JP2021072003A - 安全航行のための警報装置、警報方法、及び警報プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】工事区域付近に接近する船舶に警報を発する装置を提案することを課題とする。
【解決手段】ビデオカメラ(2)から海面を含む画像の画像信号を取得する画像取得部(1321)と、画像信号からフレームごとに複数の監視領域画像データを切り出す画像切出部(1322)と、監視領域画像データから画像二値化データを生成する二値化データ処理部(1323)と、画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成する短期サマリ部(1326)と、各サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定する長期サマリ部(1237)と、船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力する警報信号出力部(1328)と、を有する警報装置。
【選択図】図１

Description

本発明は、船舶の安全航行のための警報装置、警報方法、及び警報プログラムに関する。

港湾、沿岸等における工事の施工にあたっては、海上を航行する船舶が安全に航海できるように工事区域付近に海上標識、例えば、灯浮標、灯標が設置される。しかし船舶からの海上標識の視認は容易ではなく、又、海上工事の施工期間は短いことが多く海上標識の海図への反映はされないことが多い。

従って、工事施工管理者側が、工事区域付近の海上を監視し、工事区域に接近する船舶に対して警報を発するようにすることが望ましい。例えば、工事区域にレーダーを設置して、接近する船舶を検出して警報を発する方法がある。国際ＶＨＦを使用した自動船舶識別装置（ＡＩＳ：Automatic Identification System）を設置して、接近する船舶を検出して警報を発したりする方法がある。しかし、いずれの方法も電波発信をするためアンテナ設置や運用するために無線技術の資格を必要とする。

そこで、デジタルカメラを工事区域に設置し、画像認識技術を用いて工事区域に接近する船舶を検出して警報を発する方法がある。例えば、特許文献１には、モニタテレビと監視カメラを備え、テレビモニタの画面に侵入検知区域を表示する複数のセンサ点をマウスで設定し、設定されたセンサ点に接触する侵入物を検出する監視センサが開示されている。

特開２００９−１８８９６４号公報

しかし、特許文献１に記載の発明は、設定されたセンサ点に接触したことしか検出できず、船舶はセンサ点に接触したのみで工事区域には接近しない場合まで、警報を発することになる。又、従来の画像認識技術では、海水面での白波の発生や太陽光の照り返し等を排除することができない。

本発明は、上述の問題を解決するためになされたものであり、海上を航行する船舶が安全に航海できるように工事区域付近に接近する船舶に警報を発する装置を提案することを課題とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る警報装置は、工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得する画像取得部と、取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出す画像切出部と、監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成する二値化データ処理部と、画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成する短期サマリ部と、各短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定する長期サマリ部と、船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力する警報信号出力部と、を有することを特徴とする。

更に、本発明に係る警報装置は、二値化データ処理部が、第１の時間に亘る複数の監視領域画像データの一部から背景画像データを生成する背景画像生成部と、背景画像データと複数の監視領域画像データの内第１の時間から第２の時間経過した所定の監視領域画像データとの背景差分をとり、二値化閾値を用いて画像二値化データを生成する背景差分二値化部と、を有することが好ましい。

更に、本発明に係る警報装置は、二値化データ処理部が、監視領域画像データに含まれるＲ、Ｇ、Ｂ色データの各平均値を計算する色相平均部と、監視領域画像データの各画素の色相値と色データの各平均値の差に関連する色差分画像データを生成し、色差分閾値を用いて色差分画像二値化データを生成する色差分二値化部と、を有することが好ましい。

更に、本発明に係る警報装置は、海面を含む画像は海面と空又は海面と陸との境界を含む画像であり、監視領域画像データは境界を含む画像データであることが好ましい。

本発明に係る警報方法は、工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得することと、取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出すことと、監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成することと、画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成することと、各短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定することと、船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力することと、を有することを特徴とする。

本発明に係る警報プログラムは、コンピュータを動作させるプログラムであって、工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得することと、取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出すことと、監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成することと、画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成することと、各短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定することと、船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力することと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明に係る警報装置によれば、海上を航行する船舶が安全に航海できるように工事区域付近に接近する船舶に警報を発することが可能となる。

警報装置の一例の概要を説明する図である。 警報装置のブロック構成の一例を示す図である。 警報装置が行う処理フローの一例を示す図である。 統計的な背景差分の一例を説明する図である。 背景画像データの生成から十分な時間が経過後に背景差分を取る効果を説明する図であり、（ａ）は前の画像を背景画像として、１フレーム後の画像を前景画像として背景差分を取り二値化した例を示す図であり、（ｂ）は背景画像データの生成から十分な時間が経過後に背景差分を取り二値化した例を示す図である。 長期サマリ処理の一例を示すフローチャートである。 警報装置のブロック構成の一例を示す図である。 警報装置が行う処理フローの一例を示す図である。

以下、本開示の一側面に係る警報装置、警報方法、及び警報プログラムについて、図を参照しつつ説明する。但し、本開示の技術的範囲はそれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。尚、以下の説明及び図において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

［第１実施形態に係る警報装置の概要］
図１は、第１実施形態に係る警報装置の一例の概要を説明する図である。

警報装置１は、港湾、沿岸等における工事区域内に設置され、同じく工事区域内に設置されるビデオカメラ２及び警報機３に接続されている。ビデオカメラ２は、工事区域の付近の海面を撮影する。ビデオカメラ２は、例えば、カラービデオカメラ、高解像度カラーカメラ、高速撮影ビデオカメラ、及び高解像度高速カラービデオカメラである。ビデオカメラ２が撮影した画像は、例えば、破線で示される画像４である。画像４は画像信号として警報装置１に送信される。画像信号に基づき、警報装置１が工事区域に接近する船舶の有無を判定するためである。

警報装置１が工事区域に接近する船舶が有ると判定すると警報信号を警報機３に出力する。警報機３は、警報装置１から制御され、警報信号を受信したとき、工事事区域に接近する船舶に警報を発する、例えば、パトライト（登録商標）、フラッシュ発光器、サイレン、スピーカである。警報装置１は、ビデオカメラ２からの画像信号に基づいて、工事区画に接近する船舶が有るか否かを判定して、船舶が有った場合には接近する船舶に警報機３を使用して工事区画が近いことを知らせる警報を発し、船舶の安全を図ることが可能となる。

ビデオカメラ２が撮影する画像４の範囲は、縦方向に関しては、水平線すなわち海面と空との境として見える境界線４１から工事区域の境界までを含み、横方向に関し工事区域の左右端部を含むように設定されることが好ましい。海上を航行する船舶が工事区域から最も遠方に見えるのは水平線付近であり、水平線付近から工事区域までの海面を監視することができるからである。画像４の範囲は、横方向に関し工事区域の左右端部近傍を含むように設定されてもよい。したがって、ビデオカメラ２は広角カメラであることが好ましい。警報装置１は、ビデオカメラ２の撮影した画像に基づいて、工事区画に接近する船舶の判定を行う。

工事区域の遠方に陸地がある場合は、ビデオカメラ２が撮影する画像４の範囲は、縦方向に関しては、海面と陸地との境として見える境界線から工事区域の境界までを含み、工事区画の横方向に関し工事区域の左右端部を含むように設定されることが好ましい。海上を航行する船舶が最も遠方に見えるのは陸地の対岸付近であり、対岸付近から工事区域までの海面を監視することができるからである。

ビデオカメラ２の撮影範囲の設定は、例えば警報装置１の操作者が警報装置１の表示画面（不図示）を確認して行う。例えば、天候によって、ビデオカメラ２の撮影画像から視認できる海面と空の境界線の位置が変化するからである。又、警報装置１がビデオカメラ２の画像から、例えば水平線、工事区域の境界を自動識別して、ビデオカメラ２の撮影範囲を制御してもよい。例えば、画像の水平方向の輝度が大きく変化する境を警報装置１が機別して水平線、工事区域の境界を設定することができる。

工事区画に接近する船舶の判定にあたっては、例えば、警報装置１がビデオカメラ２の撮影画像全領域に亘って分析して、工事区画に接近しているかを判別する方法がある。しかし、画像処理の負荷が大きく、警報装置１の処理速度が遅くなってしまう。

そこで、船舶が工事区画に接近しているかを監視する画像領域は小さいことが好ましい。例えば、警報装置１の操作者は、水平線すなわち海面と空との境として見える境界線４１を第１接近線４１として、第１接近線を含む矩形エリアを第１監視領域画像４２に設定する。次に、警報装置１の操作者は、工事区域から２．０Ｋｍ離れた海上に仮想の水平な第２接近線４３を設け、第２接近線を含む矩形エリアを第２監視領域画像４４に設定する。更に、警報装置１の操作者は工事区域から１Ｋｍ離れた海上に仮想の水平な第３接近線４５を設け、第３接近線を含む矩形エリアを第３監視領域画像４６に設定する。警報装置１は、設定された各監視領域画像を記憶する。

警報装置１は、各監視領域画像内に船舶画像が含まれているか否かを検出し、更に検出された船舶画像が工事区画に接近しているか否かを判定して、工事区域に船舶が接近している場合は、警報装置１は警報機３を動作させて警報を発する。画像処理の負荷が小さくなるので、警報装置１の処理速度は速くなる。本実施例では、仮想の接近線は、３本としたが、２本以下又は４本以上に設定してもよい。

又、港湾の海上には、航行中の船舶だけでなく、静的構造物、例えば、堤防、ケーソン、停泊中の船舶、ブイがある。更には静止自然物、例えば岩礁が露出していることがある。以下、静的構造物及び静止自然物を静止物という。例えば、図１の画像４内の第１監視領域画像４２には、横方向に航行するコンテナ船５１、工事区域に向かって航行するプレジャーボート５２、浮標５３、停泊中のクレーン船のアーム５４にそれぞれ対応する画像が含まれている。更に、海面の波５５や太陽の反射光５６の画像が含まれる。警報装置１は、様々な対象を含む第１監視領域画像４２に基づき、工事区画に接近する船舶が有るか否かを判定して、船舶が有った場合には接近する船舶に警報機３を使用して工事区画が近いこと知らせる警報信号を出力する処理を行う。

［ビデオカメラについて］
ビデオカメラ２は、例えば、解像度が３８４０×２１６０ピクセル、１秒間に６０フレームの画像を撮影可能である高解像度カラービデオカメラである。ビデオカメラ２が各画素（ピクセル）の座標は（ｘ，ｙ）：１≦ｘ≦３８４０、１≦ｙ≦２１６０、で表現される。ビデオカメラ２からの画像データは画素ごとに、例えば、赤（Ｒ）の色データ：Ｒ（ｘ，ｙ）、緑（Ｇ）の色データ：Ｇ（ｘ，ｙ）、及び青（Ｂ）の色データ：Ｂ（ｘ，ｙ）の３つを有する。すべての画素について３つの色データを出力せず、画素１つおきに出力するカメラもあるが、説明を簡単にするため本実施例ではすべての画素について３つの色データが出力されるものとする。

［警報装置のブロック構成］
図２は、第１実施形態に係る警報装置のブロック構成の一例を示す図である。

警報装置１は、表示部１１、操作部１２、及び制御部１３を有し、各部はバスラインで接続されている。表示部１１は、例えばディスプレイ装置である。操作部１２は、例えば、キーボード、マウスである。表示部１１と操作部１２は、例えば、タッチパネルディスプレイ装置のように一体となっていてもよい。更に、警報装置１には、ビデオカメラ２及び警報機３がインターフェース１４を介して接続されている。

制御部１３は、制御記憶部１３１と制御処理部１３２とを有する。制御記憶部１３１は、１つ又は複数の半導体メモリにより構成される。例えば、ＲＡＭや、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリの少なくとも一つを有する。制御記憶部１３１は、制御処理部１３２による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。

制御記憶部１３１は、ドライバプログラムとして、ビデオカメラ２、警報機３、表示部１１、操作部１２等を制御するデバイスドライバプログラムを記憶する。コンピュータプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて制御記憶部１３１にインストールされてもよい。また、プログラムサーバ等からダウンロードしてインストールしてもよい。

更に、制御記憶部１３１は、所定の処理に係る一時的なデータを一時的に記憶してもよい。制御記憶部１３１は、監視領域設定ファイル１３１１、差分時間設定ファイル１３１２、二値化閾値設定ファイル１３１３、加算時間ファイル１３１４、クラスタ判定ファイル１３１５、トラッキング判定ファイル１３１６、及びその他の処理パラメータファイル１３１７等を記憶する。

制御処理部１３２は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御処理部１３２は、警報装置１の動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）等のプロセッサである。制御処理部１３２は複数のＭＰＵにより構成されていてもよい。

制御処理部１３２は、制御記憶部１３１に記憶されているプログラム（オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、制御処理部１３２は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行してもよい。制御処理部１３２は、画像取得部１３２１、画像切出部１３２２、二値化データ処理部等１３２３、背景画像生成部１３２４、背景差分二値化部１３２５、短期サマリ部１３２６、長期サマリ部１３２７等を有する。

制御処理部１３２が有するこれらの各部は、独立した集積回路、回路モジュール、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして警報装置１に実装されてもよい。

［第１実施形態に係る警報装置が行う処理フローの概略］
図３は、第１実施形態に係る警報装置が行う処理フローの一例を示す図である。

警報装置１の画像取得部１３２１は、ビデオカメラ２が撮影した監視海面を含む画像の画像信号を取得する（ＳＴ３０１）。画像切出部１３２２は、取得した画像信号から画像データを生成し、工事区画に接近する船舶を検出するため、設定された監視領域画像データを切り出す（ＳＴ３０２）。

背景画像生成部１３２４は、監視領域画像データに含まれる３つの色データについて第１の時間に対応するフレーム、例えばｎ＝１〜５の５フレームに対応する３つの色データについて統計的処理を行い、背景画像データを生成する（ＳＴ３０３）。統計的処理は、例えば５フレームの３つの色データごとに加算してそれぞれを５で除した平均値を取り背景画像データとする処理である。画素（ｘ，ｙ）の背景画像データは色データごとの平均値を成分とするベクトルデータである。

背景差分二値化部１３２５は、第１の時間経過後から第２時間が経過した監視領域画像データを前景画像データとして、各色の背景画像データとの背景差分を取る（ＳＴ３０４）。背景差分二値化部１３２５は、各画素の各色の背景差分データをそれぞれの色の二値化閾値と比較し各画素の背景差分データが３つの色ＲＧＢすべてについて二値化閾値以上のとき１、それ以外のとき０として、背景差分画像二値化データを生成する（ＳＴ３０５）。背景差分画像二値化データは海面上の静止物に関連する画像ノイズが除去されたデータとなる。

背景差分画像二値化データの作成は、逐次行われ、二値化データ処理部１３２３により警報装置１の制御記憶部１３１に記憶される（ＳＴ３０６）。すなわち、第１の時間経過後から第２の時間経過した後は、各フレームに対応した背景差分画像二値化データが生成され、記憶される。

短期サマリ部１３２６は、第３の時間に亘って背景差分画像二値化データを加算して、短期サマリ画像データを作成する短期サマリ処理を行う（ＳＴ３０７）。短期サマリ画像データは、海面上に一時的に表れたノイズ、例えば、波、海面の光の反射、静止物の微小な揺れが除去される。

長期サマリ部１３２７は、短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出する。更に、船舶候補の画像トラッキングを行い船舶候補が工事区域に向かっている船舶であることを判定する長期サマリ処理を行う（ＳＴ３０８）。

警報信号出力部１３２８は、長期サマリ処理によって、船舶候補が工事区域に向かっている船舶であると判定されたとき、警報機３に警報信号を出力する（ＳＴ３０９）。警報機３、例えばパトライト（登録商標）は警報のための光を点滅させる。

［背景差分について］
背景差分は、撮影画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を可能にする。事前に取得した画像を背景画像と呼び、背景画像と比較する撮影画像を前景画像と呼ぶ。前の画像を背景画像として、１フレーム後の画像を前景画像として背景差分を取る単純な背景差分方法は、両フレームに存在する静止物に関する画像は消滅するが、検出したい移動体、例えば船舶に関する画像の一部も消えてしまう。また、海上の日照変動の発生や、カメラの移動、静止物が消失したときは適切な背景差分が得られない。本実施形態では、複数の画像を統計的に処理して背景画像を生成する。

図４は、第１実施形態における統計的な背景差分の一例を説明する図である。

警報装置１の背景画像生成部１３２４は、第１の時間分のフレーム、例えばｎ＝１〜５の５フレームに対応する監視領域画像データの系列Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３，Ｍ４、Ｍ５について統計的処理を行い、背景画像データＭＳ１を生成する。統計的処理は、例えば３つの色データごとに５フレームのデータ値の和を取りフレーム数の５で除した平均値を背景画像データＭＳ１とする処理である。画素座標（ｘ，ｙ）に対す背景画像データＭＳ１は、赤の色データの平均値Ｒ_Ｂ１（ｘ，ｙ），緑の色データの平均値Ｇ_Ｂ１（ｘ，ｙ），青の色データの平均値Ｂ_Ｂ１（ｘ，ｙ）とすると、ベクトル［Ｒ_Ｂ１（ｘ，ｙ），Ｇ_Ｂ１（ｘ，ｙ），Ｂ_Ｂ１（ｘ，ｙ）］で表される。例えば、赤の色データの平均値Ｒ_Ｂ１（ｘ，ｙ）は、

と表わされる。統計的処理を行うことにより、静止物の揺らぎが少ない安定した背景画像データが得られる。又、日照変動による画像内の微小な輝度変化に対応することができる。

背景差分二値化部１３２５は、背景画像テータ作成に使用したフレーム数に対応する第１の時間経過後、第２の時間が経過したときの監視領域画像データＰ１に含まれる３つの色データのベクトル［Ｒ_Ｐ１（ｘ，ｙ），Ｇ_Ｐ１（ｘ，ｙ），Ｂ_Ｐ１（ｘ，ｙ）］を前景画像データとして、背景画像データＭＳ１と前景画像データＰとのベクトル差分を取る。第２の時間は第１の時間よりも十分長いことが好ましい。例えば、ビデオカメラ２のフレームレートが６０ｆｐｓのとき、第１の時間が５フレーム分の時間とすると、第２の時間は２分程度であることが好ましい。第２の時間を第１の時間よりも十分長くすることで、船舶に関連する画像データが消滅しないようにすることができる。

第１の時間１／１２秒経過後、第２の時間２分であるのときの前景画像テータＰ１の画素座標（ｘ，ｙ）に対応する赤の色データはＲ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）と表わされる。差分画像データＤ１の画素座標（ｘ、ｙ）の赤の色データは、Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＝Ｒ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）−Ｒ_Ｂ１（ｘ，ｙ）と表わされる。緑の色データは、Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＝Ｇ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）−Ｇ_Ｂ（ｘ，ｙ）と表わされる。青の色データは、Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＝Ｂ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）−Ｂ_Ｂ（ｘ，ｙ）と表わされる。時間経過とともに、差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・が逐次作成される。背景差分二値化部１３２５は、差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・を制御記憶部１３１に記憶する。

背景差分二値化部１３２５は、３つの二値化閾値ＤＴＨ_Ｒ、ＤＴＨ_Ｇ、ＤＴＨ_Ｂを使用して、差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・を背景差分画像二値化データＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、・・・に変換する。ＤＴＨ_Ｒは赤の二値化閾値、ＤＴＨ_Ｇは緑の二値化閾値、ＤＴＨ_Ｂは青の二値化閾値である。例えば、気象、時間帯に応じて、３つの二値化閾値ＤＴＨ_Ｒ、ＤＴＨ_Ｇ、ＤＴＨ_Ｂを調整することにより、船舶の検出精度が高くなる可能性がある。

例えば、画素座標（ｘ，ｙ）における差分画像データＤ１が［Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ），Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ），Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）］であるとすると、二値化データの値Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）は、
Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ）≧ＤＴＨ_Ｒ、且つ、Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ）≧ＤＴＨ_Ｇ、且つ、Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）≧ＤＴＨ_Ｂのとき、Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）＝１
Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＜ＤＴＨ_Ｒ、又は、Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＜ＤＴＨ_Ｇ、又は、Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＜ＤＴＨ_Ｂのとき、Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）＝０
である。二値化することにより計算量が少なくなるので、警報装置１の処理速度が速くなり、処理アルゴリズムも簡単になる。本例では、Ｆ_ＤＢ１（ｘ、ｙ）が取り得る値を０と１としたが、例えば０と２５５の組み合わせでもよい。

別の例として、背景差分二値化は、各色データの差分和を取り１つの閾値ＤＴＨとの比較をしてもよい。例えば、画素座標（ｘ，ｙ）における差分画像データＤ１が［Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ），Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ），Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）］であるとすると、二値化データの値Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）は、
｜Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜＋｜Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜＋｜Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜≧ＤＴＨのとき、
Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）＝１
｜Ｒ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜＋｜Ｇ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜＋｜Ｂ_Ｄ１（ｘ，ｙ）｜＜ＤＴＨのとき、
Ｆ_ＤＢ１（ｘ，ｙ）＝０
である。

図５は、背景画像データの生成から十分な時間が経過後に背景差分を取る効果を説明する図であり、（ａ）は前の画像を背景画像として、１フレーム後の画像を前景画像として背景差分を取り二値化した例を示す図であり、（ｂ）は背景画像データの生成から十分な時間が経過後に背景差分を取り二値化した例を示す図である。

背景画像の工事区域に接近する船舶が水平線上にあるときの位置と，１フレーム後、すなわち１／１２秒後の前景画像の船舶の位置は、ビデオカメラ２の位置から水平線までの距離が大きく、船舶の移動距離が少ないことからほとんど同じである。二値化データでは、背景画像の船舶と前景画像の船舶の画像とが重なってしまい、船舶画像はほとんど認識されない。（ｂ）の背景画像データの生成から十分な時間が経過後、例えば２分後に背景差分を取り二値化したでは、２分の間に船舶２００メートルほどビデオカメラの方向に接近するので、船舶画像が認識される。

［背景差分処理の変形例］
実施例では、背景差分処理は、監視領域画像データに含まれる３つの色データに対応したベクトルとして処理したが、ベクトル量をスカラー量に変換して処理してもよい。

１つの例として、背景差分処理には、画素（ｘ，ｙ）ごとの輝度データＹ（ｘ，ｙ）を使用してもよい。輝度データＹ（ｘ，ｙ）は、ＲＧＢ色データから変換することができ、
Ｙ（ｘ，ｙ）＝ｋ_ＲＲ（ｘ，ｙ）＋（１−ｋ_Ｒ−ｋ_Ｂ）Ｇ（ｘ，ｙ）＋ｋ_ＢＢ（ｘ，ｙ）
である。ｋ_Ｒ、ｋ_Ｂは変換係数であり、例えば、ＩＴＵ−Ｒ Ｂ．７０９方式では、（ｋ_Ｒ，ｋ_Ｂ）＝（０．２１２６，０．０７２２）,ＩＴＵ−Ｒ Ｂ．６０１方式では、（ｋ_Ｒ，ｋ_Ｂ）＝（０．２９９，０．１１４）である。例えば、輝度（Ｙ）データ、色差（Ｕ，Ｖ）データを直接出力するビデオカメラであれば、変換は不要である。

輝度データＹを使用した背景差分処理を説明する。警報装置１の背景画像生成部１３２４は、第１の時間分のフレーム、例えばｎ＝１〜５の５フレームに対応する監視領域画像データの系列Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３，Ｍ４、Ｍ５についての輝度データＹに統計的処理を行い、背景画像データを生成する。統計的処理は、画素座標（ｘ，ｙ）について５フレームの輝度データの和を取りフレーム数の５で除した平均値を背景画像データＭＳ１の画素座標（ｘ，ｙ）についての輝度データとする処理である。画素座標（ｘ，ｙ）に対す背景画像データの輝度Ｙ_Ｂ１は、

と表わされる。統計的処理を行うことにより、静止物の揺らぎが少ない安定した背景画像データが得られる。又、日照変動による画像内の微小な輝度変化に対応することができる。

背景差分二値化部１３２５は、背景画像テータ作成に使用したフレーム数に対応する第１の時間経過後、第２の時間が経過したときの監視領域画像データに含まれる輝度データＰ１を前景画像データとして、背景画像データＭＳ１と前景画像データＰ１との差分を取る。第２の時間は第１の時間よりも十分長いことが好ましい。例えば、ビデオカメラ２のフレームレートが６０ｆｐｓのとき、第１の時間が５フレーム分の時間とすると、第２の時間は２分程度であることが好ましい。第２の時間を第１の時間よりも十分長くすることで、船舶に関連する画像データが消滅しないようにすることができる。

第１の時間１／１２秒経過後、第２の時間２分であるのときの前景画像テータＰ１の画素座標（ｘ，ｙ）に対応する輝度はＹ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）と表わされる。差分画像データＤ１の画素座標（ｘ、ｙ）の輝度Ｙ_Ｄ１は、Ｙ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＝Ｙ_Ｐ１（ｘ，ｙ；（１／１２）＋１２０）−Ｙ_Ｂ１（ｘ，ｙ）と表わされる。時間経過とともに、差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・が逐次作成される。背景差分二値化部１３２５は、差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・を制御記憶部１３１に記憶する。

背景差分二値化部１３２５は、二値化閾値ＹＴＨを使用して差分画像データＤ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・を背景差分画像二値化データＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、・・・に変換する。例えば、差分画像データＤ１の画素座標（ｘ，ｙ）の輝度Ｙ_Ｄ１（ｘ，ｙ）であるとすると、二値化データの値Ｙ_Ｄ１Ｂ（ｘ，ｙ）は、
Ｙ_Ｄ１（ｘ，ｙ）≧ＹＴＨのとき、Ｙ_Ｄ１Ｂ（ｘ，ｙ）＝１
Ｙ_Ｄ１（ｘ，ｙ）＜ＹＴＨのとき、Ｙ_Ｄ１Ｂ（ｘ，ｙ）＝０
である。

別の例として、背景差分処理には、画素（ｘ，ｙ）ごとの３つの色データの和の関数
Ｃ（ｘ，ｙ）＝Ｒ（ｘ，ｙ）＋Ｇ（ｘ，ｙ）＋Ｂ（ｘ，ｙ）
を使用を使用してもよい。演算処理を簡略化できる。

別の例として、重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇ、Ｗ_Ｂを有する３つの色データの和の関数
Ｃ_Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｗ_Ｒ×Ｒ（ｘ，ｙ）＋Ｗ_Ｇ×Ｇ（ｘ，ｙ）＋Ｗ_Ｂ×Ｂ（ｘ，ｙ）
を使用してもよい。例えば、海面の色は青（Ｂ）系が主色であるとすると、青の重み付け係数Ｗ_Ｂを、他の重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇより小さくすれば、青（Ｂ）以外の色を主に有する物体が強調されることになる。

［短期サマリ処理について］
短期サマリ部１３２６は、第３の時間に亘って背景差分画像二値化データＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３、・・・を加算して、短期サマリ画像データＳＳ１、ＳＳ２．ＳＳ３・・・を作成する短期サマリ処理を行う。短期サマリ処理によって、短期サマリ画像データは、海面上に一時的に表れたノイズ、例えば、波、海面の光の揺らぎ、静止物の微小な揺れが除去される。第３の時間は、ノイズ除去の効果が大きくなるように、波の発生周期、海面の上下動周期に合わせて適宜変更することが好ましい。例えば第３の時間は、１秒以上３０秒以下が好ましい。短期サマリデータの画素座標（ｘ，ｙ）に対応するデータ値は、０又は１に限られず、０又は０以上の正数であることに留意されたい。

［長期サマリ処理について］
背景差分処理と短期サマリ処理により、静止物、振動する静止物、及び海面上に一時的に表れたノイズは除去され、短期サマリ画像データＳＳ１、ＳＳ２．ＳＳ３・・・は、移動する物体に関する画像を含む画像データとなっている。長期サマリ部１３２７は、各短期サマリ画像データＳＳ１、ＳＳ２．ＳＳ３・・・の画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い船舶候補が工事区域に向かっている船舶であることを判定する。

図６は、長期サマリ処理の一例を示すフローチャートである。

長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタＴＲＣを０にセットする（ＳＴ６０１）．短期サマリ画像データＳＳ１を読み込み、クラスタ分析を行う（ＳＴ６０２）。長期サマリ部１３２７は、船舶候補に該当する画像に対するクラスタ領域を有するか否かを検出する（ＳＴ６０３）。船舶候補に該当する画像に対するクラスタ領域を検出する条件は、例えば領域内の画素座標（ｘ、ｙ）における短期サマリ画像データの値Ｆ_ＳＳ（ｘ、ｙ）は所定の判定閾値Ｆｔｈ以上であり、且つ領域の面積Ｓが所定の面積Ｓｔｈ以上であることである。船舶候補に該当する画像に対するクラスタ領域が検出されない場合（ＳＴ６０３：ＮＯ）、処理はステップＳＴ６０１に戻る。

船舶候補に該当する画像に対するクラスタ領域が検出された場合（ＳＴ６０３：ＹＥＳ）、長期サマリ部１３２７は、クラスタ領域の中心座標Ｏ（ｘ、ｙ）、及び領域の最下端Ｙ座標を計算し、制御記憶部１３１に記憶する（ＳＴ６０４）。長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタＴＲＣに１を加算する（ＳＴ６０５）。長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタＴＲＣの値が１を超えるか否かを判定する（ＳＴ６０６）。

長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタＴＲＣの値が１である場合（ＳＴ６０６：ＮＯ）、長期サマリ部１３２７は、次の短期サマリ画像データについてステップＳＴ６０２〜ＳＴ６０６を繰り返す。トラッキングカウンタＴＲＣの値が１を超える場合（ＳＴ６０６：ＹＥＳ）、時系列的に連続する短期サマリ画像データの両方に船舶候補に該当する画像に対するクラスタ領域が検出されたことになる。

トラッキングカウンタＴＲＣの値が１を超える場合（ＳＴ６０６：ＹＥＳ）、長期サマリ部１３２７は、検出された船舶候補は工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定する（ＳＴ６０７）。長期サマリ部１３２７は、前後の短期サマリ画像データを比較する。例えば、クラスタ領域の中心座標Ｏ（ｘ、ｙ）が画像の下方に移動し、面積Ｓが増加し、且つ、領域の最下端Ｙ座標は下がっている場合、検出された船舶候補は工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定される。

検出された船舶候補は工事区域に向かっている船舶である可能性が高くないと判定された場合（ＳＴ６０７：ＮＯ）、トラッキングの連続性は途絶えたとしてステップＳＴ６０１に戻る。検出された船舶候補は工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定された場合（ＳＴ６０７：ＹＥＳ）、長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタＴＲＣに１を加算する（ＳＴ６０８）。長期サマリ部１３２７は、トラッキングカウンタは所定の閾値ＴＲＣｔｈ以上か否かを判定する（ＳＴ６０９）。トラッキングカウンタは所定の閾値ＴＲＣｔｈ未満の場合（ＳＴ６０９：ＮＯ）、ステップＳＴ６０２に戻る。トラッキングカウンタが所定の閾値ＴＲＣｔｈ以上の場合（ＳＴ６０９：ＹＥＳ）、警報信号出力部１３２８は、警報機３に警報信号を出力する（ＳＴ６１０）。処理は終了する。

［第２実施形態に係る警報装置の概要］
第１実施形態では、背景差分法により船舶画像を検出したが、第２実施形態では、色差分法により船舶画像を検出する。

［警報装置のブロック構成］
図７は、第２実施形態に係る警報装置のブロック構成の一例を示す図である。

警報装置７は、表示部７１、操作部７２、及び制御部７３を有し、各部はバスラインで接続されている。表示部７１は、例えばディスプレイ装置である。操作部７２は、例えば、キーボード、マウスである。表示部７１と操作部７２は、例えば、タッチパネルディスプレイ装置のように一体となっていてもよい。更に、警報装置７には、ビデオカメラ２及び警報機３がインターフェース７４を介して接続されている。

制御部７３は、制御記憶部７３１と制御処理部７３２とを有する。制御記憶部７３１は、１つ又は複数の半導体メモリにより構成される。例えば、ＲＡＭや、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性メモリの少なくとも一つを有する。制御記憶部７３１は、制御処理部７３２による処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。

制御記憶部７３１は、ドライバプログラムとして、ビデオカメラ２、警報機３、表示部７１、操作部７２等を制御するデバイスドライバプログラムを記憶する。コンピュータプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な可搬型記録媒体から、公知のセットアッププログラム等を用いて制御記憶部７３１にインストールされてもよい。また、プログラムサーバ等からダウンロードしてインストールしてもよい。

更に、制御記憶部７３１は、所定の処理に係る一時的なデータを一時的に記憶してもよい。制御記憶部７３１は、監視領域設定ファイル７３１１、色相重み設定ファイル７３１２、二値化閾値設定ファイル７３１３、加算時間ファイル７３１４、クラスタ判定ファイル７３１５、トラッキング判定ファイル７３１６及びその他の処理パラメータファイル７３１７等を記憶する。

制御処理部７３２は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。制御処理部７３２は、警報装置７の動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）等のプロセッサである。制御処理部７３２は複数のＭＰＵにより構成されていてもよい。

制御処理部７３２は、制御記憶部７３１に記憶されているプログラム（オペレーティングシステムプログラム、ドライバプログラム、アプリケーションプログラム等）に基づいて処理を実行する。また、制御処理部７３２は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行してもよい。制御処理部７３２は、画像取得部７３２１、画像切出部７３２２、二値化データ処理部７３２３、色相平均部７３２４、色差分二値化部７３２５、短期サマリ部１３２６、長期サマリ部１３２７等を有する。

制御処理部７３２が有するこれらの各部は、独立した集積回路、回路モジュール、マイクロプロセッサ、又はファームウェアとして警報装置７に実装されてもよい。
［色差分画像二値化データの生成］
ビデオカメラ２は、例えば、解像度がＭ×Ｎピクセルの性能を有する。各画素の座標は（ｘ，ｙ）：１≦ｘ≦Ｍ、１≦ｙ≦Ｎ、で表現される。ビデオカメラ２からの画像データは画素（ピクセル）ごとに、赤（Ｒ）の色データ：Ｒ（ｘ，ｙ）、緑（Ｇ）の色データ：Ｇ（ｘ，ｙ）、及び青（Ｂ）の色データ：Ｂ（ｘ，ｙ）の３つを有する。すべての画素について３つの色データを出力せず、画素１つおきに出力するカメラもあるが、説明を簡単にするため本実施例ではすべての画素について色データが出力されるものとする。又、ＲＧＢ色データ以外の、例えば輝度（Ｙ）データ、色差（Ｕ，Ｖ）データを出力するカメラもあるが、ＲＧＢデータとＹＵＶとの間の変換が可能であるので、以下、ＲＧＢ色データを例にして説明する。

色相平均部７３２４は、例えば、監視領域画像データに含まれる全画素座標（ｘ，ｙ）のＲ、Ｇ、Ｂ色データの平均値ａｖ（Ｒ）、ａｖ（Ｇ），ａｖ（Ｂ）を計算する。Ｒ、Ｇ、Ｂ色データの平均値は、監視領域画像データの海面領域と空領域とに分けてよい。別の例として、例えば画像データを６４×６４の画素ブロックに分割して、ブロックごとに差分画像データを生成してもよい。

色差分二値化部７３２５は、関数
Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）＝（Ｒ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｒ））^２＋（Ｇ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｇ））^２＋（Ｂ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｂ））^２
を用いてＲ、Ｇ、Ｂ色データを成分とするベクトル値をスカラー値に変換した色差分画像データを生成する。

別の例として、色差分二値化部７３２５は、監視画像データに含まれる各画素座標（ｘ，ｙ）のＲ、Ｇ、Ｂの色相重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇ、Ｗ_Ｂを有する関数
Ｆ_Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｗ_Ｒ（Ｒ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｒ））＋Ｗ_Ｇ（Ｇ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｇ））＋Ｗ_Ｂ（Ｂ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｂ））
を用いて色差分画像データを生成してもよい。例えば、海面の色は青（Ｂ）系が主色相であるとすると、青の重み付け係数Ｗ_Ｂを、他の重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇより小さくすれば、青（Ｂ）以外の色相を主に有する物体が強調されることになる。

色差分二値化部７３２５は、色差分閾値ＣＢｔｈを用いて関数Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）を二値関数Ｆ_ＣＢ（ｘ、ｙ）に変換する。
Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）≧ＣＢｔｈのとき、Ｆ_ＣＢ（ｘ，ｙ）＝１
Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）＜ＣＢｔｈのとき、Ｆ_ＣＢ（ｘ，ｙ）＝０
である。Ｆ_ＣＢ（ｘ、ｙ）は、画素（ｘ、ｙ）の色差分二値化処理されたデータを示している。本例では、Ｆ_ＣＢ（ｘ、ｙ）が取り得る値を０と１としたが、例えば０と２５５の組み合わせでもよい。

色差分閾値ＣＢｔｈは固定された値ではなく、可変としてもよい。例えば、水平線を第１接近線として、第１接近線を含む矩形エリアが第１監視領域に設定され、工事区域から２．０Ｋｍ離れた海上の仮想の水平な第２接近線を含む矩形エリアが第２監視領域に設定されているとする。各監視領域に対応する画像は同一ではないのでそれぞれの監視領域に応じてＣＢｔｈを設定することが好ましい。ＣＢｔｈは、時刻、例えば、朝方、昼、夕方、夜に応じて設定されることが好ましい。更に、気象や海象、例えば、晴れ、曇り、雨や海流、波、潮汐等に応じて設定されることが好ましい。海面の状況が、時刻、気象によって変化するからである。

色差分閾値ＣＢｔｈは、多くのサンプルデータを用いて統計的に設定されてもよい。変動要素が多くあるため、例えば、回帰分析やベイズ推定の統計的手法を用いることが好ましい。

色差分二値化部７３２５は、重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇ、Ｗ_Ｂを有する関数
Ｆ_Ｗ（ｘ，ｙ）＝Ｗ_Ｒ（Ｒ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｒ））＋Ｗ_Ｇ（Ｇ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｇ））＋Ｗ_Ｂ（Ｂ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｂ））
を用いて色差分画像データを生成する場合も同様に色差分二値化処理することができる。重み付け係数Ｗ_Ｒ、Ｗ_Ｇ、Ｗ_Ｂは_、多くのサンプルデータを用いて統計的に設定されてもよい。変動要素が多くあるため、例えば、回帰分析やベイズ推定の統計的手法を用いることが好ましい。

［第２実施形態に係る警報装置が行う処理フローの概略］
図８は、第２実施形態に係る警報装置が行う処理フローの一例を示す図である。

警報装置７の画像取得部７３２１は、ビデオカメラ２が撮影した監視海面を含む画像の画像信号を取得する（ＳＴ８０１）。画像切出部７３２２は、取得した画像信号から画像データを生成し、工事区画に接近する船舶を検出するため、設定された監視領域画像データを切り出す｛ＳＴ８０２）。

色相平均部７３２４は、監視領域画像データに含まれる全画素座標（ｘ，ｙ）のＲ、Ｇ、Ｂ色データの平均値ａｖ（Ｒ）、ａｖ（Ｇ），ａｖ（Ｂ）を計算する（ＳＴ８０３）。

色差分二値化部７３２５は、関数
Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）＝（Ｒ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｒ））^２＋（Ｇ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｇ））^２＋（Ｂ（ｘ，ｙ）−ａｖ（Ｂ））^２
を用いてＲ、Ｇ、Ｂ色データを成分とするベクトル値をスカラー値に変換した色差分画像データを生成する（ＳＴ８０４）。

色差分二値化部７３２５は、色差分閾値ＣＢｔｈを用いて関数Ｆ_Ｃ（ｘ，ｙ）を二値関数Ｆ_ＣＢ（ｘ、ｙ）に変換して色差分画像二値化データを生成する（ＳＴ８０５）。色差分画像二値化データの作成は、逐次行われ、二値化データ処理部７３２３により警報装置７の記憶部７３１に記憶される（ＳＴ８０６）。すなわち、各フレームに対応した色差分画像二値化データが生成され、記憶される。

短期サマリ部７３２６は、所定の加算時間に亘って色差分画像二値化データを加算して、短期サマリ画像データを作成する短期サマリ処理を行う（ＳＴ８０７）。短期サマリ画像データは、海面上に一時的に表れたノイズ、例えば、波、海面の光の反射、静止物の微小な揺れが除去される。

長期サマリ部１３２７は、短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、船舶候補の画像トラッキングを行い船舶候補が工事区域に向かっている船舶であることを判定する長期サマリ処理を行う（ＳＴ８０８）。

警報信号出力部７３２８は、長期サマリ処理によって、船舶候補が工事区域に向かっている船舶であると判定されたとき、警報機３に警報信号を出力する（ＳＴ８０９）。警報機３、例えばパトライト（登録商標）は警報のための光を点滅させる。

当業者は、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換、及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。

１、７ 警報装置
１１、７１ 表示部
１２，７２ 操作部
１３、７３ 制御部
１３１、７３１ 制御記憶部
１３２、７３２ 制御処理部
１４、７４ インターフェース
２ ビデオカメラ
３ 警報機

Claims (6)

1. 工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得する画像取得部と、
   前記取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出す画像切出部と、
   前記監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成する二値化データ処理部と、
   前記画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成する短期サマリ部と、
   各前記短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、前記船舶候補の画像トラッキングを行い前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定する長期サマリ部と、
   前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力する警報信号出力部と、
   を有する警報装置。
2. 前記二値化データ処理部は、
   第１の時間に亘る前記複数の監視領域画像データの一部から背景画像データを生成する背景画像生成部と、
   前記背景画像データと前記複数の監視領域画像データの内前記第１の時間から第２の時間経過した所定の監視領域画像データとの背景差分をとり、前記二値化閾値を用いて前記画像二値化データを生成する背景差分二値化部と、
   を有する請求項１に記載の警報装置。
3. 前記二値化データ処理部は、
   前記監視領域画像データに含まれるＲ、Ｇ、Ｂ色データの各平均値を計算する色相平均部と、
   前記監視領域画像データの各画素の色相値と前記色データの各平均値の差に関連する色差分画像データを生成し、色差分閾値を用いて前記画像二値化データを生成する色差分二値化部と、
   を有する請求項１に記載の警報装置。
4. 前記海面を含む画像は海面と空又は海面と陸との境界を含む画像であり、前記監視領域画像データは前記境界を含む画像データである、請求項１〜３のいずれか一項に記載の警報装置。
5. 工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得することと、
   前記取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出すことと、
   前記監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成することと、
   前記画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成することと、
   各前記短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、前記船舶候補の画像トラッキングを行い前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定することと、
   前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力することと、
   を有する警報方法。
6. コンピュータを動作させるプログラムであって、
   工事区域に設置されたビデオカメラから海面を含む画像の画像信号を取得することと、
   前記取得した画像信号からフレームごとに所定の画像水平方向を長辺とする矩形画像データを複数の監視領域画像データとして切り出すことと、
   前記監視領域画像データを所定の二値化閾値を用いて画像二値化データを生成することと、
   前記画像二値化データを所定の加算時間に亘って加算して短期サマリ画像データを生成することと、
   各前記短期サマリ画像データの画像解析を順次行い、船舶候補に該当する画像領域を検出するとともに、前記船舶候補の画像トラッキングを行い前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いか否かを判定することと、
   前記船舶候補が工事区域に向かっている船舶である可能性が高いと判定されたとき、警報機に警報信号を出力することと、
   をコンピュータに実行させる警報プログラム。

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