JP3377659B2 - 物体検出装置及び物体検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、テレビジョンカメ
ラを用いた監視装置に係り、テレビジョンカメラの撮像
視野内に進入した物体を、該テレビジョンカメラの映像
信号の中から自動的に検出するようにした物体検出装置
及び物体検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】テレビジョンカメラを用いた映像監視装
置は、従来から広く一般的に用いられているが、近年、
このような監視システムにおいて、その監視視野内に入
り込んでくる人間や自動車など移動物体の検出を、画像
モニタ面での有人監視によるのではなく、画像信号から
自動的に検出し、所定の報知や警報処置が得られるよう
にしたシステムが要求されるようになってきている。

【０００３】しかして、このようなシステムを実現する
ためには、一視野分の画像信号の中から、検出すべき物
体の画像信号だけを識別し検出する必要があるが、ここ
で、このような画像信号の処理により物体を検出する方
式の従来技術としては、入力された画像信号と、基準背
景画像、すなわち検出すべき物体が写っていない画像信
号とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分
値の大きい領域を物体として検出する、いわゆる差分法
と呼ばれる方式が知られている。

【０００４】ところで、この差分法では、基準となる画
像が必要であるため、予め基準背景画像を作成する必要
があるが、このような基準背景画像の作成法の従来例と
しては、物体が写っていないときの画像信号(通常は１
フレーム分の画像信号)を、オペレータが選択して基準
背景画像として更新する方式や、所定のフレーム数の画
像を、画素毎に平均化を行って基準背景画像として更新
する方式がなどが知られている。

【０００５】しかしながら、まず、前者の方式では、人
間の判断によって瞬間的な画像を選択しているため、そ
の画像信号中にたまたまノイズが混入していた場合、そ
のノイズまで背景画像として保存してしまうため、正確
な背景画像を得にくいという問題があり、しかも、この
ようなノイズの混入は、伝送系でのノイズ環境などから
見て、実際にはそう珍しいことではないため、実用上、
大きな障害となっている。

【０００６】次に、後者の方式では、正確な背景画像を
得るためには、平均化に用いる画像信号のフレーム数
を、例えば１５００枚などのかなり大きな枚数にする必
要があり、この結果、基準背景画像作成に用いる画像を
入力した時刻と、物体検出処理のために差分処理を実行
する時刻とに大きな時間的な差(約５０秒)が生じてしま
い、このため、例えば夕暮れ時などで撮像視野が徐々に
暗くなる場合や、或いは明け方などで撮像視野が徐々に
明るくなる場合には、上記の時間的な差により、現在の
背景として物体の検出に使えるような正確な基準背景画
像を作成することができなくなってしまうという問題が
あった。

【０００７】一方、予め作成した基準背景画像を必要と
せずに、差分処理により移動物体を検出する方式の例と
しては、例えば１９９４年７月発行、“O plus E”No.1
78,pp.122-136、に記載の、上田による『画像処理技術
を用いたインテリジェント映像ハンドリング』と題する
論文がある。この論文による移動体の検出方式は、時間
的に連続した３枚の画像から物体の検出を行うようにし
たもので、図５に示すように、まず、時間的に連続した
画像５０１、５０２、５０３を入力し、画像５０１と画
像５０２の輝度差分と、画像５０２と画像５０３の輝度
差分をそれぞれ計算し、二値化してから膨張・収縮演算
を行って二値化画像５０４及び二値化画像５０５を得、
次に、これらの二値化画像５０４と５０５のＡＮＤ処理
により各画像の共通部分を求め、物体の検出画像５０６
を得るようにしたものである。

【０００８】つまり、この方式では、時間的に前後した
画像間でも背景部分は変化せず、移動物体だけが変化す
ることを利用し、二値化画像５０４及び５０５を求める
ステップで、画像５０１と５０２、画像５０２と５０３
の輝度値が近い部分を除くことにより背景部分を消去
し、移動物体だけの検出が得られるようにしたものであ
る。しかしながら、この方式でも、３枚の画像のうち２
枚の画像間で被写体照度に変化が生じていた場合には、
輝度値の差分による背景部分の除去が得られなくなるの
で、移動物体の正確な検出ができない場合があり、ま
た、この方式では、図６の画像６０１、６０２、６０３
に示すような、２以上の移動物体が接近して撮像視野内
に存在した場合には、複数の移動物体の像が重畳された
結果、二値化画像は６０４及び６０５で示すようにな
り、検出画像は６０６のようになってしまって、正確な
物体検出が行えない場合がある。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来より広く用いられ
ている差分法は、前記したように基準となる背景画像を
必要とするが、移動物体が存在していない瞬間の画像を
基準背景画像とする方式ではノイズに弱いという問題が
あり、画素毎に加算平均を用いる方式では基準背景画像
作成に多くの画像フレーム数を必要とするため、物体検
出処理ステップで時間的な問題が生じる可能性がある。
また、前記の背景画像を必要としないように改善した方
式でも、被写体照度の変化による影響を受け、且つ、２
以上の移動物体が近接して存在した場面では、正確な物
体検出ができないという問題がある。

【００１０】本発明の目的は、これら従来技術が有する
問題点を解決し、特に屋外など、照明変動などの環境変
化が頻繁に起こる環境のもとでも常に確実に物体が検出
できるようにした、信頼性の高い物体検出装置及び物体
検出方法を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的は、テレビジョ
ンカメラの撮像視野内に進入した物体を、画像信号の中
から自動的に検出する方式の物体検出装置において、上
記テレビジョンカメラからフレーム単位で得られる画像
信号を順次入力して記憶する手段と、記憶したフレーム
が所定数に達する毎に、記憶した複数フレーム分の画像
信号に基づいて各画素毎に輝度のメディアン値を計算す
るメディアン計算手段と、これらメディアン値を各画素
の輝度値とする画像信号による画像を新たな基準背景画
像として更新記憶する基準背景画像更新手段とを設け、
該更新された基準背景画像を用いて上記物体を検出する
ように構成することにより達成される。

【００１２】同様に、上記目的は、テレビジョンカメラ
の撮像視野内に進入した物体を、上記テレビジョンカメ
ラから得られる画像信号の中で基準背景画像と比較する
ことにより自動的に検出する方式の物体検出方法におい
て、上記テレビジョンカメラから得られる画像信号をフ
レーム単位で順次記憶する画像記憶ステップと、記憶し
たフレームが所定数に達する毎に、該記憶した所定数フ
レームの画像信号に基づいて、各フレームの各画素毎に
輝度のメディアン値を計算するメディアン計算ステップ
と、上記メディアン値を各画素の輝度値とする１フレー
ム分の画像により上記基準背景画像を更新する基準背景
画像更新ステップとを備え、上記物体の検出に使用する
基準背景画像が逐次更新されて行くようにして達成され
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明の一実施例では、図１に示
すように、画像入力ステップ１０１と、画像記憶ステッ
プ１０２と、所定フレーム数の記憶が終了したか判断す
る判断処理ステップ１０３と、所定フレーム数の記憶を
終了した場合に記憶されている画像について画素毎にメ
ディアンを計算するメディアン計算ステップ１０４と、
メディアン計算ステップ１０４の結果を新しい基準背景
画像として更新する基準背景画像更新ステップ１０５が
設けられる。

【００１４】すなわち、図１において、テレビジョンカ
メラから画像入力ステップ１０１により画像が取り込ま
れると、この取り込まれた画像は画像記憶ステップ１０
２により記憶される。その後、判断ステップ１０３で、
記憶されたフレーム数が所定の数Ｎになったと判断され
た場合、まずメディアン計算ステップ１０４が実行さ
れ、ここで、記憶した複数フレーム分の画像信号に基づ
いて各画素毎に輝度のメディアン値が計算され、次いで
基準背景画像更新ステップ１０５が実行され、ここで、
これらメディアン値を各画素の輝度値とする画像信号に
よる画像を新たな基準背景画像として更新記憶するので
ある。

【００１５】そして、この結果、この実施例によれば、
フレーム数Ｎとして、あまり大きな値、例えばＮ＝３０
０を設定しなくても、充分に正確な基準背景画像を確実
に得ることができるのであるが、その理由について、以
下に説明する。いま、Ｎフレーム分記憶されている画像
の中の或る画素(ｘ，ｙ)に注目し、記憶したフレームの
番号順に並べてみると、その画素の輝度値変化は、例え
ば図４(a)に示すようになる。ここで、(ｘ，ｙ)はフレ
ーム内での画素の位置(座標)を表わし、従って、例えば
３２０×２４０の画素からなる画像データでは、ｘ＝１
〜３２０、ｙ＝１〜２４０となる。

【００１６】次に、これら同一位置の画素(ｘ，ｙ)につ
いて、輝度のメディアン値が計算されるのであるが、こ
の“メディアン値を計算する”ということの意味は、複
数の順番に並んで与えられるデータを、その順番とは関
係なく、それらのデータの大きさに従って、小さい方か
ら大きい方に向かって順番(昇順)に、或いは、大きい方
から小さい方に向かって順番に(降順)に、並べ替えるこ
とである。

【００１７】そこで、図４(a)に示す画素の輝度値のメ
ディアンを計算した結果は、図４(b)の特性Ａに示すよ
うな分布を示し、画素(ｘ，ｙ)のメディアン値はＮ／２
番目の輝度値Ｍ、つまり、メディアン値Ｍとなる。そし
て、Ｎフレームに渡って画像に変化が無かったときに
は、各フレームの同じ画素の輝度値はメディアン値Ｍに
等しくなり、この場合には、特性Ａは水平の直線にな
る。

【００１８】次に、いま、記憶したＮフレームの画像の
中のＬフレーム(１＜Ｌ＜Ｎ)の画像に、背景には無かっ
た物体が写っていたり、ノイズが混入していたとする
と、その物体の画像を構成する画素やノイズによる画素
は、変化が無かったときの画像の画素と異なる輝度値、
すなわち異なったメディアン値Ｍを持つが、輝度値順に
並べ替えたことにより、そのフレーム数ＬがＮ／２以下
のときには、その画素の位置は、図４(b)の特性Ａの上
で、中心位置(Ｎ／２)から離れた両端の位置になる。

【００１９】ここで、物体やノイズの画像を構成する画
素の輝度値が、変化が無かったときの画像の画素の輝度
値よりも小さいときは、中心位置(Ｎ／２)から左側(１
側)になり、反対に大きいときは、右側(Ｎ側)になる。
そして、物体やノイズが写っているフレームの数Ｌが増
加するにつれて、中心位置(Ｎ／２)に近い位置に現われ
る画素が増えて行くことになるが、フレーム数ＬがＮ／
２以下の間は、メディアン値Ｍに対してはほとんど影響
しない。

【００２０】すなわち、ここで、物体やノイズが存在し
たことによる影響が、メディアン値Ｍ付近の中心位置
(Ｎ／２)領域に現れるのは、少なくとも記憶したフレー
ム数Ｎの半分以上のフレーム期間、物体やノイズによる
画素が同じ位置にとどまっていた場合だけとなる。

【００２１】ところが、物体やノイズは、通常、速やか
に移動するので、それらが存在するフレーム数は、それ
ほど多くはならない。従って、メディアン計算をするこ
とにより、フレーム数Ｎをそれほど多くとらなくても、
物体やノイズの影響を受け難くでき、充分に正確な基準
背景画像を得ることができるのである。

【００２２】次に、本発明の他の一実施例では、図２に
示すように、画像入力ステップ２０１の処理の後に、物
体検出処理ステップ２０２と判断処理ステップ２０３を
付加し、これらにより物体の有無を判断した後、物体が
存在しなかったと判断されたときの画像についてだけ、
図１の実施例と同じ処理が実行されるようにしたもので
ある。

【００２３】すなわち、図２において、画像入力ステッ
プ２０１の後に物体検出処理２０２及び物体の判断処理
ステップ２０３を付加する。そして、物体の判断処理ス
テップ２０３で物体が存在しないと判断された画像を画
像記憶ステップ２０４において記憶し、次に記憶された
フレーム数が所定の数になった場合、メディアン計算ス
テップ２０６及び基準背景画像更新ステップ２０７が実
行される。

【００２４】従って、この実施例では、基準背景画像の
更新処理に用いる画像が、物体が存在しないことが保証
されている画像となっているため、メディアン計算に必
要なフレーム数Ｎを、例えばＮ＝６程度と、図１の実施
例に比して、大幅に少なくすることができる。

【００２５】次に、本発明の更に別の一実施例では、図
３に示すように、図１及び図２の実施例による処理を並
列に実行させるようにし、２系統の基準背景画像更新ス
テップ３０６、３１１により、常に最新の基準背景画像
が得られるようにしたものである。すなわち、図３に示
すように、画像入力ステップ３０１と、物体検出処理３
０２の後、図１の実施例と、図２の実施例で示される方
式を並列処理するようになっている。

【００２６】図１に示される実施例においては、記憶す
るフレームの数が約３００と、図２の実施例に比してか
なり多いため、基準背景画像の更新間隔が、これもかな
り空いてしまう。従って、基準背景画像の新鮮さについ
ては、いささか不満がなくもない。

【００２７】一方、図２に示されている実施例では、物
体存在の判断処理ステップ２０３で物体ありと判断され
ている間は、基準背景画像更新ステップ２０７が実行さ
れないので、フレーム数が少なくて済むという折角の利
点が活かせなくなってしまう可能性がある。しかして、
図３の実施例によれば、図１及び図２の実施例の双方の
利点が得られる上、それぞれ特性の異なる最新の基準背
景画像を用いることができるので、基準背景画像の正確
性を一層向上させることができる。

【００２８】以下、踏切内に進入した歩行者や、自動車
などの物体を検出する映像監視装置に本発明を適用した
実施例により、本発明による物体検出装置について詳細
に説明すると、以下の実施例は、いずれも、監視区域と
なる踏切全体を撮像できる位置にテレビジョンカメラを
設置し、それにより得られる画像信号から、本発明の方
式により基準背景画像を作成し、それを物体検出処理に
用いたものである。

【００２９】まず、図７は、本発明の実施例が適用され
た映像監視装置の一例で、テレビジョンカメラ７０１で
監視区域(監視視野)を撮像して得た画像信号は、入力Ｉ
／Ｆ７０２を介して画像メモリ７０３に蓄積(記憶)され
る。一方、ＣＰＵ７０５は、プログラムメモリ７０６に
格納されているプログラムに従って画像メモリ７０３内
のデータを読み、このデータによりワークメモリ７０４
内で画像信号を解析し、基準背景画像作成や物体検出処
理を実行し、その結果に応じて、出力Ｉ／Ｆ７０７を介
して警報ランプ７１０を点灯させたり、画像出力Ｉ／Ｆ
７０８を介してモニタ７１１に画像を表示させたりする
ようになっている。

【００３０】図８は、ＣＰＵ７０５による基準背景画像
作成から物体検出処理までの一連の処理を示したもの
で、図１に示した方式による実施例である。この図８の
処理が実行されると、まず画像入力ステップ８０１で
は、テレビジョンカメラ７０１で撮像された画像信号
が、３２０×２４０画素の画像データとして取り込ま
れ、次いで、その画像データを画像記憶ステップ８０２
で画像メモリ７０３に記憶する。判断処理８０３では、
記憶したフレーム数が予め定めてある所定値Ｎ₁(例えば
Ｎ₁＝３００＝Ｎ)になったらメディアン計算ステップ８
０４に、所定値Ｎ₁ 未満だったら物体検出ステップ８０
６に分岐する。

【００３１】メディアン計算ステップ８０４は、記憶し
たＮフレームの画像に対し、画素毎に、図４に示すよう
にして並べ替えを行い、次の(数１)式によりメディアン
値Ｍを計算する。

【００３２】

【数１】

【００３３】ここで、med{ }がメディアンを表わして
おり、この(数１)式の場合は、Ｎフレームの画像につい
て、それぞれの同じ画素を輝度値順に並べ、その１／Ｎ
番目の値(中間の値)の画素を取り出し、これを各画素毎
に実行し、基準背景画像となる１フレーム分のデータｒ
(ｘ，ｙ)とすることを表わしており、これにより、新し
い基準背景画像を得るのである。従って、更新される基
準背景画像＝画像データｒ(ｘ，ｙ)となる。

【００３４】基準背景画像更新ステップ８０５では、メ
ディアン計算ステップ８０４の結果を画像メモリ７０３
に割り当てた基準背景画像の記憶領域に記憶する。次
に、物体検出処理ステップ８０６では、ステップ８０１
で取り込まれた画像データと、画像メモリ７０３の記憶
領域に記憶されている基準背景画像との差分を計算し、
その差分値の大きいデータ部分を物体として検出する。

【００３５】すなわち、まず、図１１の(a)に示すよう
な基準背景画像と、同図(b)に示すような検出すべき物
体が写っている画像とを比較し、画素毎に輝度値の差分
を計算すると、同図(c)に示すようになる。そして、そ
の差分値に対して所定の閾値を設定して二値化すると、
同図(d)に示す画像が抽出される。一方、物体が存在し
ないときには、抽出画像としては現われないので、物体
の検出が可能になるのである。

【００３６】ステップ８０７では、物体検出処理ステッ
プ８０６の結果から物体の有無を判別し、物体が存在す
る場合は警報発報ステップ８０８に分岐し、物体が存在
しない場合は画像入力ステップ８０１に分岐するのであ
る。

【００３７】次に、図９は、図２で説明した方式による
実施例である。なお、図中における括弧内の数字は、他
の図における同じ処理内容のステップを表す。図９の実
施例において、そのステップ９０１からステップ９０５
は、図８におけるステップ８０１からステップ８０５と
同様の処理である。この後、画像入力ステップ９０６で
は、ステップ９０１と同様に、テレビジョンカメラ７０
１で撮像された画像信号が、３２０×２４０画素の画像
データとして画像メモリ７０３に取り込まれる。物体検
出処理９０７では、ステップ９１２で基準背景画像が作
成されていればその基準背景画像を用い、作成されてい
なかったときには、ステップ９０５で作成された基準背
景画像を用いて物体検出処理を行う。

【００３８】分岐処理９０８では、物体検出処理９０７
の結果、物体が存在しない場合には画像記憶ステップ９
０９に、存在した場合には警報発報ステップ９１３に分
岐する。そして、物体が存在しないと判断された場合、
画像記憶ステップ９０９では、画像入力ステップ９０６
において得られた画像を記憶する。判断処理９１０で
は、記憶したフレーム数が予め定めてある所定値Ｎ₂(例
えばＮ₂＝６)になったらメディアン計算ステップ９１１
に、所定値Ｎ₂未満だったら画像入力ステップ９０６
に、それぞれ分岐する。

【００３９】メディアン計算ステップ９１１は、記憶し
た所定値Ｎ₂フレームの画像に対し、画素毎に図４のよ
うな並べ替えを行い、上記(数１)式によりメディアン値
を計算する。そして、このメディアン計算ステップ９１
１の結果を、基準背景画像更新ステップ９１２で画像メ
モリ７０３に割り当てた基準背景画像の記憶領域に記憶
するのである。

【００４０】さらに図１０は、図３で説明した方式によ
る実施例である。まず、ステップ１００１からステップ
１００５は、図８のステップ８０１からステップ８０５
までと同様の処理である。続いて、ステップ８０１と同
じ画像入力ステップ１００６と、ステップ８０６と同じ
物体検出処理１００７が実行される。そして、その後、
図１の方式による処理と同じ第一系統の処理と、図２の
方式による処理と同じ第二系統の処理とが並列に処理が
実行される。

【００４１】まず、第一系統の処理であるステップ１０
０８からステップ１０１１までの処理は、図８で示され
るステップ８０２から８０５の処理と同じ処理であり、
次に第二系統の処理であるステップ１０１２からステッ
プ１０１７までの処理は、図９で示されるステップ９０
８から９１３と同じ処理である。

【００４２】次に、これら実施例による検出結果につい
て、図１２により説明する。図１２において、図示の画
像１１０１は、テレビジョンカメラ７０１により撮像さ
れ、画像入力ステップ８０１で取り込まれた画像データ
の一例である。このような入力画像に対して、まず、図
８の実施例によれば、画像中のトラックが約５秒以上、
同じ場所に止まっていなければ、図１２の画像１１０２
に示すように、物体(トラック)の写っていない正確な基
準背景画像を確実に得ることができる。

【００４３】また、図９及び図１０の実施例では、３フ
レーム以上、物体無しと誤検出しなければ、同じく、図
１２の画像１１０２に示すように、物体(トラック)の写
っていない正確な基準背景画像を得ることができる。従
って、上記実施例によれば、基準背景画像の作成に必要
なフレーム数を少なくしても、正確な基準背景画像を確
実に得ることができるので、特に屋外など、照明変動な
どの環境変化が頻繁に起こる環境のもとでも、時間遅れ
の少ない最新の基準背景画像による物体の検出が可能に
なり、信頼性の高い監視システムを容易に得ることがで
きる。

【００４４】なお、本発明は、上記の適用例に限らず、
プラント設備や、立入禁止区域への侵入者の監視システ
ムなどにも適用可能である。

【００４５】

【発明の効果】本発明によれば、メディアン計算による
基準背景画像作成法を用いたので、従来の基準背景画像
作成技術が有する問題点に充分に対処でき、ノイズに対
して耐性があり、且つ、画像の平均化を行って背景画像
を得る方式よりも必要とする画像フレーム数を少なくで
きるので、最新の基準背景画像による信頼性の高い監視
システムを容易に提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による物体検出装置の第１の実施例の動
作原理を説明するためのフローチャートである。

【図２】本発明の第２の実施例の動作原理を説明するた
めのフローチャートである。

【図３】本発明の第３の実施例の動作原理を説明するた
めのフローチャートである。

【図４】画素輝度値のメディアン計算による効果を理解
させるための説明図である。

【図５】差分法を用いた従来技術による物体検出動作の
説明図である。

【図６】差分法を用いた従来技術による物体検出装置の
問題点を示す説明図である。

【図７】本発明の実施例が適用された映像監視装置の一
例を示す構成図である。

【図８】本発明を踏切での進入物体検出に適用した場合
の一実施例の動作を示すフローチャートである。

【図９】本発明の他の一実施例による物体検出動作を説
明するフローチャートである。

【図１０】本発明の更に別の一実施例による物体検出動
作を説明するフローチャートである。

【図１１】本発明の一実施例における差分法による物体
検出動作の説明図である。

【図１２】本発明の実施例による物体検出動作の説明図
である。

【符号の説明】

７０１ テレビジョンカメラ(映像入力装置) ７０２ 入力用Ｉ／Ｆ ７０３ 画像用メモリ ７０４ ワークメモリ ７０５ ＣＰＵ ７０６ プログラムメモリ ７０７ 出力用Ｉ／Ｆ ７０８ 画像出力用Ｉ／Ｆ ７０９ データバス ７１０ 警告ランプ ７１１ 警告表示用モニタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平８−251577（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−223190（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−280167（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−35874（ＪＰ，Ａ) 塩昭夫外１名，動画像からの歩行者検 出法，情報処理学会研究報告（91−ＣＶ −75），1991年11月22日，Ｖｏｌ．91, Ｎｏ．101，ｐｐ．75−５−＜１＞〜＜ ８＞ 仲西正外２名，時空間画像処理による 走行車両像自動抽出法，電子情報通信学 会論文誌Ｄ−ＩＩ，1994年 ９月25日, Ｖｏｌ．Ｊ77−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．９，ｐ ｐ．1716−1726 (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 H04N 7/18 G08B 13/194 - 13/196 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 テレビジョンカメラの撮像視野内に進入
   した物体を、上記テレビジョンカメラから得られる画像
   信号の中で基準背景画像と比較することにより自動的に
   検出する方式の物体検出装置において、 上記テレビジョンカメラから得られる画像信号をフレー
   ム単位で順次記憶する第１の画像記憶手段と、該第１の画像記憶手段により記憶したフレームが第１の
   所定数に達する毎に、該記憶した所定数フレームの画像
   信号に基づいて、各フレームの各画素毎に輝度のメディ
   アン値を計算する第１のメディアン計算手段と、 上記メディアン値を各画素の輝度値とする１フレーム分
   の画像により上記基準背景画像を更新する第１の基準背
   景画像更新手段と、 上記テレビジョンカメラから得られる画像信号を基準背
   景画像と比較して上記物体を検出する物体検出手段と、 該物体検出手段により物体が検出できなかったときだ
   け、上記テレビジョンカメラから得られる画像信号を取
   り込み、フレーム単位で順次記憶する第２の画像記憶手
   段と、 該第２の画像記憶手段により記憶したフレームが第２の
   所定数に達する毎に、該記憶した所定数フレームの画像
   信号に基づいて、各フレームの各画素毎に輝度のメディ
   アン値を計算する第２のメディアン計算手段と、 上記メディアン値を各画素の輝度値とする１フレーム分
   の画像により上記基準背景画像を更新する第２の 基準背
   景画像更新手段とを設け、 上記物体の検出に使用する基準背景画像が上記第１と第
   ２の基準背景画像更新手段により逐次更新されて行くよ
   うに構成したことを特徴とする物体検出装置。
2. 【請求項２】 テレビジョンカメラの撮像視野内に進入
   した物体を、上記テレビジョンカメラから得られる画像
   信号の中で基準背景画像と比較することにより自動的に
   検出する方式の物体検出方法において、 上記テレビジョンカメラから得られる画像信号をフレー
   ム単位で順次記憶する第１の画像記憶ステップと、該第１の画像記憶ステップにより記憶したフレームが第
   １の所定数に達する毎 に、該記憶した所定数フレームの
   画像信号に基づいて、各フレームの各画素毎に輝度のメ
   ディアン値を計算する第１のメディアン計算ステップ
   と、 上記メディアン値を各画素の輝度値とする１フレーム分
   の画像により上記基準背景画像を更新する第１の基準背
   景画像更新ステップと、 上記テレビジョンカメラから得られる画像信号を基準背
   景画像と比較して上記物体を検出する物体検出ステップ
   と、 該物体検出ステップにより物体が検出できなかったとき
   だけ、上記テレビジョンカメラから得られる画像信号を
   取り込み、フレーム単位で順次記憶する第２の画像記憶
   ステップと、 該第２の画像記憶ステップにより記憶したフレームが第
   ２の所定数に達する毎に、該記憶した所定数フレームの
   画像信号に基づいて、各フレームの各画素毎に輝度のメ
   ディアン値を計算する第２のメディアン計算ステップ
   と、 上記メディアン値を各画素の輝度値とする１フレーム分
   の画像により上記基準背景画像を更新する第２の基準背
   景画像更新ステップとを備え、 上記物体の検出に使用する基準背景画像が上記第１と第
   ２の基準背景画像更新ステップにより逐次更新されて行
   くように構成したことを特徴とする物体検出方法。