging. In each of the binarized images obtained by binarization, based on the calculation means for calculating the position of the center of gravity of the white portion and the temporal change mode of the position of the center of gravity, whether the white portion contains a floating substance A determination unit configured to determine whether the white portion includes a floating substance; and a notification unit configured to perform a predetermined notification based on the determination that a floating substance is included in the white portion.

本開示によれば、水路を流れる浮遊物を精度良く検知することができる。   According to the present disclosure, it is possible to accurately detect a floating substance flowing through a water channel.

スノージャムを説明するための図である。It is a figure for explaining a snow jam. 発電設備(発電所)に水を供給する水路を撮像することにより得られた画像を表した図である。It is the figure showing the image obtained by imaging the waterway which supplies water to a power generation facility (power station). スノージャムが発生しているときの重心位置の時間的変化を説明するための図である。It is a figure for explaining a temporal change of a center of gravity position when a snow jam occurs. スノージャムが発生していないときの重心位置の時間的に変化を説明するための図である。It is a figure for explaining a temporal change of a barycenter position when a snow jam does not occur. 監視システムのシステム構成を説明するための図である。It is a figure for explaining the system configuration of a monitoring system. 二値化画像における白色部分の重心位置の座標系を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a coordinate system of a barycentric position of a white portion in a binarized image. X軸方向の正の向きへの重心位置の移動と、X軸方向の負の向きへの重心位置の移動とを表した図である。It is a figure showing movement of the position of the center of gravity in the positive direction of the X-axis, and movement of the position of the center of gravity in the negative direction of the X-axis. 所定期間における重心位置の移動例を表した図である。It is a figure showing the example of a shift of the position of the center of gravity in a predetermined period. Y軸方向の正の向きへの重心位置の移動と、Y軸方向の負の向きへの重心位置の移動とを表した図である。It is a figure showing movement of the center of gravity position in the positive direction of the Y-axis direction, and movement of the center of gravity position in the negative direction of the Y-axis direction. 所定期間における重心位置の移動例を表した図である。It is a figure showing the example of a shift of the position of the center of gravity in a predetermined period. サーバ装置の機能的構成を説明するための図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a functional configuration of a server device. 判定処理の前半部分を表したフロー図である。It is a flowchart showing the first half part of the determination processing. 判定処理の後半部分を表したフロー図である。It is the flowchart which showed the latter half part of the determination process. サーバ装置のハードウェア構成の典型例を表した図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a typical example of a hardware configuration of a server device. フレーム画像間の差分を用いる手法(比較例)と、本例との処理の特徴点を整理した図である。FIG. 8 is a diagram in which a method using a difference between frame images (comparative example) and feature points of processing with the present example are arranged.

以下、図面を参照しつつ、本発明の各実施の形態に係るシステムについて説明する。以下の説明では、同一の部材には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。   Hereinafter, a system according to each embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the same members are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.

また、以下では、水路を流れる浮遊物(水路を詰まらせる要因となる物体)として、スノージャムを例に挙げて説明する。ただし、浮遊物は、スノージャムに限定されず、たとえば、海水を冷却手段として使用する発電所の場合には、浮遊物はクラゲの群れであってもよい。   Hereinafter, a snow jam will be described as an example of a floating substance flowing in a waterway (an object that blocks the waterway). However, the suspended matter is not limited to snow jam. For example, in the case of a power plant using seawater as cooling means, the suspended matter may be a group of jellyfish.

<A.スノージャム>
図1は、スノージャムを説明するための図である。
<A. Snow Jam>
FIG. 1 is a diagram for explaining a snow jam.

図1を参照して、状態(i)に示すように、山に積もった雪が落ちる。次いで、状態(ii)に示すように、落ちた雪が水路に流れ込む。これにより、スノージャムが発生する。さらに、状態(iii)に示すように、発電所の上流に設けられた上部水槽が、スノージャムにより詰まる。これにより、状態(iv)に示すように、水路から水が溢れる。その結果、発電所に水路の水(冷却水)が供給されなくなり、状態(v)に示すように、発電が停止する。したがって、スノージャムの発生を早期に検知することができれば、発電が停止することを防ぐことができる。   Referring to FIG. 1, as shown in a state (i), snow accumulated on a mountain falls. Next, as shown in a state (ii), the fallen snow flows into the waterway. As a result, a snow jam occurs. Furthermore, as shown in state (iii), the upper water tank provided upstream of the power plant is clogged by snow jam. Thereby, as shown in the state (iv), the water overflows from the water channel. As a result, water (cooling water) in the water channel is not supplied to the power plant, and power generation stops, as shown in state (v). Therefore, if the occurrence of a snow jam can be detected early, it is possible to prevent the power generation from stopping.

また、スノージャムが発生する場所は、通常、発電所の作業員が常駐していない場所である。それゆえ、本例においては、水路をカメラによって撮像された映像を用いて、スノージャムの発生を検知する。   In addition, a place where a snow jam occurs is usually a place where workers of the power plant are not resident. Therefore, in this example, the occurrence of a snow jam is detected using an image of a waterway captured by a camera.

ところで、スノージャムの発生初期から中期にかけては、水路がスノージャムによって詰まっておらず、水流がある。それゆえ、スノージャム(雪塊)は水路を流れる。その一方、スノージャムの発生後期においては、水路がつまり、雪が一ヶ所に滞り始める。本例では、このような特徴を考慮し、スノージャムの発生初期から発生中期におけるスノージャムの検知を行う。   By the way, from the early stage to the middle stage of the occurrence of snow jam, the water channel is not clogged with snow jam and there is a water flow. Therefore, snow jam flows through the waterways. On the other hand, in the late stage of the occurrence of snow jam, the waterway is blocked, that is, the snow starts to stay in one place. In this example, in consideration of such a feature, the detection of the snow jam from the early stage to the middle stage of the occurrence of the snow jam is performed.

図2は、発電設備(発電所)に水を供給する水路を撮像することにより得られた画像を表した図である。具体的には、当該画像G1は、映像(動画像)のある時点の画像(静止画、1枚のフレーム画像)を表した図である。より詳しくは、画像G1は、冬季において、水路のうち取水口が設けられた場所を撮像したものである。   FIG. 2 is a diagram illustrating an image obtained by imaging a water channel that supplies water to a power generation facility (power station). Specifically, the image G1 is a diagram showing an image (still image, one frame image) at a certain point in time of a video (moving image). More specifically, the image G1 is an image of a place where the water intake is provided in the waterway in winter.

図2を参照して、水路には、複数のスノージャム(白色で表示した物体)が水面に浮遊している。また、取水口の上部(画像G1の左上部分)には、雪が積もっている。   Referring to FIG. 2, a plurality of snow jams (objects displayed in white) are floating on the water surface in the waterway. In addition, snow is piled on the upper part of the water intake (the upper left part of the image G1).

このような水路では、水の流れ自体や風によって波が立つことにより、水面の状態が変化する。また、夜間の照明によって水面が照らされ、水底においても夜間照明の反射が起こる。また、昼間の降雪、夜間の降雪なども発生する。このように、水路においては、昼夜を含めた日照条件の違いを含む気象条件の違いによって、撮像される画像も画一的ではない。   In such a waterway, the state of the water surface changes due to the formation of waves due to the flow of water itself and the wind. In addition, the water surface is illuminated by nighttime illumination, and the nighttime illumination also occurs on the water floor. Daytime snowfall and nighttime snowfall also occur. As described above, in a waterway, an image to be captured is not uniform due to a difference in weather conditions including a difference in sunshine conditions including day and night.

本例では、このような条件下においてもスノージャムの発生を精度良く検知可能なシステムを説明する。詳しくは後述するが、本例では、二値化後の画像における白色部分の重心位置の時間的な変化態様に基づき、白色部分にスノージャムが含まれるか否かを判定する。換言すれば、二値化により抽出(特定)したフレーム画像の一定輝度以上の領域の重心位置の時間的な変化態様に基づき、一定輝度以上の領域にスノージャムが含まれるか否かを判定する。   In this example, a system that can accurately detect the occurrence of snow jam even under such conditions will be described. As will be described in detail later, in this example, it is determined whether or not a snow jam is included in the white portion based on the temporal change of the center of gravity of the white portion in the binarized image. In other words, it is determined whether a snow jam is included in a region having a certain brightness or higher based on a temporal change mode of a center of gravity of a region having a certain brightness or higher in a frame image extracted (identified) by binarization. .

フレーム画像を二値化する理由は、スノージャムが発生しているときに撮像された画像を確認すると、スノージャムは昼夜を問わずに白く映っているためである。   The reason why the frame image is binarized is that when an image taken while a snow jam is occurring is checked, the snow jam appears white both day and night.

図3は、スノージャムが発生しているときの重心位置の時間的変化を説明するための図である。図3(A)は、映像のある時点のフレーム画像G21と、フレーム画像G21に対して二値化処理をしたときに得られる二値化画像B21とを表した図である。図3(B)は、フレーム画像G21よりも数十フレーム後の時点のフレーム画像G22と、フレーム画像G22に対して二値化処理をしたときに得られる二値化画像B22とを表した図である。   FIG. 3 is a diagram for explaining a temporal change in the position of the center of gravity when a snow jam occurs. FIG. 3A is a diagram illustrating a frame image G21 of a video at a certain point in time and a binarized image B21 obtained by performing a binarization process on the frame image G21. FIG. 3B is a diagram illustrating a frame image G22 at a time point several tens of frames after the frame image G21 and a binarized image B22 obtained by performing a binarization process on the frame image G22. It is.

図3(A),(B)を参照して、白色部分の重心位置Cは、時間の経過とともに大きく移動していることが分かる。また、他の複数のフレーム画像を確認したところ、重心位置Cは一方向へ移動する傾向があることが判明した。   With reference to FIGS. 3A and 3B, it can be seen that the center of gravity position C of the white portion has largely moved over time. In addition, when checking a plurality of other frame images, it was found that the center of gravity position C tends to move in one direction.

図4は、スノージャムが発生していないときの重心位置の時間的に変化を説明するための図である。図4(A)は、映像のある時点のフレーム画像G31と、フレーム画像G31に対して二値化処理をしたときに得られる二値化画像B31とを表した図である。図4(B)は、フレーム画像G31よりも数十フレーム後の時点のフレーム画像G32と、フレーム画像G32に対して二値化処理をしたときに得られる二値化画像B32とを表した図である。   FIG. 4 is a diagram for explaining a temporal change in the position of the center of gravity when a snow jam does not occur. FIG. 4A is a diagram illustrating a frame image G31 of a video at a certain point in time and a binarized image B31 obtained by performing a binarization process on the frame image G31. FIG. 4B is a diagram illustrating a frame image G32 at a time point several tens of frames after the frame image G31 and a binarized image B32 obtained by performing a binarization process on the frame image G32. It is.

図4(A),(B)を参照して、白色部分の重心位置Cは、時間が経過しても位置は大きくは変化しない。また、他の複数のフレーム画像を確認したところ、重心位置Cは、気象条件にかかわらず、一ヶ所で振動的に移動していることが判明した。   Referring to FIGS. 4A and 4B, the position of the center of gravity C of the white portion does not change significantly with the passage of time. In addition, when a plurality of other frame images were checked, it was found that the center of gravity position C was vibratingly moved in one place regardless of weather conditions.

本例では、スノージャム発生時と未発生時とにおける重心位置Cの変動の違いに基づいて、スノージャムの発生を検知する。   In this example, the occurrence of a snow jam is detected based on the difference in the change in the center of gravity position C between when the snow jam occurs and when it does not occur.

<B.システム構成>
図5は、監視システムのシステム構成を説明するための図である。
<B. System Configuration>
FIG. 5 is a diagram for explaining the system configuration of the monitoring system.

図5を参照して、監視システム1は、サーバ装置100と、端末装置200と、監視カメラ300とを備える。監視カメラ300は、サーバ装置100と通信可能に接続されている。端末装置200は、ネットワークを介して通信可能にサーバ装置100に接続されている。   Referring to FIG. 5, monitoring system 1 includes server device 100, terminal device 200, and monitoring camera 300. The monitoring camera 300 is communicably connected to the server device 100. The terminal device 200 is communicably connected to the server device 100 via a network.

監視カメラ300は、水路500を撮像するために水路500の傍に設置されている。本例では、監視カメラ300は、水路500のうち取水口700の状態を監視するために、取水口700が設けられた場所を撮像するように設置されている。なお、取水口700には、一定形状をした大きな異物(流木等)が発電設備に流れ込まないように、柵が設けられている。   Surveillance camera 300 is installed beside waterway 500 in order to image waterway 500. In this example, the monitoring camera 300 is installed so as to capture an image of a place where the water intake port 700 is provided in order to monitor the state of the water intake port 700 in the water channel 500. The water intake 700 is provided with a fence so that large foreign matters (such as driftwood) having a predetermined shape do not flow into the power generation equipment.

監視カメラ300によって撮像された映像(動画像)は、サーバ装置100に送られる。当該映像は、たとえば端末装置200等の装置で見ることができる。つまり、発電所の作業員等は、取水口700の状態を映像によって監視することができる。   The video (moving image) captured by the monitoring camera 300 is sent to the server device 100. The video can be viewed on a device such as the terminal device 200, for example. In other words, a power station worker or the like can monitor the state of the water intake port 700 with the video.

さらに、監視システム1では、このような監視カメラ300によって撮像された映像を利用して、スノージャムの発生を検知する。詳しくは、サーバ装置100が、所定期間Ta(たとえば数秒)における重心位置Cの時間的な変化に基づき、スノージャムの発生の有無を判定する。つまり、スノージャムの発生の有無は、所定期間Ta(所定周期Ta)毎に判定される。   Further, the monitoring system 1 detects the occurrence of a snow jam using the video captured by the monitoring camera 300. Specifically, the server device 100 determines whether or not a snow jam has occurred based on a temporal change of the center of gravity position C during a predetermined period Ta (for example, several seconds). That is, whether or not a snow jam has occurred is determined for each predetermined period Ta (predetermined period Ta).

<C.検知処理>
図6は、二値化画像における白色部分Jの重心位置Cの座標系を説明するための図である。
<C. Detection process>
FIG. 6 is a diagram for explaining the coordinate system of the center of gravity position C of the white portion J in the binary image.

図6を参照して、二値化画像の一辺に平行な軸を「X軸」とし、X軸に垂直な軸を「Y軸」とする。なお、二値化画像はフレーム画像を二値化したものであるため、X軸はフレーム画像の一辺に平行な軸であり、Y軸は当該一辺に垂直な軸とも言える。   Referring to FIG. 6, an axis parallel to one side of the binarized image is referred to as “X axis”, and an axis perpendicular to the X axis is referred to as “Y axis”. Since the binarized image is obtained by binarizing the frame image, the X axis is an axis parallel to one side of the frame image, and the Y axis is an axis perpendicular to the one side.

重心位置Cは、このようなX軸とY軸とからなる直交座標系において定義される。なお、以下では、X軸方向の「正の向き」とは、X座標値が大きくなる方向(図6では右向き)を意味し、X軸方向の「負の向き」とは、X座標値が小さくなる方向(図6では左向き)を意味する。また、Y軸方向の「正の向き」とは、Y座標値が大きくなる方向(図6では上向き)を意味し、Y軸方向の「負の向き」とは、Y座標値が小さくなる方向(図6では下向き)を意味する。   The position of the center of gravity C is defined in such an orthogonal coordinate system including the X axis and the Y axis. In the following, “positive direction” in the X-axis direction means a direction in which the X coordinate value increases (rightward in FIG. 6), and “negative direction” in the X-axis direction means that the X coordinate value is It means the direction in which it becomes smaller (leftward in FIG. 6). Further, “positive direction” in the Y-axis direction means a direction in which the Y coordinate value increases (upward in FIG. 6), and “negative direction” in the Y-axis direction indicates a direction in which the Y coordinate value decreases. (Downward in FIG. 6).

(c1.X軸方向への移動)
サーバ装置100は、連続する2つの二値化画像間(連続する2つのフレーム画像に基づき得られた二値化画像間)での重心位置CのX軸方向への移動の向きを判定する。詳しくは、サーバ装置100は、1つ前の二値化画像における重心位置Cと、最新のフレーム画像における重心位置Cとに基づき、重心位置Cが、X軸方向の正の向きに移動したか、X軸方向の負の向きに移動したか、あるいはX軸方向には移動していないかを判定する。
(C1. Movement in the X-axis direction)
The server device 100 determines the direction of movement of the center of gravity C in the X-axis direction between two consecutive binary images (between binary images obtained based on two consecutive frame images). Specifically, the server apparatus 100 determines whether the center of gravity position C has moved in the positive direction in the X-axis direction based on the center of gravity position C in the immediately preceding binarized image and the center of gravity position C in the latest frame image. , Or not in the X-axis direction or not in the X-axis direction.

図7は、X軸方向の正の向きへの重心位置Cの移動と、X軸方向の負の向きへの重心位置Cの移動とを表した図である。   FIG. 7 is a diagram illustrating the movement of the center of gravity C in the positive direction in the X-axis direction and the movement of the center of gravity C in the negative direction in the X-axis direction.

図7を参照して、状態(A)に示すように、k番目(kは、自然数)のフレーム画像の次のk+1番目フレーム画像において、重心位置CがX軸方向の正の向きに移動した場合には、サーバ装置100は、サーバ装置100のメモリに記憶している変数Xpの値をインクリメントする(1だけ増加させる)。つまり、サーバ装置100は、変数Xpを用いて、所定期間TaにおけるX軸方向の正の向きの移動回数をカウントする。   Referring to FIG. 7, as shown in state (A), in the (k + 1) th frame image next to the kth (k is a natural number) frame image, the center of gravity position C has moved in the positive direction in the X-axis direction. In this case, the server device 100 increments the value of the variable Xp stored in the memory of the server device 100 (increases it by one). That is, the server device 100 uses the variable Xp to count the number of movements in the positive X-axis direction during the predetermined period Ta.

状態(B)に示すように、k番目(kは、自然数)のフレーム画像の次のk+1番目フレーム画像において、重心位置CがX軸方向の負の向きに移動した場合には、サーバ装置100は、サーバ装置100のメモリに記憶している変数Xnの値をインクリメントする(1だけ増加させる)。つまり、サーバ装置100は、変数Xnを用いて、所定期間TaにおけるX軸方向の負の向きの移動回数をカウントする。   As shown in state (B), in the (k + 1) th frame image next to the k-th (k is a natural number) frame image, when the center of gravity position C moves in the negative direction along the X-axis, the server apparatus 100 Increments the value of the variable Xn stored in the memory of the server device 100 (increases it by one). That is, the server device 100 uses the variable Xn to count the number of times of movement in the negative direction in the X-axis direction during the predetermined period Ta.

このように、変数Xpの値は、所定期間Taにおける、X軸方向の正の向きへの移動回数を表し、変数Xnの値は、所定期間Taにおける、X軸方向の負の向きへの移動回数を表す。   As described above, the value of the variable Xp indicates the number of movements in the positive direction in the X-axis direction during the predetermined period Ta, and the value of the variable Xn indicates the movement in the negative direction in the X-axis direction during the predetermined period Ta. Indicates the number of times.

サーバ装置100は、重心位置Cの正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、白色部分がスノージャムであるか否かを判定する。典型的には、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数との差分の絶対値Dx(Dx=|Xp−Xn|)を算出し、当該差分の絶対値Dxが予め定められた閾値Th以上であることを条件に、白色部分がスノージャムであると判定する。   The server device 100 determines whether or not the white portion is a snow jam based on the number of movements of the center of gravity C in the positive direction and the number of movements in the negative direction. Typically, the absolute value Dx (Dx = | Xp−Xn |) of the difference between the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction is calculated, and the absolute value Dx of the difference is set to a predetermined threshold. It is determined that the white portion is a snow jam on condition that it is equal to or greater than Th.

なお、変数Xp,Xnといった2つの変数を使用せずに、1つの変数Xを用いて、所定期間Taにおける、X軸方向の正の向きへの移動回数とX軸方向の負の向きへの移動回数との差分を算出してもよい。たとえば、サーバ装置100は、重心位置CがX軸方向の正の向きに移動した場合には変数Xの値をインクリメント(1だけ増加)し、重心位置CがX軸方向の負の向きに移動した場合には変数Xの値をディクリメント(1だけ減少)してもよい。   Note that, instead of using two variables such as the variables Xp and Xn, the number of movements in the positive direction in the X-axis direction and the number of movements in the negative direction The difference from the number of times of movement may be calculated. For example, when the position of the center of gravity C moves in the positive direction in the X-axis direction, the server device 100 increments the value of the variable X (increases by 1), and moves the position of the center of gravity C in the negative direction in the X-axis direction. In this case, the value of the variable X may be decremented (decreased by 1).

また、上記のような移動が行われる度に更新される変数を用いずに、フレーム番号(フレーム画像の識別番号)あるいは二値化画像の番号(識別番号)に対して、正の向きへの移動である場合には、数値“+1”を対応付け、負の向きへの移動である場合には、数値“−1”を対応付けておいてもよい。この場合には、所定期間Ta経過後に、各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求めることにより、上記差分が得られる。   In addition, without using a variable that is updated each time the above-described movement is performed, the frame number (identification number of the frame image) or the number of the binarized image (identification number) is shifted in a positive direction. In the case of movement, a numerical value “+1” may be associated, and in the case of movement in a negative direction, a numerical value “−1” may be associated. In this case, after the predetermined period Ta has elapsed, the above difference is obtained by calculating the sum (Σ) of the numerical values associated with each frame.

いずれにしても、サーバ装置100は、重心位置Cの正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、白色部分がスノージャムであるか否かを判定する。   In any case, the server device 100 determines whether or not the white portion is a snow jam based on the number of movements of the center of gravity position C in the positive direction and the number of movements in the negative direction.

図8は、所定期間Taにおける重心位置Cの移動例を表した図である。詳しくは、図8は、上述したように、所定期間Ta経過後に各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求める構成を示した図である。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of movement of the center of gravity position C during the predetermined period Ta. Specifically, FIG. 8 is a diagram illustrating a configuration for calculating the sum (和) of numerical values associated with each frame after a predetermined period Ta has elapsed, as described above.

図8を参照して、重心位置CがX軸方向の正の向きに移動した場合には、フレーム番号(現在のフレーム画像の識別番号)に対して数値“+1”を対応付ける。重心位置CがX軸方向の負の向きに移動した場合には、フレーム番号に対して数値“−1”を対応付ける。重心位置CがX軸方向に移動していない場合には、フレーム番号に対して0を対応付ける。   Referring to FIG. 8, when the position of the center of gravity C moves in the positive direction in the X-axis direction, a numerical value “+1” is associated with a frame number (the identification number of the current frame image). When the center of gravity position C moves in the negative direction in the X-axis direction, a numerical value “−1” is associated with the frame number. If the center of gravity position C does not move in the X-axis direction, 0 is associated with the frame number.

サーバ装置100は、上述したように、所定期間Ta経過後に、各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求める。サーバ装置100は、当該総和が閾値Th以上の場合には、スノージャムが発生していると判定する。サーバ装置100は、当該総和が閾値Th未満の場合には、スノージャムが発生していないと判定する。   As described above, the server device 100 calculates the sum (Σ) of the numerical values associated with each frame after the elapse of the predetermined period Ta. If the sum is equal to or larger than the threshold Th, the server device 100 determines that a snow jam has occurred. If the sum is less than the threshold Th, the server device 100 determines that a snow jam has not occurred.

(c2.Y軸方向への移動)
サーバ装置100は、連続する2つの二値化画像間での重心位置CのY軸方向への移動の向きを判定する。詳しくは、サーバ装置100は、1つ前のフレーム画像における重心位置Cと、最新の二値化画像における重心位置Cとに基づき、重心位置Cが、Y軸方向の正の向きに移動したか、Y軸方向の負の向きに移動したか、あるいはY軸方向には移動していないかを判定する。
(C2. Movement in the Y-axis direction)
The server device 100 determines the direction of movement of the center of gravity C in the Y-axis direction between two consecutive binary images. Specifically, the server apparatus 100 determines whether the center of gravity position C has moved in the positive direction in the Y-axis direction based on the center of gravity position C in the immediately preceding frame image and the center of gravity position C in the latest binary image. , Or not in the Y-axis direction or not in the Y-axis direction.

図9は、Y軸方向の正の向きへの重心位置Cの移動と、Y軸方向の負の向きへの重心位置Cの移動とを表した図である。   FIG. 9 is a diagram illustrating the movement of the center of gravity C in the positive direction in the Y-axis direction and the movement of the center of gravity C in the negative direction in the Y-axis direction.

図9を参照して、状態(A)に示すように、k番目(kは、自然数)のフレーム画像の次のk+1番目フレーム画像において、重心位置CがY軸方向の正の向きに移動した場合には、サーバ装置100は、サーバ装置100のメモリに記憶している変数Ypの値をインクリメントする(1だけ増加させる)。つまり、サーバ装置100は、変数Ypを用いて、所定期間TaにおけるY軸方向の正の向きの移動回数をカウントする。   Referring to FIG. 9, as shown in state (A), in the (k + 1) th frame image next to the kth (k is a natural number) frame image, the center of gravity position C has moved in the positive direction in the Y-axis direction. In this case, the server device 100 increments the value of the variable Yp stored in the memory of the server device 100 (increases it by one). That is, the server device 100 uses the variable Yp to count the number of movements in the positive direction in the Y-axis direction during the predetermined period Ta.

状態(B)に示すように、k番目(kは、自然数)のフレーム画像の次のk+1番目フレーム画像において、重心位置CがY軸方向の負の向きに移動した場合には、サーバ装置100は、サーバ装置100のメモリに記憶している変数Ynの値をインクリメントする(1だけ増加させる)。つまり、サーバ装置100は、変数Ynを用いて、所定期間TaにおけるY軸方向の負の向きの移動回数をカウントする。   As shown in the state (B), when the center of gravity position C moves in the negative direction in the Y-axis direction in the (k + 1) th frame image next to the k-th (k is a natural number) frame image, the server apparatus 100 Increments the value of the variable Yn stored in the memory of the server device 100 (increases it by one). That is, the server device 100 uses the variable Yn to count the number of movements in the negative direction in the Y-axis direction during the predetermined period Ta.

このように、変数Ypの値は、所定期間Taにおける、Y軸方向の正の向きへの移動回数を表し、変数Ynの値は、所定期間Taにおける、Y軸方向の負の向きへの移動回数を表す。   As described above, the value of the variable Yp indicates the number of movements in the positive direction in the Y-axis direction during the predetermined period Ta, and the value of the variable Yn indicates the movement in the negative direction in the Y-axis direction during the predetermined period Ta. Indicates the number of times.

サーバ装置100は、重心位置Cの正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、白色部分がスノージャムであるか否かを判定する。典型的には、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数との差分の絶対値Dy(Dy=|Yp−Yn|)を算出し、当該差分の絶対値Dyが予め定められた閾値Th以上であることを条件に、白色部分がスノージャムであると判定する。   The server device 100 determines whether or not the white portion is a snow jam based on the number of movements of the center of gravity C in the positive direction and the number of movements in the negative direction. Typically, the absolute value Dy (Dy = | Yp−Yn |) of the difference between the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction is calculated, and the absolute value Dy of the difference is set to a predetermined threshold. It is determined that the white portion is a snow jam on condition that it is equal to or greater than Th.

なお、変数Yp,Ynといった2つの変数を使用せずに、1つの変数Yを用いて、所定期間Taにおける、Y軸方向の正の向きへの移動回数とY軸方向の負の向きへの移動回数との差分を算出してもよい。たとえば、サーバ装置100は、重心位置CがY軸方向の正の向きに移動した場合には変数Yの値をインクリメント(1だけ増加)し、重心位置CがY軸方向の負の向きに移動した場合には変数Yの値をディクリメント(1だけ減少)してもよい。   It should be noted that the number of movements in the positive direction in the Y-axis direction and the number of movements in the negative direction in the Y-axis direction during a predetermined period Ta using one variable Y without using two variables such as the variables Yp and Yn. The difference from the number of times of movement may be calculated. For example, when the position of the center of gravity C moves in the positive direction in the Y-axis direction, the server apparatus 100 increments the value of the variable Y (increases by 1) and moves the position of the center of gravity C in the negative direction in the Y-axis direction. In this case, the value of the variable Y may be decremented (decreased by 1).

また、上記のような移動が行われる度に更新される変数を用いずに、フレーム番号(フレーム画像の識別番号)あるいは二値化画像の番号(識別番号)に対して、正の向きへの移動である場合には、数値“+1”を対応付け、負の向きへの移動である場合には、数値“−1”を対応付けておいてもよい。この場合には、所定期間Ta経過後に、各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求めることにより、上記差分が得られる。   In addition, without using a variable that is updated each time the above-described movement is performed, the frame number (identification number of the frame image) or the number of the binarized image (identification number) is shifted in a positive direction. In the case of movement, a numerical value “+1” may be associated, and in the case of movement in a negative direction, a numerical value “−1” may be associated. In this case, after the predetermined period Ta has elapsed, the above difference is obtained by calculating the sum (Σ) of the numerical values associated with each frame.

いずれにしても、サーバ装置100は、重心位置Cの正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、白色部分がスノージャムであるか否かを判定する。   In any case, the server device 100 determines whether or not the white portion is a snow jam based on the number of movements of the center of gravity position C in the positive direction and the number of movements in the negative direction.

図10は、所定期間Taにおける重心位置Cの移動例を表した図である。詳しくは、図10は、上述したように、所定期間Ta経過後に各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求める構成を示した図である。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of movement of the center of gravity position C during the predetermined period Ta. More specifically, FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration for calculating the sum (Σ) of numerical values associated with each frame after the elapse of the predetermined period Ta, as described above.

図10を参照して、重心位置CがY軸方向の正の向きに移動した場合には、フレーム番号(現在のフレーム画像の識別番号)に対して数値“+1”対応付ける。重心位置CがY軸方向の負の向きに移動した場合には、フレーム番号に対して数値“−1”対応付ける。重心位置CがY軸方向に移動していない場合には、フレーム番号に対して0を対応付ける。   Referring to FIG. 10, when the position of center of gravity C moves in the positive direction in the Y-axis direction, a numerical value “+1” is associated with a frame number (identification number of the current frame image). When the center of gravity position C moves in the negative direction in the Y-axis direction, a numerical value “−1” is associated with the frame number. If the center of gravity position C does not move in the Y-axis direction, 0 is associated with the frame number.

サーバ装置100は、上述したように、所定期間Ta経過後に、各フレームに対応付けられた数値の総和(Σ)を求める。サーバ装置100は、当該総和が閾値Th以上の場合には、スノージャムが発生していると判定する。サーバ装置100は、当該総和が閾値Th未満の場合には、スノージャムが発生していないと判定する。   As described above, the server device 100 calculates the sum (Σ) of the numerical values associated with each frame after the elapse of the predetermined period Ta. If the sum is equal to or larger than the threshold Th, the server device 100 determines that a snow jam has occurred. If the sum is less than the threshold Th, the server device 100 determines that a snow jam has not occurred.

以上のように、サーバ装置100は、X軸方向の移動とは別に、Y軸方向の移動を検知する。これにより、監視カメラ300の姿勢および/またはスノージャムの移動方向に関わらず、スノージャムの発生を検知することができる。   As described above, the server device 100 detects the movement in the Y-axis direction separately from the movement in the X-axis direction. Thereby, it is possible to detect the occurrence of a snow jam regardless of the posture of the monitoring camera 300 and / or the moving direction of the snow jam.

<D.機能的構成>
図11は、サーバ装置100の機能的構成を説明するための図である。なお、図11では、重心位置Cの移動回数を正の向きおよび負の向きの各々においてカウントする構成を例に挙げて説明する。すなわち、変数Xp,Xnと変数Yp,Ynとを用いる場合を例に挙げて説明する。
<D. Functional configuration>
FIG. 11 is a diagram for explaining the functional configuration of the server device 100. Note that FIG. 11 illustrates an example in which the number of times of movement of the center of gravity position C is counted in each of the positive direction and the negative direction. That is, the case where the variables Xp and Xn and the variables Yp and Yn are used will be described as an example.

図11を参照して、サーバ装置100は、通信IF部101と、制御部102とを備える。通信IF部101は、受信部111と、送信部112とを備える。制御部102は、二値化処理部121と、重心位置算出部122と、判定部123とを備える。判定部123は、移動回数カウント部131〜134と、差分算出部135,136と、比較部137,138とを備える。   Referring to FIG. 11, server device 100 includes communication IF unit 101 and control unit 102. The communication IF unit 101 includes a receiving unit 111 and a transmitting unit 112. The control unit 102 includes a binarization processing unit 121, a center-of-gravity position calculation unit 122, and a determination unit 123. The determination unit 123 includes movement number counting units 131 to 134, difference calculation units 135 and 136, and comparison units 137 and 138.

(判定の前処理)
通信部IF101は、外部の機器と通信するためのインターフェイスである。受信部111は、監視カメラ300から水路500の取水口700が設けられた場所の映像をリアルタイムに受信する。つまり、受信部111は、連続するフレーム画像を順次受信する。フレーム画像の各々は、二値化処理部121に送られる。
(Pre-processing of judgment)
The communication unit IF 101 is an interface for communicating with an external device. The receiving unit 111 receives an image of the place where the water intake port 700 of the waterway 500 is provided from the monitoring camera 300 in real time. That is, the receiving unit 111 sequentially receives continuous frame images. Each of the frame images is sent to the binarization processing unit 121.

二値化処理部121は、フレーム画像毎に二値化処理を行なう。詳しくは、二値化処理部121は、画像を白と黒との2階調に変換する。二値化処理では、画素の値が予め定められた閾値より大きければ白、小さければ黒に変換する。二値化処理部121は、フレーム画像を二値化して得られる二値化画像を重心位置算出部122に送る。   The binarization processing section 121 performs a binarization process for each frame image. Specifically, the binarization processing unit 121 converts the image into two gradations of white and black. In the binarization process, white is converted when the pixel value is larger than a predetermined threshold, and black is converted when the pixel value is smaller. The binarization processing unit 121 sends the binarized image obtained by binarizing the frame image to the centroid position calculation unit 122.

重心位置算出部122は、二値化画像毎に重心位置Cを算出する。重心位置算出部122は、重心位置C(具体的には、XY座標系の座標値)を判定部123に送る。   The center-of-gravity position calculator 122 calculates a center-of-gravity position C for each binarized image. The center-of-gravity position calculation unit 122 sends the center-of-gravity position C (specifically, the coordinate values in the XY coordinate system) to the determination unit 123.

判定部123は、連続する2つの二値化画像間での重心位置Cの移動の向きを判定する。詳しくは、判定部123は、X軸方向に関し、重心位置Cの移動の向きが、正の向きか、負の向きかを判定する。さらに、判定部123は、Y軸方向に関し、重心位置Cの移動の向きが、正の向きか、負の向きかを判定する。   The determination unit 123 determines the direction of movement of the center of gravity position C between two consecutive binary images. Specifically, the determination unit 123 determines whether the direction of movement of the center of gravity position C is positive or negative with respect to the X-axis direction. Further, the determination unit 123 determines whether the direction of movement of the center of gravity position C is positive or negative with respect to the Y-axis direction.

(X軸方向の移動に基づく判定)
移動回数カウント部131は、連続する2つの二値化画像間での重心位置CのX軸方向の正の向きの移動回数をカウントする。移動回数カウント部132は、連続する2つの二値化画像間での重心位置CのX軸方向の負の向きの移動回数をカウントする。
(Judgment based on movement in the X-axis direction)
The number-of-movements counting unit 131 counts the number of movements of the center of gravity position C in the positive X-axis direction between two successive binary images. The number-of-movements counting section 132 counts the number of movements of the center of gravity position C in the negative X-axis direction between two consecutive binary images.

差分算出部135は、移動回数カウント部131,132によってカウントされた移動回数の情報を利用して、所定期間Taにおける、重心位置CのX軸方向の正の向きの移動回数と、重心位置CのX軸方向の負の向きの移動回数との差分の絶対値Dxを算出する。   The difference calculation unit 135 uses the information on the number of movements counted by the number-of-movements counting units 131 and 132 to determine the number of movements of the center of gravity position C in the positive X-axis direction and the number of movements of the center of gravity C during a predetermined period Ta. The absolute value Dx of the difference from the number of movements in the negative direction in the X-axis direction is calculated.

比較部137は、差分算出部135によって算出された絶対値Dxと、予め定められた閾値Thとの大小を比較する。   The comparing unit 137 compares the absolute value Dx calculated by the difference calculating unit 135 with a predetermined threshold Th.

判定部123は、比較部137による比較の結果、絶対値Dxが閾値Th以上の場合には、スノージャムが発生していると判定する。この場合、判定部123は、送信部112に対して判定結果を出力する。判定部123は、絶対値Dxが閾値Th未満の場合には、スノージャムが発生していないと判定する。   When the absolute value Dx is equal to or larger than the threshold Th as a result of the comparison by the comparing unit 137, the determining unit 123 determines that a snow jam has occurred. In this case, determination section 123 outputs a determination result to transmitting section 112. When the absolute value Dx is less than the threshold Th, the determination unit 123 determines that a snow jam has not occurred.

(Y軸方向の移動に基づく判定)
移動回数カウント部133は、連続する2つの二値化画像間での重心位置CのY軸方向の正の向きの移動回数をカウントする。移動回数カウント部134は、連続する2つの二値化画像間での重心位置CのY軸方向の負の向きの移動回数をカウントする。
(Determination based on movement in the Y-axis direction)
The movement number counting unit 133 counts the number of movements of the center of gravity position C in the positive Y-axis direction between two consecutive binary images. The number-of-movements counting unit 134 counts the number of movements of the center of gravity position C in the negative Y-axis direction between two consecutive binary images.

差分算出部136は、移動回数カウント部133,134によってカウントされた移動回数の情報を利用して、所定期間Taにおける、重心位置CのY軸方向の正の向きの移動回数と、重心位置CのY軸方向の負の向きの移動回数との差分の絶対値Dyを算出する。   The difference calculation unit 136 uses the information on the number of movements counted by the number-of-movements counting units 133 and 134 to determine the number of movements of the center of gravity position C in the positive Y-axis direction and the number of movements of the center of gravity C during a predetermined period Ta. The absolute value Dy of the difference from the number of movements in the negative direction in the Y-axis direction is calculated.

比較部138は、差分算出部136によって算出された絶対値Dyと、予め定められた閾値Thとの大小を比較する。   The comparing unit 138 compares the absolute value Dy calculated by the difference calculating unit 136 with a predetermined threshold Th.

判定部123は、比較部138による比較の結果、絶対値Dyが閾値Th以上の場合には、スノージャムが発生していると判定する。この場合、判定部123は、送信部112に対して判定結果を出力する。判定部123は、絶対値Dyが閾値Th未満の場合には、スノージャムが発生していないと判定する。   When the absolute value Dy is equal to or greater than the threshold Th as a result of the comparison by the comparing unit 138, the determining unit 123 determines that a snow jam has occurred. In this case, determination section 123 outputs a determination result to transmitting section 112. When the absolute value Dy is less than the threshold Th, the determination unit 123 determines that no snow jam has occurred.

(報知処理)
判定部123によってスノージャムが発生していると判断されると、送信部112は、スノージャムが発生していることを端末装置200に対して通知する。
(Notification process)
When the determining unit 123 determines that a snow jam has occurred, the transmitting unit 112 notifies the terminal device 200 that a snow jam has occurred.

端末装置200は、サーバ装置100から当該通知を受信すると、ディスプレイに所定の表示をすること、あるいはスピーカらの所定の音声を出力することなどにより、作業員に対して所定の報知を行う。   When the terminal device 200 receives the notification from the server device 100, the terminal device 200 performs a predetermined notification on the display by displaying a predetermined message on a display or outputting a predetermined sound from a speaker.

また、サーバ装置100は、端末装置200に通知を行うとともに、サーバ装置100のディスプレイ等においてスノージャムが発生していること報知してもよい。   In addition, the server device 100 may notify the terminal device 200 and notify that a snow jam has occurred on a display or the like of the server device 100.

このように、報知の主体は、端末装置200(詳しくは、端末装置200のディスプレイ、スピーカ)であってもよいし、サーバ装置100自体(詳しくは、サーバ装置100のディスプレイ、スピーカ)であってもよい。このようなユーザに対する報知の他、サーバ装置100から端末装置200への上記通知を報知(つまり、機器への報知)とも捉えることもできる。   As described above, the subject of the notification may be the terminal device 200 (specifically, the display and speaker of the terminal device 200) or the server device 100 itself (specifically, the display and speaker of the server device 100). Is also good. In addition to such notification to the user, the above notification from the server device 100 to the terminal device 200 may be regarded as notification (that is, notification to the device).

なお、判定部123は、スノージャムが発生していないと判定した場合であっても、当該判定結果を送信部112に対して出力してもよい。この場合、送信部112は、スノージャムが発生していないことを端末装置200に対して通知してもよい。端末装置200は、当該通知を受信した場合、スノージャムが発生していないことを示す情報を表示等してもよい。あるいは、端末装置200は、当該通知の受信確認のみをサーバ装置100に返信するだけで、スノージャムが発生していないことを示す情報を表示等しなくてもよい。   Note that, even when the determination unit 123 determines that a snow jam has not occurred, the determination unit 123 may output the determination result to the transmission unit 112. In this case, the transmitting unit 112 may notify the terminal device 200 that no snow jam has occurred. When receiving the notification, the terminal device 200 may display information indicating that no snow jam has occurred. Alternatively, the terminal device 200 does not have to display information indicating that no snow jam has occurred, for example, only to return the reception confirmation of the notification to the server device 100.

(小括)
監視システム1は、設備に水を供給する水路500を撮像する監視カメラ300と、撮像により得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化する二値化処理部121と、二値化により得られた二値化画像の各々において、白色部分の重心位置Cを算出する重心位置算出部122と、重心位置Cの時間的な変化態様に基づき、白色部分がスノージャムであるか否かを判定する判定部123と、白色の部分にスノージャムが含まれていると判定されたことに基づき、予め定められた報知を行う報知手段とを備える。
(Brief Summary)
The monitoring system 1 includes a monitoring camera 300 that captures an image of a water channel 500 that supplies water to the equipment, a binarization processing unit 121 that binarizes each of a plurality of continuous frame images obtained by the imaging, and a binarization process. In each of the binarized images obtained by the above, whether the white portion is a snow jam or not is determined based on a temporal change mode of the center of gravity position C and a centroid position calculating unit 122 that calculates the center of gravity C of the white portion. And a notification unit for performing a predetermined notification based on the determination that the white portion includes snow jam.

このような構成によれば、気象条件、昼夜、照明状態に関係なく、スノージャムを精度良く検知することができる。   According to such a configuration, it is possible to accurately detect snow jam regardless of weather conditions, day and night, and lighting conditions.

<E.制御構造>
次に、変数Xp,Xnと変数Yp,Ynとを用いた場合の処理の流れについて説明する。
<E. Control structure>
Next, the flow of processing when variables Xp and Xn and variables Yp and Yn are used will be described.

図12は、判定処理の前半部分を表したフロー図である。図13は、判定処理の後半部分を表したフロー図である。詳しくは、図12,13は、所定期間Taの周期で実行される一連の処理のうち、各周期(所定期間Ta毎)に実行される処理の流れを表した図である。すなわち、図12および図13の処理が周期毎(所定期間Ta毎)に実行される。   FIG. 12 is a flowchart illustrating the first half of the determination process. FIG. 13 is a flowchart showing the latter half of the determination process. More specifically, FIGS. 12 and 13 are diagrams illustrating a flow of a process executed in each cycle (each predetermined time period Ta) in a series of processes executed in the cycle of the predetermined time period Ta. That is, the processing in FIGS. 12 and 13 is executed in each cycle (every predetermined period Ta).

図12を参照して、ステップS1において、サーバ装置100(詳しくは、サーバ装置100のプロセッサ)は、変数Xp,Xn,Yp,Ynの値を0にリセットする。   Referring to FIG. 12, in step S1, server device 100 (specifically, the processor of server device 100) resets the values of variables Xp, Xn, Yp, and Yn to zero.

ステップS2において、サーバ装置100は、1つのフレーム画像の二値化処理を実行し、二値化画像を得る。ステップS3において、二値化画像における白色部分の重心位置Cを算出する。   In step S2, the server device 100 executes a binarization process on one frame image to obtain a binarized image. In step S3, the center of gravity C of the white portion in the binarized image is calculated.

ステップS4において、サーバ装置100は、この周期において1つ前の重心位置Cが存在することを条件に、X軸方向における重心位置Cの移動の向きを判定する。移動の向きが正の向きであると判定された場合(ステップS5で正)、ステップS6において、変数Xpの値をインクリメントする。移動の向きが負の向きであると判定された場合(ステップS5で負)、ステップS14において、変数Xnの値をインクリメントする。   In step S4, the server device 100 determines the direction of movement of the center of gravity position C in the X-axis direction on the condition that the previous center of gravity position C exists in this cycle. When it is determined that the moving direction is the positive direction (positive in step S5), in step S6, the value of the variable Xp is incremented. When it is determined that the moving direction is the negative direction (negative in step S5), in step S14, the value of the variable Xn is incremented.

ステップS7において、サーバ装置100は、この周期において1つ前の重心位置Cが存在することを条件に、Y軸方向における重心位置Cの移動の向きを判定する。移動の向きが正の向きであると判定された場合(ステップS8で正)、ステップS9において、変数Ypの値をインクリメントする。移動の向きが負の向きであると判定された場合(ステップS8で負)、ステップS15において、変数Ynの値をインクリメントする。   In step S7, the server device 100 determines the direction of movement of the center of gravity position C in the Y-axis direction on the condition that the previous center of gravity position C exists in this cycle. When it is determined that the moving direction is the positive direction (positive in step S8), in step S9, the value of the variable Yp is incremented. When it is determined that the moving direction is the negative direction (negative in step S8), the value of the variable Yn is incremented in step S15.

ステップS10において、サーバ装置100は、所定期間Taが経過したか否かを判断する。換言すれば、フレーム画像のフレームレートは一定であるため、所定期間Taに対応する数のフレーム画像を二値化したか否かを判断する。   In step S10, the server device 100 determines whether a predetermined period Ta has elapsed. In other words, since the frame rate of the frame images is constant, it is determined whether or not the number of frame images corresponding to the predetermined period Ta has been binarized.

所定期間Taが経過していないと判断された場合(ステップS10においてNO)、サーバ装置100は、処理をステップS2に戻して、次のフレーム画像を二値化する。所定期間Taが経過したと判断された場合(ステップS10においてYES)、図13を参照して、ステップS11において、サーバ装置100は、XpとXnとの差の絶対値Dxが閾値Th以上であるか否かを判断する。   If it is determined that the predetermined period Ta has not elapsed (NO in step S10), server device 100 returns the process to step S2 and binarizes the next frame image. If it is determined that predetermined period Ta has elapsed (YES in step S10), and in step S11, server device 100 determines in step S11 that absolute value Dx of the difference between Xp and Xn is equal to or greater than threshold Th. It is determined whether or not.

XpとXnとの差の絶対値Dxが閾値Th以上であると判断された場合(ステップS11においてYES)、サーバ装置100は、スノージャムが発生していると判断する(ステップS12)。この場合、ステップS13において、サーバ装置100は、端末装置200に対して所定の通知を行う。なお、端末装置200は、当該通知を受信すると、作業員に対して所定の報知を行う。   When it is determined that the absolute value Dx of the difference between Xp and Xn is equal to or greater than threshold Th (YES in step S11), server device 100 determines that a snow jam has occurred (step S12). In this case, in step S13, the server device 100 sends a predetermined notification to the terminal device 200. Note that, upon receiving the notification, the terminal device 200 performs a predetermined notification to the worker.

XpとXnとの差の絶対値Dxが閾値Th未満であると判断された場合(ステップS11においてNO)、サーバ装置100は、ステップS16において、サーバ装置100は、YpとYnとの差の絶対値Dyが閾値Th以上であるか否かを判断する。   If it is determined that the absolute value Dx of the difference between Xp and Xn is less than the threshold Th (NO in step S11), the server device 100 determines in step S16 that the absolute value of the difference between Yp and Yn It is determined whether the value Dy is equal to or greater than the threshold Th.

YpとYnとの差の絶対値Dyが閾値Th以上であると判断された場合(ステップS16においてYES)、サーバ装置100は、スノージャムが発生していると判断する(ステップS12)。YpとYnとの差の絶対値Dyが閾値Th未満であると判断された場合(ステップS16においてNO)、サーバ装置100は、スノージャムが発生していないと判断する(ステップS17)。   When it is determined that the absolute value Dy of the difference between Yp and Yn is greater than or equal to threshold Th (YES in step S16), server device 100 determines that a snow jam has occurred (step S12). When it is determined that the absolute value Dy of the difference between Yp and Yn is less than threshold value Th (NO in step S16), server device 100 determines that a snow jam has not occurred (step S17).

図12および図13に示した一連の判定処理は、一例であって、これに限定されるものではない。サーバ装置100は、スノージャムの発生の有無を判断する一連の判定処理を連続的に繰り返し行うために(つまり、周期的に行うために)、以下に示すように、1つのフレーム画像を複数回の判定処理に用いてもよい。   The series of determination processing shown in FIGS. 12 and 13 is an example, and the present invention is not limited to this. In order to continuously and repeatedly perform a series of determination processes for determining whether or not a snow jam has occurred (that is, to periodically perform the determination process), the server device 100 transmits one frame image a plurality of times as described below. May be used for the determination processing of.

サーバ装置100が、連続するm個のフレーム画像を用いてスノージャムの発生の有無を判断する構成の場合、サーバ装置100は、ある周期において、j番目からj+m−1番目迄のm個のフレーム画像(詳しくは、二値化画像)を用いてスノージャムの発生の有無を判断すると、次の周期では、j+1番目からj+m番目迄のm個のフレーム画像を用いてスノージャムの発生の有無を判断する。なお、m,jは、自然数である。   In the case where the server device 100 determines whether or not a snow jam has occurred using the continuous m frame images, the server device 100 performs the m-th frame from the j-th to the (j + m-1) -th frame in a certain cycle. When the presence or absence of the occurrence of snow jam is determined using an image (specifically, a binarized image), in the next cycle, the presence or absence of occurrence of the snow jam is determined using m frame images from the (j + 1) th to the (j + m) th frames. to decide. Note that m and j are natural numbers.

つまり、サーバ装置100は、次の周期では、当該次の周期の1つ前の周期で使用した複数のフレーム画像のうちの一番古いフレーム画像を削除し、新たなフレーム画像(具体的には、当該1つ前の周期に含まれる一番新しいフレーム画像の次のフレーム画像)を追加することにより、スノージャムの発生の有無を判断する。このように、サーバ装置100は、1つのフレーム画像が得られる度に、スノージャムが発生しているか否かを判断する。このような構成によれば、精度の高い検出が可能となる。   That is, in the next cycle, the server device 100 deletes the oldest frame image among the plurality of frame images used in the cycle immediately before the next cycle, and replaces the new frame image (specifically, By adding a frame image next to the newest frame image included in the previous cycle, it is determined whether or not a snow jam has occurred. As described above, the server device 100 determines whether or not a snow jam has occurred each time one frame image is obtained. According to such a configuration, highly accurate detection is possible.

<F.ハードウェア構成>
図14は、サーバ装置100のハードウェア構成の典型例を表した図である。
<F. Hardware Configuration>
FIG. 14 is a diagram illustrating a typical example of the hardware configuration of the server device 100.

図14を参照して、サーバ装置100は、主たる構成要素として、プログラムを実行するプロセッサ151と、データを不揮発的に格納するROM152と、プロセッサ151によるプログラムの実行により生成されたデータ、又は入力装置を介して入力されたデータを揮発的に格納するRAM153と、データを不揮発的に格納するHDD154と、通信IF(Interface)155と、操作キー156と、電源回路157と、ディスプレイ158とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。なお、通信IF155は、他の機器と間における通信を行なうためのインターフェイスである。   Referring to FIG. 14, server device 100 includes, as main components, processor 151 for executing a program, ROM 152 for storing data in a nonvolatile manner, data generated by execution of the program by processor 151, or an input device. RAM 153 for volatilely storing data input through the HDD, an HDD 154 for nonvolatilely storing data, a communication IF (Interface) 155, operation keys 156, a power supply circuit 157, and a display 158. Each component is mutually connected by a data bus. The communication IF 155 is an interface for performing communication with another device.

サーバ装置100における処理は、各ハードウェアおよびプロセッサ151により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、HDD154に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、その他の記憶媒体に格納されて、プログラムプロダクトとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラムプロダクトとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、読取装置によりその記憶媒体から読み取られて、あるいは、通信IF155等を介してダウンロードされた後、HDD154に一旦格納される。そのソフトウェアは、プロセッサ151によってHDD154から読み出され、RAM153に実行可能なプログラムの形式で格納される。プロセッサ151は、そのプログラムを実行する。   The processing in the server device 100 is realized by each hardware and software executed by the processor 151. Such software may be stored in the HDD 154 in advance. The software may be stored in another storage medium and distributed as a program product. Alternatively, the software may be provided as a downloadable program product by an information provider connected to the so-called Internet. Such software is temporarily stored in the HDD 154 after being read from the storage medium by the reading device or downloaded via the communication IF 155 or the like. The software is read from the HDD 154 by the processor 151 and stored in the RAM 153 in the form of an executable program. Processor 151 executes the program.

同図に示されるサーバ装置100を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本発明の本質的な部分は、RAM153、HDD154、記憶媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、サーバ装置100の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。   Each component constituting the server device 100 shown in FIG. 1 is a general one. Therefore, it can be said that an essential part of the present invention is the software stored in the RAM 153, the HDD 154, the storage medium, or the software downloadable via the network. The operation of each piece of hardware of server device 100 is well-known, and thus detailed description will not be repeated.

なお、端末装置200は、サーバ装置100と同様な構成を備えるため、端末装置200のハードウェア構成については、繰り返し説明しない。   Since the terminal device 200 has a configuration similar to that of the server device 100, the hardware configuration of the terminal device 200 will not be described repeatedly.

<G.補足>
上述したように、本実施の形態では、フレーム画像を二値化した上で白色部分の重心位置を求め、かつ重心位置の移動に着目してスノージャムの発生の有無を判断した。換言すれば、二値化により抽出(特定)したフレーム画像の一定輝度以上の領域の重心位置Cの移動態様に基づき、スノージャムの発生の有無を判断した。
<G. Supplement>
As described above, in the present embodiment, the frame image is binarized, the barycenter position of the white portion is obtained, and the presence or absence of a snow jam is determined by focusing on the shift of the barycenter position. In other words, whether or not a snow jam has occurred is determined based on the movement mode of the center of gravity C of a region having a certain luminance or higher in the frame image extracted (specified) by binarization.

動体の重心位置の移動については、フレーム画像間の差分を用いることも考えられるが、この方法では、後述するように、スノージャムの発生の有無を検知できない。   For the movement of the position of the center of gravity of the moving object, it is conceivable to use the difference between the frame images, but this method cannot detect the occurrence of snow jam, as described later.

図15は、フレーム画像間の差分を用いる手法(比較例)と、本例との処理の特徴点を整理した図である。   FIG. 15 is a diagram in which the method using the difference between the frame images (comparative example) and the feature points of the processing with this example are arranged.

図15を参照して、比較例では、静穏な室内環境(動体が単発的に発生する環境)においては、動体有無の判定と、動体の特定と、動体移動傾向の判定と、動体移動方向の判定とが可能である。しかしながら、この比較例では、屋外の自然環境(動体が連続的に発生する環境)においては、動体有無の判定と、動体の特定と、動体移動傾向の判定と、動体移動方向の判定との全てができない。この理由として、(i)フレーム画像間の差分を取ったときに動体自体が背景となってしまい、動体の領域の抽出ができないため、(ii)外光、照明の反射、波、波紋、雨、雪などの自然に起因するノイズが、動体領域を抽出する際の障害になるためである。   Referring to FIG. 15, in the comparative example, in a quiet indoor environment (an environment in which a moving object occurs spontaneously), determination of the presence or absence of the moving object, identification of the moving object, determination of the moving object movement tendency, and determination of the moving object moving direction are performed. Judgment is possible. However, in this comparative example, in an outdoor natural environment (environment where a moving object continuously occurs), all of the determination of the presence or absence of the moving object, the identification of the moving object, the determination of the moving object moving tendency, and the determination of the moving object moving direction are all performed. Can not. This is because (i) the moving object itself becomes the background when the difference between the frame images is calculated, and the region of the moving object cannot be extracted. (Ii) External light, reflection of lighting, waves, ripples, and rain This is because noise caused by nature such as snow and the like becomes an obstacle when extracting a moving body region.

その一方、本例では、静穏な室内環境および屋外の自然環境においては、動体の特定と、動体移動方向の判定はできない。しかしながら、静穏な室内環境および屋外の自然環境においては、上述したように二値化画像の白色部分の重心位置C(換言すれば、フレーム画像の一定輝度以上の領域の重心位置)の移動を観察することにより、動体有無の判定と、動体移動傾向の判定ができる。   On the other hand, in this example, in a quiet indoor environment and a natural outdoor environment, it is not possible to specify a moving object and determine the moving direction of the moving object. However, in a calm indoor environment and a natural outdoor environment, the movement of the center of gravity C of the white portion of the binarized image (in other words, the position of the center of gravity of a region having a certain brightness or higher in the frame image) is observed as described above. By doing so, it is possible to determine the presence or absence of a moving object and the tendency of moving object movement.

このように、二値化処理を行ない、白色部分の重心位置の時間的な変化態様に基づけば、水路500にスノージャムが発生しているか否かを判断することができる。   As described above, the binarization process is performed, and it is possible to determine whether or not a snow jam has occurred in the waterway 500 based on the temporal change of the position of the center of gravity of the white portion.

<H.変形例>
(1)上記においては、所定期間Ta毎にスノージャムが発生しているか否かを判定する構成を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。たとえば、以下のような手法により、スノージャムの発生の有無を判定してもよい。
<H. Modification>
(1) In the above description, a configuration in which it is determined whether or not a snow jam has occurred every predetermined period Ta has been described as an example, but the present invention is not limited to this. For example, the presence or absence of occurrence of a snow jam may be determined by the following method.

サーバ装置100は、所定期間Tbにフレーム画像に基づき、スノージャムの発生を検知する。ここで、Tbは、TaのN(Nは2以上の整数)倍とする。つまり、Tb=N×Taとする。   The server device 100 detects occurrence of a snow jam based on the frame image during the predetermined period Tb. Here, Tb is N times (N is an integer of 2 or more) times Ta. That is, Tb = N × Ta.

サーバ装置100は、各所定期間Taにおいて、XpとXnとの差の絶対値Dxが閾値Thよりも大きい場合(図13のステップS11でYES)、あるいは、YpとYnとの差の絶対値Dyが閾値Thよりも大きい場合(図13のステップS16でYES)の場合、別途設けられた変数Tgの値をインクリメントする。一方、両絶対値Dx,Dyのいずれもが閾値Th未満の場合には、変数Tgの値を維持する。   In each predetermined period Ta, the server device 100 determines whether the absolute value Dx of the difference between Xp and Xn is greater than the threshold Th (YES in step S11 of FIG. 13), or the absolute value Dy of the difference between Yp and Yn. Is larger than the threshold Th (YES in step S16 in FIG. 13), the value of the separately provided variable Tg is incremented. On the other hand, when both of the absolute values Dx and Dy are less than the threshold Th, the value of the variable Tg is maintained.

サーバ装置100は、所定期間Tbにおいて、変数Tgの値が、N未満の所定の閾値以上である場合に、スノージャムが発生したと判断する。たとえば、Nが10の場合、当該閾値を7とする。   The server device 100 determines that a snow jam has occurred when the value of the variable Tg is equal to or larger than a predetermined threshold value smaller than N in the predetermined period Tb. For example, when N is 10, the threshold is set to 7.

つまり、サーバ装置100は、複数の連続する所定期間Taにおいて、所定以上の割合でスノージャムが発生していると判断したことに基づき、スノージャムの発生を確定する。このような処理によれば、精度良く、スノージャムの発生を検知できる。   That is, the server device 100 determines the occurrence of a snow jam based on the determination that the snow jam has occurred at a predetermined ratio or more in a plurality of consecutive predetermined periods Ta. According to such processing, occurrence of a snow jam can be detected with high accuracy.

(2)上記においては、取水口の場所を監視カメラ300により撮像したが、これに限定されるものではない。ただし、取水口には、作業員が取水口付近を映像によって確認する目的で監視カメラが設けられていることが多く、この監視カメラを利用することにより、コストを抑えることができる。また、取水口700では、柵によって浮遊物が滞留しやすいため、他の場所に比べて、浮遊物の存在の有無を検知するのに好適である。   (2) In the above description, the location of the water intake is imaged by the monitoring camera 300, but the invention is not limited to this. However, a monitoring camera is often provided at the intake port for the purpose of checking the vicinity of the intake port with an image, and the cost can be reduced by using the monitoring camera. Further, at the water intake port 700, since suspended matter is easily retained by the fence, it is more suitable for detecting the presence or absence of suspended matter than at other places.

(3)上記においては、二値化画像の一辺をX軸とし、他の辺をY軸にしたが、これに限定されるものではない。X軸およびY軸が二値化画像の辺に平行とならないように、XY座標系を設定してもよい。   (3) In the above description, one side of the binarized image is set as the X axis, and the other side is set as the Y axis. However, the present invention is not limited to this. An XY coordinate system may be set so that the X axis and the Y axis are not parallel to the sides of the binarized image.

(4)水路500から水の供給を受ける設備は、発電設備(発電所)に限定されるものではない。   (4) The facility that receives the supply of water from the water channel 500 is not limited to a power generation facility (power station).

<I.付記>
[構成1]監視システム1は、設備に水を供給する水路500を撮像する撮像手段(監視カメラ300)と、前記撮像により得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化する二値化手段(二値化処理部121)と、前記二値化により得られた二値化画像の各々において、白色の部分の重心位置(C)を算出する算出手段(重心位置算出部122)と、前記重心位置(C)の時間的な変化態様に基づき、前記白色の部分に浮遊物が含まれているか否かを判定する判定手段(判定部123)と、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定されたことに基づき、予め定められた報知を行う報知手段(サーバ装置100のディスプレイおよび/またはスピーカ、あるいは、端末装置200(詳しくは、端末装置200のディスプレイおよび/またはスピーカ))とを備える。
<I. Appendix>
[Configuration 1] A monitoring system 1 includes an imaging unit (surveillance camera 300) that captures an image of a water channel 500 that supplies water to equipment, and a binary that binarizes each of a plurality of continuous frame images obtained by the imaging. Converting means (binary processing section 121), and calculating means (centroid position calculating section 122) for calculating the center of gravity (C) of the white portion in each of the binarized images obtained by the binarization. Determining means (determining unit 123) for determining whether or not a floating substance is contained in the white portion based on a temporal change mode of the center of gravity position (C); Is included in the notification device (display and / or speaker of server device 100 or terminal device 200 (in detail, display of terminal device 200) Preliminary / or speaker)) and a.

[構成2]
前記判定手段(判定部123)は、前記二値化画像の一辺に平行な第1の軸の軸方向における、連続する2つの前記二値化画像間での前記重心位置の移動の向きを判定し、前記移動の向きのうち、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれているか否かを判定する。
[Configuration 2]
The determining unit (determining unit 123) determines a direction of movement of the position of the center of gravity between two consecutive binary images in an axial direction of a first axis parallel to one side of the binary image. Then, based on the number of times of movement in the positive direction and the number of times of movement in the negative direction among the directions of movement, it is determined whether or not the white portion includes the floating substance.

[構成3]
前記判定手段(判定部123)は、前記正の向きの移動回数(変数Xpの値)と前記負の向きの移動回数(変数Xnの値)との差分を算出し、前記差分の絶対値(Dx)が予め定められた閾値(Th)以上であることを条件に、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定する。
[Configuration 3]
The determination means (determination unit 123) calculates a difference between the number of movements in the positive direction (the value of the variable Xp) and the number of movements in the negative direction (the value of the variable Xn), and calculates the absolute value of the difference (the value of the variable Xn). On the condition that Dx) is equal to or greater than a predetermined threshold (Th), it is determined that the white portion contains the floating substance.

[構成4]
前記判定手段(判定部123)は、前記第1の軸に直交する第2の軸の軸方向における、連続する2つの前記二値化画像間での前記重心位置の移動の向きをさらに判定し、前記第2の軸の軸方向における前記移動の向きのうち、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれているか否かをさらに判定する。
[Configuration 4]
The determination unit (determination unit 123) further determines the direction of movement of the position of the center of gravity between two consecutive binary images in an axial direction of a second axis orthogonal to the first axis. Among the directions of movement in the axial direction of the second axis, based on the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction, determine whether or not the floating material is included in the white portion. Judge further.

[構成5]
前記判定手段(判定部123)は、前記第2の軸の軸方向における前記正の向きの移動回数(変数Ypの値)と前記負の向きの移動回数(変数Ynの値)との差分を算出し、当該差分の絶対値Dyが予め定められた閾値(Th)以上であることを条件に、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定する。
[Configuration 5]
The determination means (determination unit 123) calculates a difference between the number of movements in the positive direction (the value of the variable Yp) and the number of movements in the negative direction (the value of the variable Yn) in the axial direction of the second axis. It is determined that the floating portion is included in the white portion on the condition that the absolute value Dy of the difference is equal to or larger than a predetermined threshold (Th).

[構成6]
前記撮像手段(監視カメラ300)は、前記水路のうち取水口が設けられた場所を撮像する。
[Configuration 6]
The imaging means (surveillance camera 300) captures an image of the water channel at a location where an intake port is provided.

[構成7]
前記設備は、発電設備であって、前記浮遊物は、スノージャム、クラゲの群れ、または流木である。
[Configuration 7]
The facility is a power generation facility, and the suspended matter is a snow jam, a jellyfish swarm, or a driftwood.

今回開示された実施の形態は例示であって、上記内容のみに制限されるものではない。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。   The embodiment disclosed this time is an exemplification, and is not limited to the above contents. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.

1 監視システム、100 サーバ装置、101 通信IF部、102 制御部、111 受信部、112 送信部、121 二値化処理部、122 重心位置算出部、123 判定部、131,132,133,134 移動回数カウント部、135,136 差分算出部、137,138 比較部、151 プロセッサ、152 ROM、153 RAM、156 操作キー、157 電源回路、158 ディスプレイ、200 端末装置、300 監視カメラ、500 水路、700 取水口、B21,B22,B31,B32 二値化画像、C 重心位置、G1,G21,G22,G31,G32 フレーム画像、J 白色部分。   Reference Signs List 1 monitoring system, 100 server device, 101 communication IF unit, 102 control unit, 111 reception unit, 112 transmission unit, 121 binarization processing unit, 122 center of gravity position calculation unit, 123 determination unit, 131, 132, 133, 134 Move Number counting section, 135, 136 Difference calculation section, 137, 138 Comparison section, 151 processor, 152 ROM, 153 RAM, 156 operation keys, 157 power supply circuit, 158 display, 200 terminal device, 300 monitoring camera, 500 water channel, 700 water intake Mouth, B21, B22, B31, B32 binarized image, C center of gravity position, G1, G21, G22, G31, G32 frame image, J white part.

Claims (9)

設備に水を供給する水路を撮像する撮像手段と、
前記撮像により得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化する二値化手段と、
前記二値化により得られた二値化画像の各々において、白色の部分の重心位置を算出する算出手段と、
前記重心位置の時間的な変化態様に基づき、前記白色の部分に浮遊物が含まれているか否かを判定する判定手段と、
前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定されたことに基づき、予め定められた報知を行う報知手段とを備える、監視システム。
Imaging means for imaging a water channel for supplying water to the equipment,
Binarization means for binarizing each of a plurality of continuous frame images obtained by the imaging,
In each of the binarized images obtained by the binarization, a calculating unit that calculates a center of gravity of a white portion,
Based on the temporal change mode of the position of the center of gravity, determining means for determining whether or not a floating substance is included in the white portion,
A monitoring unit that performs a predetermined notification based on a determination that the floating portion is included in the white portion.
前記判定手段は、
前記二値化画像の一辺に平行な第1の軸の軸方向における、連続する2つの前記二値化画像間での前記重心位置の移動の向きを判定し、
前記移動の向きのうち、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれているか否かを判定する、請求項1に記載の監視システム。
The determining means includes:
In the axial direction of a first axis parallel to one side of the binarized image, determine the direction of movement of the center of gravity position between two consecutive binarized images,
The monitoring according to claim 1, wherein, based on the number of times of movement in the positive direction and the number of times of movement in the negative direction, the white portion includes the floating matter. system.
前記判定手段は、
前記正の向きの移動回数と前記負の向きの移動回数との差分を算出し、
前記差分の絶対値が予め定められた閾値以上であることを条件に、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定する、請求項2に記載の監視システム。
The determining means includes:
Calculate the difference between the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction,
The monitoring system according to claim 2, wherein it is determined that the floating portion is included in the white portion on a condition that an absolute value of the difference is equal to or larger than a predetermined threshold.
前記判定手段は、
前記第1の軸に直交する第2の軸の軸方向における、連続する2つの前記二値化画像間での前記重心位置の移動の向きをさらに判定し、
前記第2の軸の軸方向における前記移動の向きのうち、正の向きの移動回数と負の向きの移動回数とに基づき、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれているか否かをさらに判定する、請求項2または3に記載の監視システム。
The determining means includes:
Further determining the direction of movement of the position of the center of gravity between two consecutive binary images in an axial direction of a second axis orthogonal to the first axis;
Based on the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction, among the movement directions in the axial direction of the second axis, it is further determined whether or not the floating material is included in the white portion. The monitoring system according to claim 2, wherein the determination is performed.
前記判定手段は、
前記第2の軸の軸方向における前記正の向きの移動回数と前記負の向きの移動回数との差分を算出し、
当該差分の絶対値が予め定められた閾値以上であることを条件に、前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定する、請求項4に記載の監視システム。
The determining means includes:
Calculating a difference between the number of movements in the positive direction and the number of movements in the negative direction in the axial direction of the second axis;
The monitoring system according to claim 4, wherein it is determined that the floating portion is included in the white portion on a condition that an absolute value of the difference is equal to or greater than a predetermined threshold.
前記撮像手段は、前記水路のうち取水口が設けられた場所を撮像する、請求項1から5のいずれか1項に記載の監視システム。   The monitoring system according to claim 1, wherein the imaging unit captures an image of a location of the water channel where an intake port is provided. 前記設備は、発電設備であって、
前記浮遊物は、スノージャム、クラゲの群れ、または流木である、請求項1から6のいずれか1項に記載の監視システム。
The equipment is a power generation equipment,
The monitoring system according to any one of claims 1 to 6, wherein the suspended matter is a snow jam, a jellyfish swarm, or a driftwood.
設備に水を供給する水路を撮像するステップと、
前記撮像により得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化するステップと、
前記二値化により得られた二値化画像の各々において、白色の部分の重心位置を算出するステップと、
前記重心位置の時間的な変化態様に基づき、前記白色の部分に浮遊物が含まれているか否かを判定するステップと、
前記白色の部分に前記浮遊物が含まれていると判定されたことに基づき、予め定められた報知を行うステップとを備える、監視方法。
Imaging a channel for supplying water to the facility;
Binarizing each of a plurality of continuous frame images obtained by the imaging,
In each of the binarized images obtained by the binarization, a step of calculating a center of gravity of a white portion;
Based on the temporal change mode of the center of gravity position, a step of determining whether or not a floating substance is included in the white portion,
Performing a predetermined notification based on the determination that the floating substance is contained in the white portion.
設備に水を供給する水路を撮像することにより得られた連続する複数のフレーム画像の各々を二値化するステップと、
前記二値化により得られた二値化画像の各々において、白色の部分の重心位置を算出するステップと、
前記重心位置の時間的な変化態様に基づき、前記白色の部分に浮遊物が含まれているか否かを判定するステップと、
前記判定結果を出力するステップとを、情報処理装置のプロセッサに実行させるプログラム。
Binarizing each of a plurality of continuous frame images obtained by imaging a water channel that supplies water to the facility,
In each of the binarized images obtained by the binarization, a step of calculating a center of gravity of a white portion;
Based on the temporal change mode of the center of gravity position, a step of determining whether or not a floating substance is included in the white portion,
Causing the processor of the information processing device to execute the step of outputting the determination result.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020060852A (en) * 2018-10-05 2020-04-16 関西電力株式会社 Monitoring system
CN112132043A (en) * 2020-09-24 2020-12-25 南京安元科技有限公司 Fire fighting channel occupation self-adaptive detection method based on monitoring video
JP2021170182A (en) * 2020-04-14 2021-10-28 関西電力株式会社 Monitoring method, computer program for realizing monitoring method, and monitoring system
JP2022017900A (en) * 2020-07-14 2022-01-26 関西電力株式会社 Information processing device

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06307350A (en) * 1993-04-20 1994-11-01 Kubota Corp Failure sensing method in pumping yard
JPH08171689A (en) * 1994-12-19 1996-07-02 Kansai Electric Power Co Inc:The Changed area detector
JPH09293141A (en) * 1996-04-24 1997-11-11 Hitachi Ltd Mobile object detection device
JPH1055425A (en) * 1996-08-08 1998-02-24 Tokyo Electric Power Co Inc:The Device for monitoring waterway flowing in/out object
JP2001064952A (en) * 1999-08-30 2001-03-13 Nec Corp Device and method of detecting snow jam
JP2002188135A (en) * 2000-12-18 2002-07-05 Hitachi Ltd Dam refuse removal support device
US20090110240A1 (en) * 2007-05-22 2009-04-30 Commissariat A L'energie Atomique Method for detecting a moving object in an image stream
JP2018092495A (en) * 2016-12-07 2018-06-14 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 Image sensor

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06307350A (en) * 1993-04-20 1994-11-01 Kubota Corp Failure sensing method in pumping yard
JPH08171689A (en) * 1994-12-19 1996-07-02 Kansai Electric Power Co Inc:The Changed area detector
JPH09293141A (en) * 1996-04-24 1997-11-11 Hitachi Ltd Mobile object detection device
JPH1055425A (en) * 1996-08-08 1998-02-24 Tokyo Electric Power Co Inc:The Device for monitoring waterway flowing in/out object
JP2001064952A (en) * 1999-08-30 2001-03-13 Nec Corp Device and method of detecting snow jam
JP2002188135A (en) * 2000-12-18 2002-07-05 Hitachi Ltd Dam refuse removal support device
US20090110240A1 (en) * 2007-05-22 2009-04-30 Commissariat A L'energie Atomique Method for detecting a moving object in an image stream
JP2018092495A (en) * 2016-12-07 2018-06-14 ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 Image sensor

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020060852A (en) * 2018-10-05 2020-04-16 関西電力株式会社 Monitoring system
JP7042200B2 (en) 2018-10-05 2022-03-25 関西電力株式会社 Monitoring system
JP2021170182A (en) * 2020-04-14 2021-10-28 関西電力株式会社 Monitoring method, computer program for realizing monitoring method, and monitoring system
JP7083863B2 (en) 2020-04-14 2022-06-13 関西電力株式会社 Monitoring method, computer program for realizing the monitoring method, and monitoring system
JP2022017900A (en) * 2020-07-14 2022-01-26 関西電力株式会社 Information processing device
JP7083868B2 (en) 2020-07-14 2022-06-13 関西電力株式会社 Information processing equipment
CN112132043A (en) * 2020-09-24 2020-12-25 南京安元科技有限公司 Fire fighting channel occupation self-adaptive detection method based on monitoring video

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