JP2644844B2 - 分散型画像認識システム - Google Patents

分散型画像認識システム

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JP2644844B2 JP63233422A JP23342288A JP2644844B2 JP 2644844 B2 JP2644844 B2 JP 2644844B2 JP 63233422 A JP63233422 A JP 63233422A JP 23342288 A JP23342288 A JP 23342288A JP 2644844 B2 JP2644844 B2 JP 2644844B2
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    • G08G1/04—Detecting movement of traffic to be counted or controlled using optical or ultrasonic detectors

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像認識技術を用いた交通管制システム，
防犯監視システム，大規模FAシステム等の一般産業分野
に係り、特に距離的に分散して配置された画像認識シス
テムの統合化に好適な分散型画像認識システムに関す
る。
〔従来の技術〕
画像認識システムは、一般的にテレビカメラ（ITV）
で捕えた画像を認識処理し、その結果から目的に応じて
プロセス機器への制御データを出力するもので、その従
来例としては、「日立汎用画像認識解析装置HIDIC−IP
シリーズ」（昭59年９月発行ハードウエアマニユアル記
載）等がある。
このようなシステムは、計測地点（計測対象箇所）が
何ケ所にも分散するような応用分野に適用する場合、例
えば交差点の交通流監視を行うシステムを例にあげれ
ば、文献「交差点における画像処理型交通流計測方式の
開発」（昭62.3住友電気，第130号p.p26〜32）に記載の
ように、ITVの取込み口を複数個設け、複数のITVからの
画像をマルチプレクサ等で切換えて、１台の画像認識装
置で処理するようになつていた。
この様な、システム構成は、計測地点が狭い範囲内で
分散している時のみ、適用可能であり広い領域に分散す
る場合には処理性能，操作性の点で不適である。そのた
めに、例えば ｉ）高速道路，一般国道等の車の流れを空間的に監視す
る交通流計測システム、 ii）各地区に分散する工場やビル等の防犯・防災監視シ
ステム、 iii）製品の組立，検査，搬送等の一貫した自動化を狙
つた大規模FAシステム 等、計測地点が数km単位の広い領域に分散するような分
野では、第２図に示すようにシステム的に独立した画像
認識装置を１つの計測地点に１台割当てる構成となつて
いた。
第２図は、３つの計測地点A,B,Cに画像認識装置10,2
0,30をそれぞれ割当てたものである。
この時、画像認識装置10,20,30は何れも同じ構成のも
のであるが、それぞれの計測地点で計測環境が異なるた
め、各画像認識装置に対して個別のチユーニングが必要
となる。
このチユーニングとしては、計測領域，計測条件，計
測対象等の設定があり、これらのチユーニングは、各画
像認識装置毎に専用に割当てられたオペレータ（操作
員）の手で行われるか、あるいは、少人数のオペレータ
が分担して、各地に分散する計測地点に出向いてチユー
ニングするようになつていた。
〔発明が解決しようとする課題〕
上記従来技術は、計測地点が何か所にも遠隔に分散す
るような産業分野への適用については配慮がされておら
ず、各地に分散した画像認識装置に対する操作に多大の
人手，時間を要するという問題があつた。
本発明の目的は、各地に分散した画像認識装置に対し
て操作性を向上させ、これに要する人手，時間を低減す
ることにある。
〔課題を解決するための手段〕
上記目的は、画像を入力する画像入力手段と、この入
力画像を処理した結果に基づいて認識処理を実行する処
理手段と、前記入力画像又は処理画像を伝送路へ出力す
る伝送制御手段とを有する画像認識装置を複数配置し、
これら複数の画像認識装置と前記伝送路を介して相互接
続された集中管理装置とを有し、前記集中管理装置は、
前記複数の画像認識装置から電送される入力画像又は処
理画像を記憶する記憶手段と、この記憶された画像に対
して画像認識にて使用される画像認識用パラメータを作
成する画像プロセッサと、前記記憶された画像及び画像
認識用パラメータ作成に要する画像を画面上に表示する
表示手段と、前記画像認識用パラメータを前記伝送路を
介して伝送元の画像認識装置へ送信する手段とを備えた
ものであり、前記画像認識装置は、前記集中管理装置か
ら得られた画像認識用パラメータに基づいて画像認識処
理を実行するように構成したことにより達成される。
〔作用〕
通常画像認識を行うためには、認識データを演算する
ための前処理、例えば、教示データに基づいて認識領域
１、それ以外の領域を０とする処理など、を施す必要が
ある。この処理はきちんと画像認識用パラメータが作成
されているかどうかを認識するため数回画像認識装置と
対話をする必要がある。もし、集中管理装置から画像処
理装置と対話することによって画像認識用パラメータを
作成するものとすると、伝送時間を含めてむだ時間とな
ってしまい操作性が悪くなってしまう。そこで集中管理
装置に画像プロセッサを設置し、画像認識装置から画像
を入力しこの画像に基づいてこの画像プロセッサと対話
することにより前処理を施し、作成された画像認識用パ
ラメータを当該画像認識装置に伝送し、この画像認識装
置はこの画像認識用パラメータをもとに画像認識を行う
ようにしたものである。従って、伝送路を介さずに画像
認識用パラメータを作成可能になることにより操作性が
向上し、さらに、一つの画像処理装置との伝送回数が減
るので、従来のように夫々の設置場所に行って画像認識
用パラメータを作成するよりもはるかに人手や時間を低
減することができる。
〔実施例〕
以下、本発明の実施例を説明する。
（１）実施例１ 本発明の第１の実施例を第１図を用いて説明する。
（ａ）構 成 本実施例は以下の構成要素から成つている。
ｉ）画像認識装置11,21,31は、１つの計測地点に対し、
１台割当てられるもので、画像入力用のITVカメラ5,15,
25と、ITVカメラで入力された画像を処理し、種々の画
像計測を行う画像処理部10,20,30から構成されている。
11,21,31は、何れも同じ構成のものであり、従来技術と
異なる点は、コンソール，モニター等のデータ入出力部
を取り除き、後述する集中管理装置100に内蔵されたモ
ニター130,コンソール140を共通的に使用するようにし
たことである。
尚、先に示した画像処理部10,20,30は第４図に示す構
成（画像処理部10,20,30は同様の構成であり、ここでは
画像処理部10を例にとつて説明）となつており、その詳
細は以下のようになつている。
画像処理プロセツサ10−１はデイジタル化された画
像に対して、ノイズ除去，輪郭強調等の画像演算を行う
プロセツサである。
画像メモリ10−２は、ITVカメラで入力された画像
を画像処理プロセツサ10−１により演算し、その演算結
果画像（処理画像）を記憶するためのフレームメモリで
ある。
A/D 10−３は、ITVカメラ５の出力であるアナログ
ビデオ信号を、デイジタル信号に変換するためのもので
ある。
CPU4は、画像処理プロセツサ10−１の演算制御や、
画像処理プロセツサ10−１で得られた画像処理結果に基
づいて、最終の画像認識，計測処理等を行う管理プロセ
ツサである。
メインメモリ６は、CPU4の認識処理手順，チユーニ
ングパラメータ等が記憶されるメモリ。
外部インタフエース７は、画像認識，計測処理の結
果を外部のプロセス制御機器へ送出するためのものであ
る。
デイジタル入出力８は、集中管理装置100との間で
データの入出力を行うものであり、ここでのデータは、
デイジタル化された画像データ，チユーニングパラメー
タ等である。
ii）集中管理装置100は、分散して配置された画像認識
装置11,21,31の計算制御を集中的に行うものであり、複
数接続されている伝送路の切換え制御を行うマルチプレ
クサ（MPX）110と、画像データ等の通信や演算を行うデ
ータ処理部120と、画像データを表示するモニター130と
チユーニング用のデータ等の入力や、画像認識装置11,2
1,31からの計測結果を出力するためのコンソール140と
から成つている。
尚、先に示したデータ処理120は第５図に示す構成と
なつており、その詳細は以下のようになつている。
CUP121は、画像認識装置11,21,31の起動指令送出，
画像認識装置11,21,31から送出される画像データに基づ
く、チユーニングパラメータの作成等を行う管理プロセ
ツサである。
メインメモリ122は、CPU121の主記憶メモリであ
り、各種処理手順等が記憶される。
画像メモリ123は、画像認識装置11,21,31から送出
される画像データを一時的に記憶するフレームメモリで
ある。
シリアルインタフエース124は、コンソール140との
データ入出力を制御するためのものである。
通信制御器125は、画像認識装置11,21,31との間
で、画像データ，チユーニングパラメータ等のデータの
通信制御を行うためのものである。
D/A 126は、画像メモリに記憶された画像等の表示
を行うための、デイジタル−アナログ変換器である。
iii）伝送路1,2,3は、遠隔に位置する画像認識装置11,2
1,31と集中管理装置100との間のデータ通信を行うもの
であり、本伝送路1,2,3は、画像データ等の大容量デー
タを両者の装置間で相互に伝送できるものである。
（ｂ）動 作 本実施例の動作を、第３図を用いて説明する。まず、
集中管理装置100では、画像認識装置11に対して起動指
令を送信する（起動１）。これは、操作員が画像認識装
置11の起動指令コマンドをコンソール140から入力する
ことにより、データ処理部120ではこのコマンドを解釈
し、MPX110に対して伝送路１の占有処理を行い同時に、
伝送路１を介して画像認識装置11に起動指令が送信され
る。
画像認識装置11では集中管理装置100からの起動指令
を受取ると、その後は独自に次の処理（画像作成１）を
行う。
ITVカメラ５から計測地点の画像（原画像）を取込
み、画像処理部10では、この原画像に対して予めプログ
ラムされている処理手順に基づいて画像処理を行う。こ
こでの処理は、原画像に対する輪郭強調処理や、計測領
域上に存在する不要物の除去処理等である。ここで得ら
れた画像（処理画像）は、伝送路１を介して集中管理装
置100に伝送される。
集中管理装置100では、いま伝送された画像に対し、
モニター130への表示処理と、データ処理部120でのチユ
ーニングパラメータ作成処理（チユーニングパラメータ
作成１）を行う。この時、操作員は、モニター130に表
示されている画像を見ながら、最適な計測領域，雨，晴
等の天候，影の発生の有無，方向等の教示をコンソール
140から行うことが可能となつており、これらの教示に
より、データ処理部120では、より精度良いチユーニン
グパラメータの作成が可能となる。ここで作成されたチ
ユーニングパラメータは、伝送路１を介して画像認識装
置11に伝送される。
画像認識装置11では、このチユーニングパラメータを
受け取ることにより、計測開始時における最適な計測環
境条件に応じたチユーニングが行われ、同時に計測が開
始される（計測１）。
集中管理装置100では、チユーニングパラメータ作成
１を終了後、画像認識装置21への起動指令を送信する
（起動２）。以下、上記と同様の手順で全画像認識装置
に対して処理が行われる。
尚、画像認識装置11からの処理画像に基づいて作成さ
れたチユーニングパラメータを、計測環境条件が同様の
場合には、例えば、画像認識装置21へも伝送しても良
い。
（ｃ）効 果 本実施例によれば、以下の効果がある。
ｉ）遠隔に分散して配置された複数の画像認識装置に対
して、計測制御に必要なチユーニングを、集中管理装置
から一括して実行できるので、人手，時間の低減が可能
となる。
ii）チユーニングラメータ作成の際、画像認識装置の画
像処理機能により、原画像に対して不要な情報の除去，
必要な情報の強調処理等を行つた後の画像を用いてチユ
ーニングパラメータを作成するため、集中管理装置の演
算に要する負担が軽減でき、さらには操作員の操作の手
間を省く（操作性の向上）ことができる。
（２）実施例２ 本発明の第２の実施例を説明する。本第２の実施例
は、オフライン（チユーニング処理）時に、各画像認識
装置から送られてきた画像に対して、集中管理装置での
画像処理により計測領域画像（計測の対象領域を１に、
それ以外の無効領域を０とする２値画像）を作成し、こ
の画像を画像認識装置に伝送し、画像認識装置ではオン
ライン（計測処理）時に、この計測領域画像をマスクと
して用い、ITVカメラからの入力画像に対して計測の処
理領域を限定するようにしたものである。
（ａ）構 成 本実施例と、第１の実施例との構成上の違いは、集中
管理装置100（第１図）に内蔵されているデータ処理部1
20（第５図）に対して、第６図で示すように新たに画像
処理プロセツサ127を設けたことである。
画像処理プロセツサ127は、画像メモリ123に格納され
ている画像に対して種々の画像演算を行い、前記計測領
域画像を作成するプロセツサである。
（ｂ）動 作 本実施例の基本動作は、前記第１の実施例と同様であ
るが、下記の点で違いがある。
すなわち、オフライン時、集中管理装置100からの起
動指令により、各画像認識装置11,21,31から送られてき
た画像は、一担、データ処理部120の画像メモリ123に記
憶され、その後、画像処理プロセツサ127（第６図）に
て計測領域画像が作成されることである。以下、この点
について、交通流計測システムを例にとり第1,第4,第６
及び第７図を用いて説明する。
交通流計測システムは、道路上の交通流（車両の通過
台数，平均速度，空間占有率等）を計測するシステムで
ある。
いま、画像認識装置から道路を撮影した画像が集中管
理装置100に伝送され、データ処理部120の画像メモリ12
3に記憶される。同時に、その画像はモニター130にも表
示される。
そして、オペレータはモニター130に表示されている
画像を見て、交通流計測に必要な計測領域をコンソール
140を用いて、システムに教示する。
この教示は、例えば、第７図（ａ）に示すように、計
測の対象となる路面のアウトラインを、何点かポインテ
イングすることにより行われる。この例では、点P0l,P
1l,P2l,P0r,P1r,P2r,P3rである。これらの点列は、コン
ソール140からの座標入力や、マウス等のポインテイン
グデバイスにより直接システムに教示することができ
る。
画像処理プロセツサ127では、これらの点列を例えば
直線で補間し、第７図（ｂ）に示すように路面のアウト
ラインとなる閉曲線Plを作成する。さらに、127では、
この閉曲線で囲まれた内部の領域を１に、それ以外の領
域を０とする処理（例えば、連結成分に同一の番号を割
付けるラベリング処理を行い、Pl内部の領域に割付けら
れたラベルを２値化処理にて１に、それ以外を０にする
ことにより、実現できる）を行い、第７図（ｃ）で示す
ような計測領域画像ｇを作成する。ここで作成された、
計測領域画像ｇは、伝送路を介して対する画像認識装置
に伝送される。
例えば画像認識装置11では、この計測領域画像ｇを内
蔵の画像メモリ10−２にマスク用の２値画像として記憶
する。
そして、オンライン時では、画像認識装置11のITV5で
入力された画像ｆ（例えば第７図（ｄ））と、画像メモ
リ10−２に格納されている計測領域画像ｇとが、画像処
理プロセツサ10−１にてマスク（MASK）演算され、第７
図（ｅ）で示すような計測対象画像が得られる。ここ
で、マスク演算の処理方式は、マスク画像ｇが１の時、
入力画像ｆをそのまま出力し、ｇが０の時、０を出力す
る演算であり、画素単位に全画面分、これらの処理が行
われる。
ここで得られた計測対象画像は、交通流計測に必要な
路面上の情報だけであり、それ以外の不要な情報（木，
センターライン）は除去される。
画像認識装置11では、この計測対象画像を用いて、交
通流の計測を行う。他の画像認識装置でも同様である。
上記の処理は、交通流計測システム以外の分散型画像
認識システムにも適用できるものである。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて、下記
の効果が新たに発生する。
ｉ）複雑な演算を必要とする計測領域画像を、集中管理
装置にて、一括して作成できるために、分散して配置さ
れている画像認識装置の負担が軽減できる。それにとも
なつて、画像認識装置の演算機能を低減できるために、
安価なシステムを構築できる。
ii）計測領域画像により、ITVで入力された計測対象の
画像から不要な情報を除去できるために計測精度を向上
することができる。
iii）計測領域画像により、計測する領域を狭い範囲に
限定できるために、計測に要する処理時間を低減するこ
とができる。（処理の高速化） （３）実施例３ 本発明の第３の実施例を説明する。本第３の実施例
は、集中管理装置内に大規模フアイルを設けこのフアイ
ルに、画像認識装置が計測処理上必要となる知識を格納
し、オンラインの計測時に、必要に応じてフアイル内の
知識を画像認識装置に伝送するようにし、画像認識装置
では、この知識を用いて、計測処理を行うようにしたも
のである。
（ａ）構 成 本実施例と第１の実施例との構成の違いは、集中管理
装置100（第１図）に内蔵されているデータ処理部120
（第５図）に対して、第８図で示すように新たに大規模
フアイル128を設けたことである。
この大規模フアイル128は、画像認識装置が計測処理
上必要となる知識を格納するものであり、オペレータ
は、コンソール140から任意の知識を128に登録すること
ができる。そして、128に登録された知識は、必要に応
じて画像認識装置が参照することができる。
（ｂ）動 作 本実施例の基本動作は、前記第１の実施例と同様であ
るが、下記の点で違いがある。
すなわち、オフライン時オペレータは、各画像認識装
置11,21,31の計測処理に必要な知識を、第８図で示すデ
ータ処理部120内の大規模フアイル128に登録し、オンラ
イン時には、各画像認識装置11,21,31からの要求に応じ
て、大規模フアイルに格納された知識を呼び出し、この
知識に基づいて各画像認識装置11,21,31が計測処理を行
うようにしたことである。
以下、この点について、第２の実施例同様、交通流計
測システムを例にとり説明する。
交通流計測システムの技術課題は、ITVカメラで撮影
された画像から、安定的に車両を認識することである。
しかしながら、第９図で示すように車両の周囲に発生し
た影が、車両認識の誤動作になることがある。例えば、
影を車両の一部とみなし、その結果、車種の判定（大，
中，小型車の区別）に誤りを生じたり、車両の移動距離
を正しく抽出できず、車速に誤りが生じたり等の誤動作
が発生する。そのために、車両の影を除去する必要があ
る。通常、白い車の影は、画像上、車両と影とで明確に
輝度差が生じ（白い車は、路面輝度より大きく、影は路
面輝度より小さい）２値化処理等の画像処理手法によ
り、簡単に影を除去することが可能である。しかし、黒
い車の影は、どちらも、路面輝度より小さいため画像処
理だけでは、車両と影との分離が困難である。本実施例
では、これを解決するために、オフライン時に影の発生
状況を知識として集中管理装置100内の大規模フアイル1
28に登録し、オンライン時に画像認識装置11,21,31が、
影の除去ができない場合に、この知識を必要に応じて用
い、影を除去できるようにしている。
まず、オフライン時に大規模フアイル128に登録する
影の発生状況に関する知識は、第10図（ａ）に示す構成
となる。影の発生状況、すなわち影の長さ，方向，輝度
等は、季節，天候，時間帯により異なるため、それぞれ
の条件に対して専用のフアイルを設け、それらが階層的
にリスト構造を構成するようにしている。第10図（ａ）
は、季節が夏で、天候が晴れ、時間帯が昼間の場合の、
影の状況を、知識として、影の状況フアイルに登録して
いる例である。なお、登録された知識の読み出しも、同
じ順序で行うことができる。
次に、オンライン時、例えば、画像認識装置11では、
第10図（ｂ）の処理手順に基づいて交通流計測を行うよ
うにする。処理の流れは以下の通りである。
ｉ）ITV5で画像を入力する。
ii）画像処理部120では、いま入力された画像から影の
除去が可能か否か判定する。この時の判定方法は、例え
ば、車両候補となる領域の輝度が路面輝度よりも小さ
く、かつその時の面積が基準値よりも大きい場合、不可
とし（黒い車両の影）、それ以外を可（白い車両の影）
とする。
iii）ii）が可と判定されれば、画像処理プロセツサ127
の画像処理機能だけで、影を除去し、交通流計測処理を
行う。
iv）ii）が不可と判定された場合、画像処理部120で
は、集中管理装置100に対し、伝送路１を介して影の発
生状況に関する知識の呼び出し要求を出す。集中管理装
置100では、画像認識装置11からの要求であることをデ
ータ処理部120で解釈し、同時に、大規模フアイル128か
ら第10図（ａ）で示す手順で影の状況に関する知識を読
み出す。そして、この知識を、画像認識装置11に伝送路
１を介して送出する。
ｖ）画像認識装置11の画像処理部120では、iv）の影の
発生状況に関する知識と画処理プロセツサ127の画像処
理機能により影の除去を行い、その後、交通流計測処理
を行う。
以上の処理が本実施例の動作である。
本例では、集中管理装置の大規模フアイルに格納する
知識を、影の発生状況としているが、この他に考えられ
る知識としては、 各画像認識装置が、過去に計測した結果の履歴。
各画像認識装置に対する、過去の計測制御用チユー
ニングパラメータ。
等がある。
また、これらの知識は、各画像認識装置の必要に応じ
て、大規模フアイルに混在して登録することができるも
のである。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて、画像
認識装置の画像処理機能と、集中管理装置に記憶された
認識との併用で、より高度な計測処理が実現でき、この
ために計測精度が向上できるという効果がある。
（４）実施例４ 本発明の第４の実施例を説明する。本第４の実施例
は、分散して配置された画像認識装置の故障診断を、集
中管理装置から一括して実行できるようにしたものであ
る。
（ａ）構 成 本実施例と第１の実施例との構成の違いは、集中管理
装置100（第１図）に内蔵されているデータ処理部120
（第５図）に対して、第11図で示すように、新たに画像
処理プロセツサ127,ITV131,A/D変換器129を設けたこと
である。
画像処理プロセツサ127は、各画像認識装置11,21,31
の画像処理部10,20,30に内蔵されている画像処理プロセ
ツサ（第４図において、画像処理部10に対しては、画像
処理プロセツサ10−１）と同じものである。
ITV131は、画像認識装置の故障診断用のテスト画像を
入力するものである。
A/D変換器129は、ITV131から入力されたアナログのビ
デオ信号をデイジタル信号に変換し画像処理プロセツサ
127に送出するものである。
（ｂ）動 作 本実施例の計測処理における基本動作は、前記第１の
実施例と同じである。本実施例では、分散して配置され
た画像認識装置11,21,31の故障診断を、集中管理装置10
0から一括して実現できる機能を新たに設けたことであ
る。
本実施例の故障診断は、画像認識装置に内蔵されてい
る画像処理部の画像処理機能が正常に動作するか否かを
診断するものである。
本実施例の具体的な動作を、第11,12図を用いて以下
に設計する。
ｉ）集中管理装置100のデータ処理装置120は、ITV131よ
りテスト画像を入力する。この時のテスト画像は、第12
図に示すように、画像処理による処理結果が明確に判断
できるような単純形状の画像を用いる。あるいは、市販
のテストチヤート等を用いても良い。
ii）データ処理部120の画像処理プロセツサ127では、
ｉ）の画像に対して画像処理を行い、その結果を画像メ
モリ123に記憶する。本例では、第12図に示すように、
画像処理プロセツサ127により画像処理機能の一つであ
る輪郭抽出を行い、その結果の出力画像（輪郭画像）を
画像メモリ123に記憶している。
iii）ｉ）で得られたテスト画像は、伝送路1,2,3を介し
て、画像認識装置11,21,31の順に伝送される。
iv）まず、画像認識装置11では、ii）の処理と同様に、
画像処理プロセツサ10−１で、いま伝送されたテスト画
像に対して輪郭抽出を行い、その結果（輪郭画像）を画
像メモリ10−２に記憶する。
ｖ）iv）の輪郭画像は、画像メモリ10−２から読出さ
れ、さらに伝送路１を介して集中管理装置100に内蔵さ
れているデータ処理装置120の画像処理プロセツサ127に
伝送される。
vi）画像処理プロセツサ127では、いま伝送された輪郭
画像と、画像メモリ123に既に記憶されている輪郭画像
とを画素単位に比較し、全て一致するか否かを判定す
る。全て一致した場合には、画像認識装置11の画像処理
部10は、正常に動作していると判断され、第12図に示す
ように、OKとなる。仮に不一致の場合は画像処理部10の
ハードウエアが故障したと判断され、NGとなる。
vii）残る画像認識装置21,31に対しても、上記iv）〜v
i）の処理が行われ、故障診断が実行される。
以上の処理が本実施例の動作である。
本例では、輪郭抽出処理を用いているが、他の画像処
理機能でも同様に、故障診断が可能であり、複数の画像
処理機能を同時に用いれば、さらに故障診断の検出精度
が向上できるものである。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて、分散
して配置された画像認識装置に対して、集中管理装置か
ら一括して故障診断が実行できるので保守性が向上する
という効果がある。
（保守に要する時間、人手の削減が可能） （５）実施例５ 本発明の第５の実施例を説明する。本第５の実施例
は、前記第１の実施例で述べた分散型の画像認識システ
ムを、一般産業分野の一つである交通流計測システムに
適用したものである。
（ａ）構 成 本実施例の主要となる構成要素を、第13図を基に下記
に示す。
ｉ）画像認識装置11,21,31は、道路の交通流を計測する
装置である。その基本構成は、前記第１の実施例で述べ
たものと同様である。
ii）集中管理装置100は、画像認識装置11,21,31の交通
流計測処理に必要となるチユーニングパラメータの作
成，各画像認識装置の起動等を行う装置である。その基
本構成は、前記第１の実施例と同様のものである。
iii）道路情報表示装置D1,D2,D3は、道路を走行中のド
ライバーに対して、渋滞，事故等の各種の道路情報をサ
ービスする表示装置である。
iv）伝送路1,2,3は、集中管理装置100と画像認識装置1
1,21,31との間で、画像データ等の大容量データを高速
に送受信させるための伝送路である。
（ｂ）動 作 本実施例の交通流計測システムは、第13図に示すよう
に位置的に離れた３箇所の道路L1,L2,L3を、それぞれに
配置した画像認識装置11,21,31により交通流を計測し、
その結果を各道路に設置されている道路情報表示装置D
1,D2,D3に送出し、各道路情報表示装置D1,D2,D3では、
この結果に基づいて道路走行中のドライバーC1,C2,C3
に、道路交通情報をメツセージするようにしたものであ
る。
以下、第13図を用いて、本実施例の具体的な動作を説
明する。
まず、オフライン時には、１人のオペレータが集中管
理装置100のオペレーシヨンにより画像認識装置11,21,3
1の実行制御を行う。この実行制御は、前記第１の実施
例で述べたように、画像認識装置11,21,31の交通流計測
処理に必要となるチユーニングパラメータの作成が基本
となる。
具体的には、 ｉ）画像認識装置11で、ITV5により道路を撮影して得ら
れた画像を取込む。そして、集中管理装置100側でチユ
ーニングパラメータの作成が容易な状態になるように、
画像処理機能を用いて光の画像を加工する。この時の処
理としては、輪郭強調による路面エツジ部の強調処理等
である。
ii）次に、画像認識装置11では、いま加工して得られた
画像を伝送路１を介して集中管理装置100に伝送する。
iii）集中管理装置100では、オペレータの教示をまじえ
て、いま、伝送された画像から各種のチユーニングパラ
メータ等を作成する。例えば、画像上の計測領域を限定
するための計測領域画像（前記実施例２で説明）、道路
と画像の距離対応用のパラメータ，車両判定用の標準の
車幅，車長，車両抽出用の２値化の閾値等のチユーニン
グパラメータを作成する。
iv）iii）で作成されたチユーニングパラメータは、伝
送路１を介して、画像認識装置11に伝送される。
ｖ）画像認識装置11では、チユーニングパラメータを受
け取ると、これに基づいて交通流計測処理を開始する。
（オンライン） vi）画像認識装置11は、交通流計測結果を、所定の時間
間隔で道路情報表示装置D1に送出する。
vii）道路情報表示装置D1では、vi）の結果に基づい
て、道路の交通情報の表示制御、例えば第13図の例で
は、渋滞というメツセージを表示し、後続（現在計測中
の道路の後方を走行する）ドライバーに、前方の道路の
状況をサービスする。
viii）画像認識装置21,31においてもｉ）〜vii）と同様
の処理が行われる。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて本発明
の分散型画像認識システムを交通流計測システムに適用
できるので、複数に分散する道路上の交通流計測処理
を、少ない人数，時間で運用できるという効果がある。
（６）実施例６ 本発明の第６の実施例を説明する。本第６の実施例
は、前記第１の実施例で述べた分散型の画像認識システ
ムを、一般産業分野の一つある建屋内防犯防災システム
に適用したものである。
（ａ）構 成 本実施例の主要となる構成要素を第14図を用いて、以
下に説明する。
ｉ）画像認識装置11,21,31は、建屋内の無断侵入者，
煙，炎の発生等の異常を画像処理にて検出する装置であ
る。基本構成は、前記第１の実施例で述べたもをと同様
である。
ii）集中管理装置100は、画像認識装置11,21,31の建屋
内異常検出処理に必要となるチユーニングパラメータの
作成，各画像認識装置の起動等を行う装置である。基本
構成は、前記第得１の実施例と同じものである。
iii）伝送路1,2,3は、集中管理装置100と画像認識装置1
1,21,31との間で、画像データ等の大容量データを高速
に送受信させるための伝送路である。
iv）警報器K1,K2,K3は、画像認識装置11,21,31からの異
常検出指令に基づいて、警報を発する装置である。
（ｂ）動 作 本実施例の建屋内防犯，防災監視システムは、第14図
に示すように、位置的に離れた３箇所のビルB1,B2,B3内
を、それぞれに配置した画像認識装置11,21,31により、
各ビル内に無断で侵入した人物や、煙，炎発生等の異常
を検出し、その時の異状検出結果を各ビル内に設置され
ている警報器K1,K2,K3に送出し、各警報器の警報発生の
制御を行うようにしたものである。
以下、第14図を用いて本実施例の具体的な動作を説明
する。
まず、オフライン時には、１人のオペレータが集中管
理装置100のオペレーシヨンにより画像認識装置11,21,3
1の実行制御を行う。この実行制御は、前記第１の実施
例で述べたように、画像認識装置11,21,31の建屋内異常
検出処理に必要となるチユーニングパラメータの作成が
基本となる。
具体的には、 ｉ）画像認識装置11で、ITVにより計測対象箇所の画像
を取込む。そして、この画像を集中管理装置100でのチ
ユーニングパラメータの作成が容易な状態に、画像処理
機能を用いて加工する。この時の処理としては、画像内
に含まれる定常でない物体、例えば動物体ノイズ等の除
去処理である。この画像は、後のオンライン時の異常検
出処理時におけるリフアレンス画像（正常状態の画像と
の差により異常を検出するために用いる正常状態画像）
としても用いられる。
ii）画像認識装置11では、ｉ）で得られた画像を伝送路
１を介して集中管理装置100に伝送する。
iii）集中管理装置100では、オペレータの教示をまじえ
て、いま伝送された画像から各種のチユーニングパラメ
ータ等を作成する。例えば、画像上の計測領域を限定す
ための計測領域画像（前記実施例２で説明）の作成、先
の画像が、リフアレンス画像として最適であるか否かの
判断等である。もし、不適（定常でない物体が混在して
いる）であれば、集中管理装置100は、この画像を、デ
ータ処理部にて加工し、最適なリフアレンス画像を作成
する。
iv）iii）で作成されたチユーニングパラメータ等は伝
送路１を介して、画像認識装置11に伝送される。
ｖ）画像認識装置11では、これらのチユーニングパラメ
ータを受け取ると、これに基づいて異常検出処理を開始
する（オンライン）。
vi）画像認識装置11は、異常を検出すると警報器K1に、
警報発生の指令を出す。
vii）画像認識装置21,31においても、ｉ）〜vi）と同様
の処理が行われる。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて本発明
の分散型画像認識システムを建屋内の防犯，防災監視シ
ステムに適用できるので、複数に分散する建屋内の防
犯，防災監視処理を少ない人数，時間で運用できるとい
う効果がある。
（７）実施例７ 本発明の第７の実施例を説明する。本第７の実施例
は、前記第１の実施例で述べた分散型の画像認識システ
ムを、一般産業分野の一つである大規模FAシステムに適
用したものである。
ここでいう大規模FAシステムというのは、工場内の全
自動化を目的としているもので、例えば、部品組立てに
よる製品の製造，出来上つた製品のキズ，汚れ等の外観
検査、及び製品の搬送等の一貫した自動化システムであ
る。
（ａ）構 成 本実施例の主要となる基本要素を第15図を用いて以下
に説明する。
ｉ）画像認識装置11,21,31は、製品の組立て，検査，搬
送等の制御を、画像処理にて実行する装置である。その
基本構成は、前記第１の実施例で述べたものと同様であ
る。
ii）集中管理装置100は、画像認識装置11,21,31に対す
るチユーニングパラメータの作成，各画像認識装置の起
動等を行う装置である。その基本構成は、前記第１の実
施例と同様のものである。
iii）伝送路1,2,3は、集中管理装置100と画像認識装置1
1,21,31との間で、画像データ等の大容量データを高速
に送受信させるための伝送路である。
iv）組立てロボツトR1は、部品の取り付け、挿入等を行
うハンドリングロボツトである。
ｖ）ゲート切換器R2,R3は、ベルトコンベア等から流れ
てくる製品の行先き方向を切換える装置である。
vi）ベルトコンベアT1,T2,T3は、製造過程における部
品，完成製品等の搬送を行う装置である。
（ｂ）動 作 本実施例の大規模FAシステムは、第15図に示すよう
に、製品の組立て，検査，搬送等、目的に応じて割付け
られた画像認識装置11,21,31からの制御指令により、組
立てロボツトR1,ゲート切換器R2,R3を動作させ、工場内
の全自動化を実現させるようにしたものである。
以下、第15図を用いて本実施例の具体的な動作を説明
する。
まず、オフライン時には、１人のオペレータが集中管
理装置100のオペレーシヨンにより、前記第１の実施例
で述べたような画像認識装置11,21,31の実行制御を行
う。
ここで、画像認識装置11は、製品の組立て制御を、21
は製品のギス，汚れ等外観検査制御を、31は完成製品の
搬送制御を受け持つものである。以下、これらに対する
集中管理装置100の実行制御について述べる。
ｉ）組立て作業においては、集中管理装置100では、画
像認識装置11から受け取つた画像から、部品の取り付
け、挿入位置等を検出し、検出した結果を、伝送路１を
介して画像認識装置11に伝送する。
オンライン時、画像認識装置11では、ITVで取込んだ
画像と、集中管理装置100からオフライン時に教示され
た位置情報とにより、部品の取付け，挿入等の位置を認
識し、結果を組立てロボツトR1に送出する。組立てロボ
ツトR1は、この位置情報に基づいて、部品の取り付け，
挿入等を行い、製品の組立てを実行していく。
ii）検査作業においては、集中管理装置100では、画像
認識装置21から受け取つた製品の画像から、製品に付い
たキズ，汚れのサンプル（画像）を収集し、これを伝送
路２を介して画像認識装置21に伝送する。
オンライン時、画像認識装置21では、ITVで取り込ん
だ画像と、集中管理装置100からオフライン時に教示さ
れたキズ，汚れのサンプル（画像）とにより、製品のキ
ズ，汚れを検出し、検出した結果をゲート切換器R2に送
出する。ゲート切換器R2では、キズ，汚れ有の場合には
不良品，無の場合には良品としてベルトコンベアT2上を
流れる製品の行き先きを制御する。
iii）搬送作業においては、集中管理装置100では、画像
認識装置31から受け取つた画像から、製品の行先きを明
示しているラベル部の領域（計測場所）を抽出し、計測
領域画像（前記第２の実施例）として、伝送路３を介し
て画像認識装置31に伝送する。
オンライン時、画像認識装置31では、ITVで取込んだ
画像から、集中管理装置100で作成された計測領域画像
により製品の行き先きを明示しているラベル部の領域を
切出し、さらにその領域内に記述されている文字を認識
し、認識結果をゲート切換器R3に送出する。ゲート切換
器R3では、行先きの認識結果から、ベルトコンベアT3上
を流れる製品の行き先きを制御する。本例では、東京行
き，大阪行きの切換えである。
（ｃ）効 果 本実施例は、前記第１の実施例の効果に加えて、本発
明の分散型画像認識システムを大規模FAシステムに適用
できるので、工場の製品の組立て，検査，搬送等の一貫
した自動化を、少ない人数，時間で実現できるという効
果がある。
（８）実施例８ 本発明の第８の実施例を説明する。本第８の実施例
は、画像認識装置からITVから生画像（原画像）と、原
画像に対して画像処理を施した後の処理画像とを伝送路
を介して集中管理装置に伝送し、集中管理装置では、こ
れら原画像と処理画像とを重畳してモニターに表示する
ようにし、オペレータが、分散して配置された画像認識
装置の動作状態を視覚的に監視できるようにしたもので
ある。
（ａ）構 成 本実施例の構成を第16図を用いて説明する。
ｉ）画像認識装置200は、ITV210と画像処理部220とから
成る。ITV210で撮影された画像から画像処理部220で画
像処理機能を用いて画像認識，計測，監視等の処理を行
うものである。画像認識装置300,400も同様である。
ii）伝送路500は、画像認識装置200から送出されるITV2
10の生画像（原画像）と、画像処理部220による原画像
の画像処理後の処理画像とを同時に集中管理装置800に
伝送する伝送経路である。伝送路600,700も同様であ
る。
iii）集中管理装置800は、伝送路500〜700から１つの伝
送路を選択するマルチプレクサMPX810と、伝送路500〜7
00を介して送出されてくる画像認識装置200〜400からの
原画像と処理画像とを映像信号レベルで重畳させる表示
制御器820と、表示制御器820からの重畳映像信号を表示
するモニター830とから成る。
（ｂ）動 作 本実施例の動作を第17図，第18図を用いて説明する。
本実施例は、前記実施例５で述べた交通流計測システム
への適用例である。
オンライン計測において、画像認識装置200〜400は、
各々の計測対象となる道路上の交通流を計測する。それ
と、同時に、各画像認識装置200〜400からはITVで撮影
された原画像と、画像処理部による原画像の画像処理後
の処理画像とを各々に対応する伝送路500〜700を介して
集中管理装置800に伝送する。集中管理装置800では、伝
送路500〜700から、１つの伝送路をMPX810により選択
し、伝送されてくる原画像と処理画像とを表示制御器82
0で受信する。表示制御器820では、原画像と処理画像と
を重畳し、重畳映像信号を作成する。モニター830は、
この重畳映像信号を画面に表示する。
先のMPX810により伝送路500〜700の選択制御は、例え
ば、ある周期毎に１つを選択し、全伝送路を均一に選択
するものである。集中管理装置800に位置するオペレー
タは、モニター830に表示される画面を見て、画像認識
装置200〜400の動作の監視を行う。
第17図は、処理画像を計測領域画像（前記、実施例２
と同じ）とし、計測場所に設置されたITVが目標物に対
してズレたか否かをオペレータが視覚的に監視できるよ
うにしたものである。すなわち、画像認識装置からは、
ITVからの原画像（第17図（ａ））と計測領域画像（第1
7図（ｂ））とを伝送路を介して集中管理装置に伝送
し、集中管理装置では、これら２つの画像を重畳して、
第17図（ｃ），（ｄ）に示すように重合せ画像をモニタ
ー上に表示する。この時、第17図（ｃ）は、ITVのズレ
が無い正常の場合である。ITVの原画像上の路面位置
に、正しく画像認識装置が発生した計測領域領域が重畳
されている。これに対して第17図（ｄ）は、ITVが目標
物に対して右側にズレた例である。画像認識装置が現在
計測している領域（計測領域画像）と、原画像とが図で
示すようにズレていることにより、ITVのズレが検出で
きる。
第18図は、処理画像を車両の認識結果画像とし、画像
認識装置が車両を正常に認識しているか否かをオペレー
タが視覚的に監視できるようにしたものである。すなわ
ち、画像認識装置からは、ITVからの原画像（第18図
（ａ））と車両の認識結果画像（第18図（ｂ））とを伝
送路を介して集中管理装置に伝送し、集中管理装置で
は、これら２つの画像を重畳して第18図（ｃ）に示すよ
うな重合せ画像をモニター上に表示する。この時の処理
画像である車両の認識結果画像は（第18図（ｂ））、画
像認識装置が、原画像に対して画像処理を行い、その結
果、車両であると判断した対象物に対して、例えばその
対象物を包括する矩形状の画像を発生させたものであ
る。この認識結果画像としては、矩形状の画像の他に、
円形状，車両の２値化画像等種々のものが考えられる。
そして、この認識結果画像と原画像とを第18図（ｃ）
のように重畳することにより、オペレータは、原画像に
表示されている車両が、画像認識装置で認識できたか否
かがリアルタイムに確認できる。
また、処理画像を、第17図（ｂ）の計測領域画像と、
第18図（ｂ）の車両の認識結果画像の両者とした場合に
は、ITVのスレと認識の確認が同時に実現できる。この
ように処理画像を、監視の目的に応じて種々に選択する
ことにより、オペレータの監視の負担を軽減できる。
（ｃ）効 果 本実施例の結果は以下の通りである。
ｉ）ITVのズレを検出可能である。
路面の振動，風雨等の影響でITVが目標物に対して位
置的にズレた場合、それをオペレータが視覚的に検出で
きる。
ii）画像認識装置の動作状態を視覚的に確認可能であ
る。
画像認識装置が、正常に計測対象物を認識できたか否
かがリアルタイムにオペレータが確認でき、これによ
り、画像認識装置の動作状態を簡単に監視できる。
〔発明の効果〕
本発明によれば、複数の遠隔に分散した画像認識装置
に対して、集中管理装置に設けた画像プロセッサを用い
て作成した画像認識のための画像認識用パラメータを伝
送するので、夫々の画像認識装置と対話することなく画
像認識用パラメータを作成することができるので操作性
が向上し、これに要する人手、時間の低減が実現できる
という効果がある。
【図面の簡単な説明】
第１図は本発明の基本構成図、第２図は従来のシステム
構成図、第３図は本発明の動作説明図、第４図は、本発
明の基本構成要素となる画像処理部のブロツク図、第５
図は本発明の基本構成要素となるデータ処理部のブロツ
ク図、第６図及び第８図は本発明の第２及び第３の実施
例であるデータ処理部のブロツク図、第７図は本発明の
第２の実施例の動作説明図、第９図及び第10図は本発明
の第３の実施例の動作説明図、第11図は本発明の第４の
実施例であるデータ処理部のブロツク図、第12図は本発
明の第４の実施例の動作説明図、第13図は本発明の第５
の実施例である交通流計測システムの構成図、第14図は
本発明の第６の実施例である建屋内の防犯・防災システ
ムの構成図、第15図は本発明の第７の実施例である大規
模FAシステムの構成図、第16図は本発明の第８の実施例
の基本構成図、第17図及び第18図は本発明の第８の実施
例の動作説明図である。 1,2,3……伝送路、11,21,31……画像認識装置、5,15,25
……ITV、10,20,30……画像処理部、100……集中管理装
置、110……MPX（マルチプレクサ）、120……データ処
理部、130……モニター、140……コンソール。
フロントページの続き (72)発明者 小林 芳樹 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 八尋 正和 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 藤原 和紀 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株式会社日立製作所大みか工場内 (56)参考文献 特開 昭61−157091（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−16289（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−229477（ＪＰ，Ａ)

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】画像を入力する画像入力手段と、この入力
    画像を処理した結果に基づいて認識処理を実行する処理
    手段と、前記入力画像又は処理画像を伝送路へ出力する
    伝送制御手段とを有する画像認識装置を複数配置し、こ
    れら複数の画像認識装置と前記伝送路を介して相互接続
    された集中管理装置とを有し、 前記集中管理装置は、前記複数の画像認識装置から電送
    される入力画像又は処理画像を記憶する記憶手段と、こ
    の記憶された画像に対して画像認識処理にて使用される
    画像認識用パラメータを作成する画像プロセッサと、前
    記記憶手段に記憶された画像を画面上に表示する表示手
    段と、前記画像認識用パラメータを前記伝送路を介して
    伝送元の画像認識装置へ送信する手段とを備えたもので
    あり、 前記画像認識装置は、前記集中管理装置から得られた画
    像認識用パラメータに基づいて画像認識処理を実行する
    ものである分散型画像認識システム。
  2. 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、前記画像
    認識用パラメータは、前記画像認識装置から伝送された
    画像に対して指定された領域に基づいて得られる計測領
    域データである分散型画像認識システム。
  3. 【請求項３】特許請求の範囲第１項において、前記集中
    管理装置は画像を入力する画像入力手段を有し、前記画
    像プロセッサにこの画像を入力して処理して得られた画
    像と、この画像プロセッサに入力される画像を前記複数
    の画像認識装置に送信し、これら画像認識装置により処
    理された画像とを比較し、前記画像認識装置の故障判定
    を行う手段を備えた分散型画像認識システム。
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