JP3611460B2 - Status change detection apparatus and method - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、火災等の災害発生の有無、不法侵入者の出現、生理状態の変化等を監視する場合において、画像を解析することにより、状況の変化を安定かつ簡便に検知するための状況変化検出装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＴＶカメラの民生化とともにパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の普及に伴う小型化、高速化が進行し、従来専用ハードウェアを用いて実現していた画像処理応用機能が、ＰＣをベースにしたシステムで安価に実現できる環境が整ってきた。
【０００３】
ところで、火災等の災害発生、及び、空き巣等の不在時における犯罪は増加傾向にあり、画像を用いた監視システムの要求が高まってきている。
【０００４】
また、欧米のみならずわが国においても高齢者の占める割合が増加傾向にあり、２０２０年には６５歳以上の高齢者が全人口の４分の１を超え、この状態が１世紀続くと予想されている。これに伴い、寝たきりや痴呆といった介護の必要な人（被介護者）の数も大幅に増加する。要介護高齢者の発生率は加齢に伴い増加し、現在、６５〜６９歳では１．５％程度であるが、８５歳以上では２４％に達する。一方この介護を行う人自体も配偶者等の高齢者が５割以上を占めており、深刻な社会問題となりつつある。このため、できるだけ介護者、被介護者の負担を少なく、被介護者の生理状態を非接触で観測し、異常が発生したときに警報を発するシステムが強く求められている。
【０００５】
このような監視モニタシステムにおいては、ＴＶカメラを監視区域に一台または複数台設置し、人間がこの画像を見て状況の変化をモニタリングする製品が一般的である。
【０００６】
また、監視モニタシステムにおいては、この状況変化検出を自動化するために、予め標準的な状態の画像を記録しておき、時々刻々得られる画像との差分を行うことにより状況の変化を検出する方式（以下、「背景差分方式」と呼ぶ）、または連続する画像間の明度変化を差分により検出することにより状況の変化の有無を判定する方式（以下、「時間差分方式」と呼ぶ）が提案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前記の背景差分方式、及び、時間差分方式においては、各画素毎の差分結果を２値化処理し、さらにこの総和を計算して予め設定した閾値との大小判定を行うことにより、状況変化の有無を判定する方式が採用されている。
【０００８】
しかし、この方式においては２値化閾値、総和判定のための閾値等のパラメータを環境、状況に応じて設定せねばならず、天候変化や環境ノイズ等の環境変動が存在する場では有効に働かないといった問題点があった。
【０００９】
また、パラメータの設定を恣意的に行わねばならず、頻繁に調整が必要であるといった運用上の問題点があった。
【００１０】
本発明は以上の点を鑑み、火災等の災害の発生や不法侵入者の出現、生理状態の変化等の状況の変化を、恣意的なパラメータ設定が不要かつ安定に検出するための状況変化検出装置及びその方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出装置において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算手段と、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定手段とを有し、前記統計量計算手段は、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数手段と、前記明度読取計数手段によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化手段を有することを特徴とする状況変化検出装置である。
【００１２】
請求項２の発明は、前記明度は、明度値、エッジ強度値、色相値、または、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分の比率であることを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置である。
【００１３】
請求項３の発明は、前記明度は、動きベクトルを抽出した場合には、そのベクトル長、方向成分であることを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置である。
【００１４】
請求項４の発明は、前記判定手段は前記ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いることを特徴とする請求項３に記載の状況変化検出装置である。
【００１５】
本発明について説明する。
【００１６】
統計量計算手段は、火災の発生、人の侵入等のある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報から明度に基づく統計量を求める。
【００１７】
次に、判定手段が、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなして統計的検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する。
【００１８】
検定に用いる「統計量」として、画像ノイズ等の局所的な微少変化や体動等の画面内に納まる変化には影響されにくく異物体の出現等のマクロな変化を捉えやすい、明度ヒストグラムを正規化した分布量を利用する。
【００１９】
そして、前記統計的検定法としてノンパラメトリック検定法を用い、特に、符号検定法を用いる。
【００２０】
請求項５の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算ステップと、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算ステップによって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定ステップとを有し、前記統計量計算ステップは、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数ステップと、前記明度読取計数ステップによって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化ステップを有することを特徴とする状況変化検出方法である。
【００２１】
請求項６の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法を実現するプログラムを記録した記録媒体において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算機能と、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算機能によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定機能とを実現し、前記統計量計算機能は、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数機能と、前記明度読取計数機能によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化機能を実現するプログラムを記録した
ことを特徴とする状況変化検出方法の記録媒体である。
【００２２】
【発明の実施の形態】
第１の実施形態
以下、本発明の第１実施形態について、図１〜図３を用いて説明する。
【００２３】
図１に、本実施形態の状況変化検出装置１０の構成を示す。
【００２４】
状況変化検出装置１０は、ＴＶカメラよりなる画像入力部１で入力された各画像に対し、統計量計算部２において明度に基づく統計量を計算し、検定判定部３においてこの統計量を標本と見なし、この母集団分布の差異の有無を統計的検定法を用いて検定することにより、状況変化の有無を判定する。なお、ここで、「母集団分布」とは、画像における観察または把握したい状況を確率論的な表現で表したもの、すなわち、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報から得られるものであり、「母集団分布の差異」とは、画像における状況変化に対応するものであり、すなわち、ある事象が起ったか否かである。例えば、後述する実施例において、ある事象として人が侵入したか否かの検知する場合は、「母集団分布」とは、画像中における人が侵入したか否かの検知したい範囲の画像情報から得られる統計的概念をいう。そして、「母集団分布の差異」とは、人が侵入したか否かである。
【００２５】
以下、各部の具体的な構成例について述べる。
【００２６】
（統計量計算部２）
図２に、統計量計算部２の構成例を示す。統計量計算部２は、明度読取り計数部４と最大頻度値抽出部５と正規化部６とよりなる。
【００２７】
本実施形態では検定に用いる「統計量」として、画像ノイズ等の局所的な微少変化や体動等の画面内に納まる変化には影響されにくく異物体の出現等のマクロな変化を捉えやすい、明度ヒストグラムを正規化した分布量を利用することにする。
【００２８】
明度読取り計数部４では、画像入力部１から逐次入力された時系列の画像の各画素の明度値を読取り、各明度値を持つ画素の数を計数し記憶する。図４が入力した画像情報Ｍ（ｔ），Ｍ（ｔ＋１）を示す。
【００２９】
最大頻度値抽出部５では、これら各明度毎の出現頻度値のうち最大のものである「最大頻度値」を抽出する。
【００３０】
正規化部６では、この最大頻度値で各明度毎の出現頻度値を除算し、正規化ヒストグラム分布として記憶する。この正規化ヒストグラム分布の例を図４に示す。
【００３１】
（検定判定部３）
図３に、検定判定部３の構成例を示す。検定判定部３は、正規化ヒストグラム入力部７と検定量計算部８と状況変化判定部９とよりなる。
【００３２】
正規化ヒストグラム入力部７では、正規化部６で計算され記憶された正規化ヒストグラム分布を逐次入力する。
【００３３】
検定量計算部８では、この正規化ヒストグラムを一つの標本と見なし、母集団分布に変化があるか否かを検定するために必要な検定量を計算する。
【００３４】
本実施形態では、母集団分布に確率分布を仮定しないノンパラメトリック検定法の一種である「符号検定（ｓｉｇｎ ｔｅｓｔ） 」を用いることにする。
【００３５】
以下、符号検定法について説明する。
【００３６】
ｉを明度値とし（ｉ＝１，Ｎ）、系列データＸｉを明度値ｉの正規化した出現頻度値の第１の標本とし、系列データＹｉを明度値ｉの正規化した出現頻度値とし、かつ、Ｘｉと比較される第２の標本とする。この正規化ヒストグラム分布の例を図５に示す。なお、Ｘｉは、時刻ｔにおける画像情報Ｍ（ｔ）から求められた系列データであり、Ｙｉは、時刻（ｔ＋１）における画像情報Ｍ（ｔ＋１）から求められた系列データである。
【００３７】
系列データ：｛Ｘｉ｝、｛Ｙｉ｝（ｉ＝１，Ｎ）に対し、
各成分対（Ｘｉ，Ｙｉ）を作成し、
Ｘｉ＞Ｙｉの時は＋、
Ｘｉ＜Ｙｉの時は−、
Ｘｉ＝Ｙｉの時は０を与え、０の場合はデータ数から除外する。
【００３８】
この際、系列データの数が等しく、各成分対（Ｘｉ，Ｙｉ）同士は独立な
標本であることを前提とする。この条件は、系列データとして正規化ヒストグラムを採った場合は満足される。
【００３９】
以上の条件下で
帰無仮説Ｈ０：対の差は平均的に０（＋が現れる確率ｐ＝０．５）を、
対立仮説Ｈ１：対の差は平均的に０でない（ｐは０．５でない）
に対して検定する。これは両側検定になる。
【００４０】
この確率分布は有効データ数ｎ（Ｎ−Ｘｉ＝Ｙｉ の場合数）が少ないと
きは２項分布になるが、ｎが十分大きい場合は（通常２５以上）正規分布で近似でき、逐次ｐの値を計算しなくても規定の有意水準で検定が行える。
【００４１】
正規化ヒストグラム分布を系列データ：｛Ｘｉ｝、｛Ｙｉ｝（ｉ＝１，Ｎ
）として用いた場合はＮ＝２５６なので、正規分布近似条件が問題なく満足される。
【００４２】
具体的には、Ｘｉ＞Ｙｉの場合の数をＸとして、
【数１】
【００４３】
状況変化判定部９では、前記の検定量Ｚを用いて、状況変化の有無の判定を行う。
【００４４】
判定は、有意水準をα、標準正規分布上のα／２の確率値を与える点を
Ｚα／２ とした時、
｜Ｚ｜≧Ｚα／２ ならばＨ０を棄却し、Ｈ１を採択する。
【００４５】
（つまり、状況変化があったと判定する）
｜Ｚ｜≦Ｚα／２ ならばＨ０を棄却しない。
【００４６】
（状況は変化していないと判定する）
とする。
【００４７】
有意水準αは通常、０．０１、０．０５、０．１のいずれかを選択する。例えば０．０５を選択した場合は、Ｚα／２ ＝１．９６となる。
【００４８】
他の実施形態
なお、本発明は前記実施形態に記載した内容に限定されるものではない。
【００４９】
（１） 例えば、統計量計算部２において、入力された画像における明度ヒストグラムを正規化した分布量を用いたが、この明度ヒストグラムを求める範囲として、画像全体でなく、状況変化の発生しうる部分領域を設定しここに限定することにより、計算時間を短縮することが可能である。
【００５０】
（２） 正規化ヒストグラム分布値全体を用いるのでなく、例えば正規化頻度値が非常に小さい部分は検定の対象から除くことにより、暗所でのノイズ等による誤判定の危険性を減らすことが可能である。
【００５１】
(3) 統計量として、明度情報の一つであるエッジ強度値が採用できる。また、カラーカメラを用いた場合には、明度情報の一つである色相値、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分の比率が採用できる。さらに、動きベクトルを抽出した場合には、明度情報の一つであるこのベクトル長、方向成分等が採用できる。すなわち、明度に基づいて計算される特微量であれば様々なものが採用できる。
【００５２】
（４） 検定判定部３において、ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いたが、この代わりに、波形の中央値の違いを検定する「ウィルコックス検定法」、波形の広がりの違いを検定する「アンサリー・ブラッドレイ検定法」、両者を組み合わせた「ラページ検定法」等、他のノンパラメトリック検定法を採用することが可能である。
【００５３】
（５） 系列データＸｉ、Ｙｉは、時刻ｔにおける画像情報Ｍ（ｔ）と時刻（ｔ
＋１）における画像情報Ｍ（ｔ＋１）から求めた。すなわち、時系列の画像から系列データを求めたが、これに限らず、同一時刻の画像を２以上の領域に分割し、これら分割した領域の画像情報から系列データＸｉ、Ｙｉを求めてもよい
。
【００５４】
以上のように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００５５】
【実施例】
次に、第１実施形態の状況変化検出装置１０を用いて人が侵入したか否かを検知する場合について説明する。
【００５６】
画像入力部１は、ＴＶカメラより構成し、統計量計算部２及び検定判定部３の機能を実現するプログラムを記憶したＰＣで構成する。なお、統計量計算部２及び検定判定部３の機能を実現するプログラムについては、予めＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＤ等の記録媒体に記録しておけばよい。
【００５７】
この場合には、画像入力部１で、人が侵入したか否かの検知を行ないたい場所を所定時間撮影する。そして、図４に示すように撮影された画像情報Ｍ（ｔ），Ｍ（ｔ＋１）に対し、統計量計算部２において明度に基づく統計量を図５に示すようにそれぞれ計算し、検定判定部３においてこの統計量を標本と見なし、この母集団分布の差異の有無を統計的検定法を用いて検定することにより、人が侵入したか否かの状況変化の有無を判定する。
【００５８】
【発明の効果】
本発明を用いることにより、ある事象が発生したか否かを判定するが容易となり、これにより、火災等の災害の発生や、不法侵入者の出現、生理状態の変化等の様々な状況変化を、アドホックなパラメータ設定なく簡便、かつ安定に検出することが可能となり、この社会的・実用的効果は多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の状況変化検出装置のブロック図である。
【図２】統計量計算部のブロック図である。
【図３】検定判定部のブロック図である。
【図４】画像情報の図である。
【図５】正規化ヒストグラム分布の例のグラフである。
【符号の説明】
１ 画像入力部
２ 統計量計算部
３ 検定判定部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention, for example, in monitoring the presence or absence of a disaster such as a fire, the appearance of an illegal intruder, the change in physiological state, etc., for detecting changes in the situation stably and simply by analyzing the image The present invention relates to a situation change detection apparatus and method.
[0002]
[Prior art]
In recent years, with the popularization of personal computers (PCs) along with the commercialization of TV cameras, image processing application functions that have been realized using dedicated hardware have become a PC-based system. An environment that can be realized at low cost has been established.
[0003]
By the way, the occurrence of disasters such as fires and crimes in the absence of empty nests and the like are on the rise, and the demand for monitoring systems using images is increasing.
[0004]
In addition to Western countries, the proportion of elderly people is increasing in Japan as well. In 2020, over 65% of elderly people are expected to remain in this state for a century. ing. As a result, the number of people who need care (caregivers) such as bedridden and dementia also increases significantly. The incidence of elderly people requiring care increases with aging and is currently around 1.5% at 65-69 years old, reaching 24% at 85 years old and older. On the other hand, elderly people such as spouses account for more than 50% of the people who perform this care, which is becoming a serious social problem. For this reason, there is a strong demand for a system that can reduce the burden on the caregiver and the cared person as much as possible, observe the physiological state of the cared person without contact, and issue an alarm when an abnormality occurs.
[0005]
In such a monitoring monitor system, a product in which one or a plurality of TV cameras are installed in a monitoring area and a person watches this image to monitor a change in the situation is common.
[0006]
In addition, in the monitoring monitor system, in order to automate the detection of the situation change, a standard state image is recorded in advance, and the situation change is detected by performing a difference from the image obtained every moment. (Hereinafter referred to as “background difference method”) or a method for determining the presence / absence of a situation change by detecting a change in brightness between successive images based on the difference (hereinafter referred to as “time difference method”). ing.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
In the background difference method and the time difference method described above, the difference result for each pixel is binarized, and this sum is calculated to determine the magnitude of the change with the preset threshold value. A method for determining the presence or absence is employed.
[0008]
However, in this method, parameters such as the threshold value for binarization and the threshold value for summation must be set according to the environment and situation, and it works effectively in the presence of environmental changes such as weather changes and environmental noise. There was a problem that there was no.
[0009]
In addition, there is an operational problem that parameters must be arbitrarily set and frequent adjustments are necessary.
[0010]
In view of the above points, the present invention does not require an arbitrary parameter setting and detects a change in a situation such as occurrence of a disaster such as a fire, the appearance of an illegal intruder, and a change in physiological state. An object is to provide an apparatus and a method thereof.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
The invention of claim 1, by processing the image information obtained by photographing a scene that may be an event occurs, the situation change detection device for detecting whether or not the event has occurred, the brightness from the image information a statistic calculation means for calculating a statistic based, said whether the percentage of events has occurred, and assayed using the non-parametric test method is regarded as the sample statistics obtained by the statistic calculation means test And determining means for determining whether or not the event has occurred based on the test amount , the statistic calculating means is a relationship between the lightness of each pixel of the image and its appearance frequency A lightness reading count means for obtaining a lightness histogram value from a lightness histogram value, and a normalized histogram distribution value obtained by normalizing the lightness histogram value obtained by the lightness reading count means with a maximum frequency value that is a maximum appearance frequency. And a situation change detection device, characterized in that it comprises a normalization means for using the normalized histogram distribution value as the statistic.
[0012]
The invention according to claim 2 is the situation change detection device according to claim 1, wherein the brightness is a brightness value, an edge intensity value, a hue value, or a ratio of R, G, and B components. .
[0013]
The invention according to
[0014]
The invention according to claim 4 is the situation change detection device according to
[0015]
The present invention will be described.
[0016]
The statistic calculation means obtains a statistic based on lightness from image information obtained by photographing a scene where a certain event such as the occurrence of a fire or a human invasion may occur.
[0017]
Next, the determination means determines the ratio of whether or not the event has occurred , the statistical quantity obtained by the statistical quantity calculation means is regarded as a sample, and is tested using a statistical test method to obtain a test quantity, It is determined whether or not the event has occurred based on the test amount.
[0018]
As the “statistics” used for the test, the brightness histogram that is less affected by local minor changes such as image noise and changes that fit within the screen, such as body movements, is easy to detect macroscopic changes such as the appearance of foreign bodies. Use the distribution amount.
[0019]
A non-parametric test method is used as the statistical test method, and in particular, a sign test method is used.
[0020]
The invention of
[0021]
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a recording recording a program for realizing a situation change detection method for detecting whether or not an event has occurred by processing image information obtained by photographing a scene in which a certain event may occur in medium, a statistic calculation function of obtaining statistics based on the brightness of the image information, the proportion of whether the event has occurred, nonparametric regarded as sample statistics obtained by the statistic calculation function And a determination function for determining whether or not the event has occurred based on the verification amount , and a statistic calculation function is provided for each pixel of the image. Brightness read count function for obtaining a brightness histogram value from the relationship between the brightness and its appearance frequency, and the brightness histogram value obtained by the brightness read count function is a maximum frequency value that is the maximum appearance frequency The normalized normalized histogram distribution values were calculated, which is a recording medium of situation change detection method characterized by the normalized histogram distribution values were recorded a program for realizing the normalization function used as the statistic.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
First Embodiment Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[0023]
FIG. 1 shows the configuration of the situation change detection device 10 of the present embodiment.
[0024]
The situation change detection device 10 calculates a statistic based on lightness in the statistic calculation unit 2 for each image input by the image input unit 1 composed of a TV camera, and the
[0025]
Hereinafter, a specific configuration example of each unit will be described.
[0026]
(Statistics calculator 2)
FIG. 2 shows a configuration example of the statistic calculation unit 2. The statistic calculation unit 2 includes a brightness reading counting unit 4, a maximum frequency
[0027]
In this embodiment, as a “statistic” used for the test, it is difficult to be influenced by a local minute change such as image noise or a change that fits in a screen such as body movement, and it is easy to catch a macro change such as the appearance of a foreign body. The distribution amount obtained by normalizing the brightness histogram is used.
[0028]
The brightness reading counting unit 4 reads the brightness value of each pixel of the time-series image sequentially input from the image input unit 1, and counts and stores the number of pixels having each brightness value. FIG. 4 shows the input image information M (t) and M (t + 1).
[0029]
The maximum frequency
[0030]
The normalizing unit 6 divides the appearance frequency value for each brightness by this maximum frequency value and stores it as a normalized histogram distribution. An example of this normalized histogram distribution is shown in FIG.
[0031]
(Certification judgment unit 3)
FIG. 3 shows a configuration example of the
[0032]
The normalized
[0033]
The verification amount calculation unit 8 regards this normalized histogram as one sample, and calculates a verification amount necessary for testing whether there is a change in the population distribution.
[0034]
In the present embodiment, “sign test”, which is a kind of non-parametric test method that does not assume a probability distribution for the population distribution, is used.
[0035]
Hereinafter, the sign test method will be described.
[0036]
i is the lightness value (i = 1, N), the series data X i is the first sample of the appearance frequency values normalized by the lightness value i, and the series data Y i is the normalized appearance frequency value of the lightness value i And a second sample to be compared with X i. An example of this normalized histogram distribution is shown in FIG. X i is the sequence data obtained from the image information M (t) at time t, and Y i is the sequence data obtained from the image information M (t + 1) at time (t + 1).
[0037]
Series data: { X i}, { Y i} (i = 1, N)
Create each component pair ( X i, Y i)
When X i> Y i, +,
When X i < Y i,
When X i = Y i, 0 is given, and when 0, it is excluded from the number of data.
[0038]
At this time, it is assumed that the number of series data is equal and each component pair ( X i, Y i) is an independent sample. This condition is satisfied when a normalized histogram is taken as the series data.
[0039]
Under the above conditions, the null hypothesis H 0: the pair difference is 0 on average (probability of + appearing p = 0.5),
Alternative hypothesis H 1: pairwise difference is not average on average (p is not 0.5)
Test against. This is a two-sided test.
[0040]
This probability distribution becomes a binomial distribution when the number of valid data n (the number of N− X i = Y i) is small, but when n is sufficiently large (usually 25 or more), it can be approximated by a normal distribution and sequentially p The test can be performed at the specified significance level without calculating the value of.
[0041]
Normalized histogram distribution is represented by series data: { Xi }, { Yi } (i = 1, N
), N = 256, so that the normal distribution approximation condition is satisfied without any problem.
[0042]
Specifically, the number of cases of X i> Y i as X,
[Expression 1]
[0043]
The situation
[0044]
Judgment is a point that gives a probability level of α and a probability value of α / 2 on the standard normal distribution.
When Z α / 2 is assumed,
If | Z | ≧ Z α / 2, reject
[0045]
(In other words, it is determined that the situation has changed.)
If | Z | ≦ Z α / 2,
[0046]
(Determining that the situation has not changed)
And
[0047]
The significance level α is usually selected from 0.01, 0.05, and 0.1. For example, when 0.05 is selected, Z α / 2 = 1.96.
[0048]
Other Embodiments The present invention is not limited to the contents described in the above embodiments.
[0049]
(1) For example, in the statistic calculation unit 2, the distribution amount obtained by normalizing the lightness histogram in the input image is used. However, as a range for obtaining the lightness histogram, not the entire image but a portion where a situation change may occur It is possible to shorten the calculation time by setting the area and limiting the area.
[0050]
(2) Rather than using the entire normalized histogram distribution value, for example, by removing the part where the normalized frequency value is very small from the subject of the test, it is possible to reduce the risk of misjudgment due to noise, etc. in the dark It is.
[0051]
(3) as a statistic, the edge strength value can be adopted as one of the brightness information. When a color camera is used, a hue value, which is one of brightness information, and a ratio of R, G, and B components can be employed. Further, when a motion vector is extracted, this vector length, direction component, etc., which is one of brightness information, can be adopted. That is, various things can be adopted as long as they are calculated based on the brightness.
[0052]
(4) The sign test method was used as the nonparametric test method in the test /
[0053]
(5) The series data X i and Y i are the image information M (t) and the time (t
It was obtained from the image information M (t + 1) in +1). That is, the series data is obtained from the time series images. However, the present invention is not limited to this, and the image at the same time is divided into two or more areas, and the series data X i and Y i are obtained from the image information of these divided areas. Also good.
[0054]
As described above, the present invention can be implemented with various modifications without departing from the spirit of the present invention.
[0055]
【Example】
Next, a case where it is detected whether or not a person has entered using the situation change detection device 10 of the first embodiment will be described.
[0056]
The image input unit 1 is composed of a TV camera, and is composed of a PC that stores programs for realizing the functions of the statistic calculation unit 2 and the
[0057]
In this case, the image input unit 1 captures a place where it is desired to detect whether a person has entered or not for a predetermined time. Then, for the image information M (t) and M (t + 1) photographed as shown in FIG. 4, the statistic calculation unit 2 calculates the statistics based on the brightness as shown in FIG. In
[0058]
【The invention's effect】
By using the present invention, it is easy to determine whether or not an event has occurred, thereby allowing various changes in situations such as the occurrence of disasters such as fire, the appearance of illegal intruders, changes in physiological conditions, etc. Therefore, it is possible to detect easily and stably without ad hoc parameter setting, and this social and practical effect is great.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a situation change detection apparatus according to an embodiment.
FIG. 2 is a block diagram of a statistic calculator.
FIG. 3 is a block diagram of a test determination unit.
FIG. 4 is a diagram of image information.
FIG. 5 is a graph of an example of a normalized histogram distribution.
[Explanation of symbols]
1 Image input unit 2
Claims (6)
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算手段と、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定手段とを有し、
前記統計量計算手段は、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数手段と、
前記明度読取計数手段によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化手段を有する
ことを特徴とする状況変化検出装置。In the situation change detection device that detects whether or not the event has occurred by processing the image information of the scene where the event may occur,
Statistic calculation means for obtaining a statistic based on brightness from the image information;
The ratio of whether or not the event has occurred is determined using a non-parametric test method with the statistic obtained by the statistic calculation means as a sample, and a test quantity is obtained. Determining means for determining whether or not the event has occurred,
The statistic calculation means includes
Lightness reading counting means for obtaining a lightness histogram value from the relationship between the lightness of each pixel of the image and its appearance frequency;
Normalization means for calculating a normalized histogram distribution value obtained by normalizing the lightness histogram value obtained by the lightness reading counting means with a maximum frequency value which is the maximum appearance frequency, and using the normalized histogram distribution value as the statistic status change detecting apparatus according to claim <br/> to have.
ことを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置。The situation change detection device according to claim 1, wherein the brightness is a brightness value, an edge intensity value, a hue value, or a ratio of R, G, and B components .
ことを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置。The situation change detection device according to claim 1, wherein the brightness is a vector length and a direction component when a motion vector is extracted .
前記ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いる
ことを特徴とする請求項３に記載の状況変化検出装置。The determination means includes
The situation change detection apparatus according to claim 3, wherein a sign test method is used as the nonparametric test method.
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算ステップと、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算ステップによって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定ステップとを有し、
前記統計量計算ステップは、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数ステップと、
前記明度読取計数ステップによって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化ステップを有する
ことを特徴とする状況変化検出方法。In a situation change detection method for detecting whether or not an event has occurred by processing image information of a scene where a certain event may occur,
A statistic calculation step for obtaining a statistic based on lightness from the image information;
The ratio of whether or not the event has occurred is determined using a non-parametric test method with the statistic obtained in the statistic calculation step as a sample, and a test quantity is obtained. possess a determination step of determining whether or not articles elephants has occurred,
The statistic calculation step includes:
A lightness reading counting step for obtaining a lightness histogram value from the relationship between the lightness of each pixel of the image and its appearance frequency;
A normalization step of calculating a normalized histogram distribution value obtained by normalizing the lightness histogram value obtained by the lightness reading counting step with a maximum frequency value that is a maximum appearance frequency, and using the normalized histogram distribution value as the statistic status change detecting method characterized by <br/> with.
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算機能と、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算機能によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定機能とを実現し、
前記統計量計算機能は、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数機能と、
前記明度読取計数機能によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化機能を実現するプログラムを記録した
ことを特徴とする状況変化検出方法の記録媒体。In a recording medium that records a program that realizes a situation change detection method for detecting whether or not an event has occurred by processing image information that captures a scene in which a certain event may occur,
A statistic calculation function for obtaining a statistic based on brightness from the image information;
The ratio of whether or not the event has occurred is determined using a non-parametric test method with the statistic obtained by the statistic calculation function as a sample, and a test amount is obtained. article elephant achieve a determining function whether occurred,
The statistic calculation function is:
A lightness reading counting function for obtaining a lightness histogram value from the relationship between the lightness of each pixel of the image and its appearance frequency;
A normalization function that calculates a normalized histogram distribution value obtained by normalizing the lightness histogram value obtained by the lightness reading counting function with a maximum frequency value that is the maximum appearance frequency, and uses the normalized histogram distribution value as the statistic. A recording medium for a situation change detection method, characterized in that a program for realizing the above is recorded.
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