JP3713835B2 - 監視用画像認識装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、監視区域又は監視対象をビデオカメラ等により撮像し、その画像により監視区域又は監視対象の異常の有無を監視する監視システム等に用いられる監視用画像認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の監視用画像認識装置について説明する。図１４は、従来の監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１４において、３１は監視区域を撮像した画像信号を順次入力するビデオ入力部、３２はビデオ入力部３１からの画像信号をデジタル化し、デジタル画像データに変換するＡ／Ｄ変換部、３３はＡ／Ｄ変換部３２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する現画像データ部、３４はＡ／Ｄ変換部３２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データと比較するための背景画像データを出力する背景データ部である。
【０００３】
３５は現画像データ部３３から現画像データを受け、背景画像データ部３４から背景画像データを受け、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差分値を算出し差分データを出力する差分部、３６は差分部３５から差分データを受け、差分値を顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する閾値を求める閾値演算部、３７は差分部３５から差分データを受け、閾値演算部３６から閾値を受け、差分データを閾値により２値化して、背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部、３８は変化領域抽出部３７から変化領域データを受け、変化領域が予め設定した条件に合致するか否かにより、監視区域の異常の有無を判定して判定結果を出力する認識処理部、３９は認識処理部３８からの判定結果を受け、判定結果の内容が異常有りの場合は異常有りを外部に通知する通知処理部である。４０は監視用画像認識装置であり符号３１〜３９を付した構成を含む。
【０００４】
次に、従来の監視用画像認識装置４０の動作を図１４、図１５及び図１６により説明する。図１５は背景画像データの元となる画像を示す。図１５において、４１はＴ字状の道路、４２は壁、４３は敷地、４４は敷地を示す。図１６は現画像データの元となる画像を示す。図１６において、４５は敷地４３内に侵入した人物を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。尚、図１５に示す画像の方が図１６に示す画像よりも古い時刻に撮像した画像である。
【０００５】
ビデオ入力部３１は、外部装置（図示しない）からの監視区域を撮像した図１５や図１６に示すような画像の画像信号を受け取りＡ／Ｄ変換部３２に出力する。Ａ／Ｄ変換部３２はその画像信号をデジタル化しデジタル画像データに変換して出力する。現画像データ部３３は、Ａ／Ｄ変換部３２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する。背景画像データ部３４は、Ａ／Ｄ変換部３２からのデジタル画像データを順次又は必要に応じて入力して記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データを背景画像データとして出力する。
【０００６】
差分部３５は、現画像データ部３３から現画像データを受け、背景画像データ部３４から背景画像データを受け、両者をビット単位で比較し、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する。
【０００７】
次に、閾値演算部３６の動作を図１７（ａ）、（ｂ）により説明する。図１７（ａ）は負の差分値より生成した負のヒストグラムの一例である。図１７（ａ）において、横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ａは負の閾値である。又、図１７（ａ）に示す負のヒストグラムにおいて、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図１７（ａ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が小さくなる変化、即ち、負の差分値が大きくなることを示す。
【０００８】
図１７（ｂ）は正の差分値より生成した正のヒストグラムの一例である。図１７（ｂ）において、横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ｂは正の閾値である。又、図１７（ｂ）に示す正のヒストグラムにおいて、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図１７（ｂ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が大きくなる変化、即ち、正の差分値が大きくなることを示す。
【０００９】
閾値演算部３６は、差分部３５からの差分データを受けて、複数の正の差分値と複数の負の差分値とについて演算処理して正のヒストグラムと負のヒストグラムとを生成すると共に、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する閾値を正及び負の差分値毎に求め、求めた正の閾値と負の閾値とを出力する。
【００１０】
閾値演算部３６は、例えば、図１７（ｂ）に示すように正のヒストグラムに山（以下、極大部と称する）がある場合は、その極大値に対応する差分値又は極大値の近傍の度数に対応する差分値のＢを正の閾値とし、正のヒストグラムに極大部がない場合は、正の差分値の最大値を正の閾値として出力する。又、閾値演算部３６は、同様に図１７（ａ）に示すように負のヒストグラムに極大部がある場合は、その極大値に対応する差分値又は極大値の近傍の度数に対応する差分値のＡを負の閾値とし、負のヒストグラムに極大部がない場合は、負の差分値の最大値を正の閾値として出力する。
【００１１】
次に、変化領域抽出部３７の動作を図１４、図１８により説明する。図１８は画像表示した変化領域を示す説明図である。図１８において、４６は図１６に示す人物４５による変化領域を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。変化領域抽出部３７は差分部３５から差分データを受け、閾値演算部３６から正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値を正の閾値以上のものは「１」、以下のものは「０」の１ビットのデータに２値化する。又、変化領域抽出部３７は、複数の負の差分値についても負の閾値により同様に「１」又は「０」に２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、この「１」となる差分値に対応する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部３７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部３８に出力する。
【００１２】
次に、認識処理部３８の動作を図１４、図１９により説明する。図１９は、変化領域が複数抽出された場合を示す説明図である。図１９において、４７、４８、４９は各々変化領域であり、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。
【００１３】
認識処理部３８は、変化領域抽出部３７から変化領域データを受け、認識処理を行うが、変化領域データが図１９に示すように、変化領域４７、４８、４９の３つの変化領域を含む場合、それらを統合処理して図１８に示す変化領域４６のような１つの変化領域とする。
【００１４】
認識処理部３８は、変化領域データを受け、必要に応じて変化領域を統合処理後、変化領域が予め設定した複数の判定条件に適合するか否かにより、監視区域に異常有りか否かを判定して監視区域の異常の有無を示す判定結果を通知処理部３９に出力する。
【００１５】
次に、通知処理部３９は、認識処理部３８からの判定結果の内容が異常有りの場合、外部に監視区域に異常が有ることを通知する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の監視用画像認識装置４０は以上のように構成され、変化領域抽出部３７は撮像した画像の輝度値の差を示す差分値より変化領域を求めるので、監視区域内に通知対象がない場合でも監視区域内の一部に輝度値の変化があれば、それを変化領域として求めてしまい、仮に、その変化領域が認識処理部３８に設定した判定条件の全てに適合すれば、監視区域内に人物等の通知対象がない場合でも異常有りと通知してしまい、利用者に不要な対応を強いるという問題点がある。特に、監視区域が屋外である場合、監視区域内に入射する太陽の照り陰り、夜間の車両のライト、何らかの影、又は何らかによる反射光等々により不要な通知をしてしまう虞がある。
【００１７】
この問題点の対処方法として、危険個所をマスクするという手法が知られている。この手法を図２０、図２１、図２２により説明する。図２０は他の現画像データの元となる画像を示す。図２０において、５０は道路４１を走行する車両、５１は車両５０のライトが照射された地面を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。図２１は画像表示した変化領域を示す説明図である。図２１において、５２は道路４１を走行する車両５０による変化領域、５３は地面５１による変化領域を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。図２２はマスク処理した状態を示す説明図である。図２２において、図２２の上部と右部とを占める５４はマスク処理部、５５は地面５１のうちマスク処理しきれない外乱部であり、壁４２、敷地４３は各々図１５に示す壁４２、敷地４３に対応する。
【００１８】
次に、マスク処理の効果について述べる。例えば、マスク処理が施されていない場合に、図２１に示す変化領域５２、５３が図１４に示す認識処理部３８の判定条件に適合すると、監視区域に異常有りの判定結果が図１４に示す通知処理部３９に出力されて通知処理部３９により通知がなされる。しかしながら、図２２に示すマスク処理部５４のように、マスク処理を施して不可視化し、その部分には何も映らないように、若しくは映っていても固定画像となるように機械的、電気的又はソフトウェア的に隠蔽処理することにより、図２０に示す車両５０や地面５１の一部が図２２に示すマスク処理部５５に含まれるので、車両５０や地面５１の一部の変化領域を求めることがなく、不要な通知を防止できる。
【００１９】
しかし、マスク処理を行うことは監視区域内の検知範囲を狭めるものであり、自ずからマスク処理の範囲には限界がある。例えば、図２２に示す外乱部５５までもマスク処理を行うと敷地４３までも不検知範囲とすることになり、所望の監視を行うことが難しくなる。したがって、仮に、図２２に示す外乱部５５により得られた変化領域が、図１４に示す認識処理部３８の判定条件に適合した場合、通知処理されてしまうので、上述の問題点を解消しきれず、利用者に不要な対応を招く結果となる。
【００２０】
この発明は以上のような問題点を解消するためになされたもので、監視区域内に生じる輝度変化が通知対象によるものか否かを判別し、非通知対象による通知処理を抑制し、利用者に不要な対応を招くことを防止すると共に、確実な通知処理を行うことを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
この発明による監視用画像認識装置は、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記複数の正の差分値より正のヒストグラムを生成し、前記複数の負の差分値より負のヒストグラムを生成し、前記正のヒストグラム及び前記負のヒストグラムの極大部を検索し、この検索結果より前記差分データの偏り有無を判定して前記差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた背景画像データに対する現画像データの変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたものである。
【００２２】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２３】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２４】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと前記複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２５】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと前記複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２６】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２７】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２８】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数を示す第１の画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数を示す第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下、かつ前記第１の画素数と前記第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合は偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２９】
次の発明による監視用画像認識装置は、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを設定すると共に、前記複数の正の差分値と前記複数の負の差分値とにより前記差分データの偏り有無を判定し、前記差分データに偏り有りの場合は前記正の閾値を前記複数の正の差分値の最大値に変更すると共に前記負の閾値を前記複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力する閾値演算部と、前記差分データと前記正の閾値と前記負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた背景画像データに対する現画像データの変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、前記変化領域データを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合する場合は前記監視区域に異常有りと判定して判定結果を出力する認識処理部と、前記判定結果を受け、前記監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部とを備えたものである。
【００３０】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は差分データに偏り有りと判定した場合は、所定の回数連続して正の閾値を複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力するものである。
【００３１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の監視用画像認識装置の一実施の形態について説明する。図１は、この発明の実施の形態１による監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１において、１はビデオカメラ等の外部装置（図示しない）により監視区域を撮像した画像信号を順次入力するビデオ入力部、２はビデオ入力部１からの画像信号を画素毎にデジタル化し、デジタル画像データに変換して出力するＡ／Ｄ変換部、３はＡ／Ｄ変換部２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する現画像データ部、４はＡ／Ｄ変換部２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データを基準用の背景画像データとして出力するか、又は記録したデジタル画像データを処理し、基準用の背景画像データを作成して出力する背景データ部である。
【００３２】
５は現画像データ部３からの現画像データと背景画像データ部４からの背景画像データとを受け、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を算出し、正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部、６は差分部５から差分データを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する正の閾値と負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部である。
【００３３】
７は差分部５から差分データを受け、閾値演算部６から正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値を正の閾値により２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値により２値化して背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部である。
【００３４】
８は変化領域抽出部７からの変化領域データと閾値演算部６からの第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果の内容が差分データに偏り有りの場合は監視区域に異常無しと判定して監視区域の異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部、９は認識処理部８から第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が監視区域に異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部である。１０は監視用画像認識装置であり符号１〜９を付した構成を含む。
【００３５】
次に、監視用画像認識装置１０の動作を図１により説明する。ビデオ入力部１は、例えば、外部装置（図示しない）からの監視区域を撮像した図１５、図１６や図２０に示すような画像を示す画像信号をフレーム単位で受け取りＡ／Ｄ変換部２に出力する。尚、画像は、例えば５１２画素×４８０ラインの１フレームの画像信号により形成される。又、画像信号の入力間隔は、フレーム単位（１／３０秒）或は任意に設定可能である。
【００３６】
Ａ／Ｄ変換部２は、入力した画像信号を１画素当たり８ビットの多値データにデジタル化してデジタル画像データを出力する。このデジタル画像データは、主に画素の輝度値の濃淡（０〜２５５の多階調に分類する）を示すものである。
【００３７】
現画像データ部３は、Ａ／Ｄ変換部２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する。尚、現画像データ部３はデジタル画像データを必要に応じて一時的に記録した後に現画像データとして出力するようにしても良い。
【００３８】
背景画像データ部４は、Ａ／Ｄ変換部２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データ（通常２フレーム以上前のものを用いている）を現画像データと比較する為の背景画像データとして出力する。尚、背景画像データとしては、単に記録したデジタル画像データを出力するのではなく、記録したデジタル画像データを処理して背景画像データを作成して出力しても良い。
【００３９】
差分部５は、現画像データ部３から現画像データを受け、背景画像データ部４から背景画像データを受け、両者を画素毎にビット単位で比較し、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを閾値演算部６と変化領域抽出部７とに出力する。
【００４０】
尚、差分部５において、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とをそのまま出力する手法や、各々の差分値の絶対値をとり、それを差分データとして出力したりする手法があるが、この監視用画像認識装置１０の差分部５では、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とをそのまま出力する。
【００４１】
次に、閾値演算部６の動作を図１、図２、図３（ａ）、（ｂ）により説明する。図２は、閾値演算部６の動作フローを示す説明図である。図２において、Ｓ０は閾値演算処理を開始するステップ、Ｓ１は差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分けるステップ、Ｓ２は正のヒストグラムと負のヒストグラムとを生成するステップ、Ｓ３は正及び負のヒストグラムの山（以下、極大部と称す）を検索するステップ、Ｓ４は正の閾値と負の閾値とを設定するステップ、Ｓ５は変化領域抽出部７へ正及び負の閾値を出力するステップ、Ｓ６は正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出するステップ、Ｓ７は正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００４２】
図３（ａ）は、負のヒストグラムの一例である。図３（ａ）において横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ｃは負の閾値である。図３（ａ）に示す負のヒストグラム中、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図３（ａ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が小さくなる変化、即ち、負の差分値が大きくなることを示す。
【００４３】
図３（ｂ）は、正のヒストグラムの一例である。図３（ｂ）において横軸は差分値、縦軸に度数（画素数）を示し、Ｄは正の閾値である。図３（ｂ）に示す正のヒストグラム中、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図３（ｂ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が大きくなる変化、即ち、正の差分値が大きくなることを示す。
【００４４】
尚、図３（ａ）に示す負のヒストグラムは、図２２に示すマスク処理を施した上で、図１５に示す画像を背景画像データとし、図２０に示す画像を現画像データとした場合の負の差分値から生成したものであり、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムは、その場合の正の差分値から生成したものである。したがって、図３（ａ）に示す負のヒストグラム、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムに表れるのは、ノイズを除き、実質的に外乱部５５による差分データのみであるので、図３（ａ）に示す負のヒストグラムには、横軸の０付近の急激に度数が降下しているノイズ又はノイズによる誤差成分しか表れず、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムには極大部を１つ有する分布が表れている。
図３（ａ）、（ｂ）に示すような正の差分値と負の差分値との分布の偏り、即ち正負の偏りは、通知対象によって生じることがあまりなく、太陽の照り陰りや車両のライト等の非通知対象によって生じる場合が多い。したがって、正の差分値及び負の差分値に、このような正方向と負方向との偏りが有るか否か判定することにより、通知対象か非通知対象かを判定できる。但し、非通知対象である太陽の照り陰りや車両のライト等は、比較的持続すると共に微妙な変化を伴うものであるので、図３（ａ）、（ｂ）に示すように、分布が明確に別れる場合ばかりではなく、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の大きさが大きく異なった分布となったりする場合もある。
【００４５】
閾値演算部６は、差分部５からの差分データを受け閾値演算処理を開始（ステップＳ０）し、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分け（ステップＳ１）、正及び負の差分値毎に演算処理し、それらの値に応じて、例えば図３（ａ）、図１７（ａ）に示す負のヒストグラムや、図３（ｂ）、図１７（ｂ）に示す正のヒストグラムを生成する（ステップＳ２）。
【００４６】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラム各々についてヒストグラムの横軸の０から差分値の大きくなる方へある一定の間隔（１０程度が好ましい）毎の前後の差分値の度数を比較し、後の差分値の度数が前の差分値の度数より大きくなる場合（所謂上昇曲線）から、後の差分値の度数が前の差分値の度数より小さくなる場合（所謂下降曲線）に移る区間の有無を見出して正及び負のヒストグラムの極大部を検索する（ステップＳ３）。
【００４７】
尚、閾値演算部６により生成されるヒストグラムは、差分データに応じて、図３（ｂ）や図１７（ａ）、（ｂ）のように極大部が１つでなく、極大部が多数ある場合も考えられるが、この閾値演算部６は、上昇から下降に移る区間を見出した時点で極大部の検索を終了する。
【００４８】
次に、閾値演算部６は、差分データを２値化する閾値を正の差分値、負の差分値毎に設定する（ステップＳ４）。正及び負の閾値の設定方法は両者とも同一であるので、以下、正負の区別を省略して閾値の設定方法を説明する。閾値演算部６は、ヒストグラムに極大部がない場合、即ち、図３（ａ）に示す負のヒストグラムのような場合は、そのヒストグラムを生成する差分値の最大値を閾値とする。尚、図３（ａ）にて負の閾値Ｃは負の差分値の最大値である。又、閾値演算部６は、ヒストグラムに極大部がある場合、即ちステップＳ３で上昇曲線から下降曲線に移る区間を見出した場合、その上昇から下降に移った時の差分値と一定間隔後の差分値との中間の差分値を閾値とする。例えば、この場合の閾値として、図３（ｂ）に示す閾値Ｄ、図１７（ａ）に示す閾値Ａ、図１７（ｂ）に示す閾値Ｂが相当する。
【００４９】
尚、閾値演算部６のステップＳ４の閾値設定方法において、ステップＳ３にて見出した上昇から下降に移る区間内をさらに区切り、前後の差分値の度数を比較して、その区間を狭めつつ極大値を求め、その極大値に対応する差分値を閾値としても良い。又、閾値演算部６の閾値設定方法として以上説明した方法の他に、公知の閾値設定方法である極小値（谷）に対応する差分値を閾値とするモード法や閾値ｔによってヒストグラムの分布を２つのクラスに分割したとき、クラス分散が最大となるような閾値ｔを求める判別分析法等によって求めても良い。
【００５０】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを変化領域抽出部７に出力する（ステップＳ５）。
【００５１】
又、閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索（ステップＳ３）の検索結果を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出し検出結果を出力する（ステップＳ６）。
【００５２】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か判定（ステップＳ７）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００５３】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。又、閾値演算部６は、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００５４】
又、閾値演算部６の他の動作を図４により説明する。この図４に示す閾値演算部６の他の動作は、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等のような比較的連続して生じる非通知対象に絞り込み、それによる通知処理を防止すると共に、たまたま差分データが偏った場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図４に示す閾値演算部６の他の動作を第１の他の動作と称する。
図４は、閾値演算部６の第１の他の動作フローを示す説明図である。図４において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ７は正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ７ａは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００５５】
閾値演算部６の第１の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００５６】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力する（ステップＳ６）。
【００５７】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か判定（ステップＳ７）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ７ａに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００５８】
閾値演算部６は、ステップＳ７ａに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ７ａ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０においては、このステップＳ７ａの判定に用いる所定の回数を３回（又は３回以上）とする。これは、後述する認識処理部８における判定条件のうち、変化領域が一定時間あるか否か、変化領域が所定の速度か否か、という２つの条件を判定する上で、監視用画像認識装置１０の一連の動作を最低３回必要とするからである。尚、認識処理部８において、変化領域が一定時間あるか否か、変化領域が所定の速度か否かという２つの判定条件を用いない場合、上述の閾値演算部６の第１の他の動作のステップＳ７ａ判定に用いる所定の回数は２回（又は２以上）でよい。
【００５９】
閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００６０】
又、閾値演算部６の他の動作を図５により説明する。この図５に示す閾値演算部６の他の動作は、太陽の照り陰りや車両のライト等の非通知対象による通知処理を防止すると共に、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図５に示す閾値演算部６の他の動作を第２の他の動作と称する。
図５は、閾値演算部６の第２の他の動作フローを示す説明図である。図５において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｂは第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ７ｃは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ８ｂは差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９ｂは差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００６１】
閾値演算部６の第２の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００６２】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力（ステップＳ６）し、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００６３】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｂ）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合はステップＳ７ｃに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｂの判定に用いる所定の画素数は、例えば通知対象を人物とした場合、その通知対象を認識する上で必要とする最低画素数の２．５倍程度に設定するのが好ましい。この実施の形態１による監視用画像認識装置１０では、認識処理部８の後述する判定条件において、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数を２００画素とするので、閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂに用いる所定の画素数を５００画素とする。
【００６４】
次に、閾演算部６は、ステップＳ７ｃに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ７ｃ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００６５】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００６６】
又、閾値演算部６の他の動作を図６により説明する。この図６に示す閾値演算部６の他の動作は、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等のような比較的連続して生じる非通知対象に絞り込み、それによる通知処理を防止すると共に、たまたま差分データが偏った場合や、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合等の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図６に示す閾値演算部６の他の動作を第３の他の動作と称する。
図６は、閾値演算部６の第３の他の動作フローを示す説明図である。図６において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｂは第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ７ｃは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ７ｄは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定ステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００６７】
閾値演算部６の第３の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００６８】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力（ステップＳ６）し、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００６９】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｂ）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合はステップＳ７ｃに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、閾値演算部６の他の第３の動作のステップＳ７ｂの判定に用いる所定の画素数は、上述の閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂと同様の理由により５００画素とする。
【００７０】
次に、閾演算部６は、ステップＳ７ｃに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ７ｃ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ７ｄに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００７１】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ７ｄに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ７ｄ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｄの判定に用いる所定の回数は、上述の閾値演算部６の第１の他の動作のステップＳ７ａと同様の理由により３回（又は３回以上）とする。
【００７２】
閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００７３】
又、閾値演算部６の他の動作を図７により説明する。この図７に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止するものである。尚、以下、図７に示す閾値演算部６の他の動作を第４の他の動作と称する。
図７は、閾値演算部６の第４の他の動作フローを示す説明図である。図７において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ｂは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求めるステップ、Ｓ７ｅはステップＳ６ｂにて求めた比率が所定の比率以下か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００７４】
閾値演算部６の第４の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００７５】
閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求める（ステップＳ６ｂ）。
【００７６】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率か否かを判定（ステップＳ７ｅ）し、ステップＳ６ｂで求めた画素数の比率が所定の比率以下の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｅの判定に用いる所定の比率は、５〜２５％の範囲内で監視区域の状況や通知対象を何にするか等に応じて設定する。
【００７７】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００７８】
又、閾値演算部６の他の動作を図８により説明する。この図８に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止するものである。尚、以下、図８に示す閾値演算部６の他の動作を第５の他の動作と称する。
図８は、閾値演算部６の第５の他の動作フローを示す説明図である。図８において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｆは第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００７９】
閾値演算部６の第５の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００８０】
閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００８１】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下か否かを判定（ステップＳ７ｆ）し、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｆの判定に用いる所定の画素数は、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数以下に設定するのが好ましい。この実施の形態１による監視用画像認識装置１０では、認識処理部８の後述する判定条件において、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数を２００画素とするので、閾値演算部６の第５の他の動作のステップＳ７ｆに用いる所定の画素数を２００画素とする。
【００８２】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００８３】
又、閾値演算部６の他の動作を図９により説明する。この図９に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止すると共に、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図９に示す閾値演算部６の他の動作を第６の他の動作と称する。
図９は、閾値演算部６の第６の他の動作フローを示す説明図である。図９において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ｂは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求めるステップ、Ｓ７ｅはステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率か否かを判定するステップ、Ｓ７ｇは第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データ偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データ偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００８４】
閾値演算部６の第６の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００８５】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求める（ステップＳ６ｂ）。
【００８６】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率以下か否かを判定（ステップＳ７ｅ）し、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率以下の場合はステップＳ７ｇに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｅの判定に用いる所定の比率は、５〜２５％の範囲内で監視区域の状況や通知対象を何にするか等に応じて設定する。
【００８７】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ７ｇに進んだ場合、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｇ）し、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｇの判定に用いる所定の画素数は、上述の閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂと同様の理由により５００画素とする。
【００８８】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００８９】
尚、以上説明した閾値演算部６の図２に示す動作のステップＳ７、図４に示す第１の他の動作のステップＳ７、図５に示す第２の他の動作のステップＳ７ｃ及び図６に示す第３の他の動作ステップＳ７ｃにおいて、判定条件を「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か」としたが、正及び負のヒストグラムの極大部に限定するものでなく、正及び負のヒストグラムの谷（以下、極小部と称する）としても良い。即ち、別途、正及び負のヒストグラムの極小部を検索し、正及び負のヒストグラムの極小部の有無を検出した上で、上述の「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か」を、「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極小部が有るか否か」としても差分データの偏りを判定できる。
【００９０】
尚、図２、図４〜図９に示した閾値演算部６の動作は、ソフトウェア上で容易に具現化することができるので、閾値演算部６に図２に示す動作、図４〜図９に示す第１〜第６の他の動作を記録する記録部を設け、必要に応じて何れかの動作を適宜選択して設定できるようにしても良い。
【００９１】
尚、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６は、図２に示す動作を行うが、閾値演算部６が図４〜図９に示す第１〜第６の他の動作の何れを行ったとしても、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０の変化領域抽出部７、認識処理部８、通知処理部９の動作は、閾値演算部６が図２に示す動作をした場合と同様である。
【００９２】
次に、変化領域抽出部７の動作を図１により説明する。変化領域抽出部７は、差分部５からの複数の正の差分値と複数の負の差分値とを含む差分データと、閾値演算部６からの正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により、複数の負の差分値を負の閾値により、閾値以上は「１」、以下は「０」の１ビットのデータに２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、「０」は顕著な変化が無いことを示しいる。この「１」となる差分値に該当する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部８に出力する。
【００９３】
次に、認識処理部８の動作を図１０により説明する。図１０は、認識処理部８の動作フローを示す説明図である。図１０において、Ｓ１０は認識処理を開始するステップ、Ｓ１１は複数の変化領域の領域統合処理を行うステップ、Ｓ１２は変化領域が一定時間有るか否かを判定するステップ、Ｓ１３は変化領域を形成する「１」に変換された差分値に対応する画素数が所定の範囲か否か、即ち変化領域が所定の範囲か否かを判定するステップ、Ｓ１４は変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定するステップ、Ｓ１５は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定するステップ、Ｓ１６は第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しか否かを判定するステップ、Ｓ１７は監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を出力するステップ、Ｓ１８は監視区域内に異常無しを示す第２の判定結果を出力するステップを示す。
【００９４】
認識処理部８は、変化領域抽出部７から変化領域データを受け、認識処理を開始（ステップＳ１０）する。認識処理部８は、変化領域データが複数の変化領域から形成されている場合等、必要に応じて、図１４に示す認識処理部３８と同様に変化領域の領域統合処理（ステップＳ１１）を行う。
【００９５】
次に、認識処理部８は、変化領域が一定時間有るか否かを判定（ステップＳ１２）し、変化領域が一定時間有る場合はステップＳ１３に進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１２の判定に用いる一定時間は、処理回数を時間に置き換えている。即ち、ステップＳ１２にて複数回（３回）連続で同様の変化領域を判定した場合、一定時間有ると看做すものである。
【００９６】
次に、認識処理部８は、変化領域が所定の範囲か否かを判定（ステップＳ１３）し、変化領域が所定の範囲の場合はステップＳ１４進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。
尚、ステップＳ１３の判定に用いる所定の範囲は、２００画素〜４００００画素の範囲内で設定する。例えば、通知対象を人物とし、その人物を通知対象として認識する上で必要となる人物の画像上での画素数の最低値を２００画素と設定した場合、数名〜十数名が同時に侵入した場合を考慮して、２００画素〜１０００画素を所定の範囲としたり、２００画素〜１００００画素を所定の範囲としたり、必要に応じて所定の範囲を設定する。
【００９７】
次に、認識処理部８は、変化領域が所定の縦横寸法比か否かを判定（ステップＳ１４）し、変化領域が所定の縦横寸法比の場合はステップＳ１５進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１４の判定に用いる所定の縦横寸法比は、通知対象を何にするか等に応じて設定すれば良い。
【００９８】
次に、認識処理部８は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定（ステップＳ１５）し、変化領域が所定の速度で移動している場合はステップＳ１６進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１６の判定に用いる所定の速度は、通知対象が通常移動できる速度程度に設定すれば良い。
【００９９】
次に、認識処理部８は、第１の判定結果の内容が差分データ偏り無しか否かを判定（ステップＳ１６）する。認識処理部８は、閾値演算部６からの第１の判定結果の内容が差分データに偏り無し場合はステップＳ１７進み、差分データに偏り有りの場合はステップＳ１８に進む。
【０１００】
次に、認識処理部８は、ステップＳ１７に進んだ場合、監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を通知処理部９に出力し、ステップＳ１８に進んだ場合、監視区域内に異常無しを示す第２の判定結果を通知処理部９に出力する。
【０１０１】
尚、認識処理部８の各種判定（ステップＳ１２〜Ｓ１６）は、この実施の形態１に示す順序に限定されず、順不同に判定しても良い。又、第１の判定結果の内容を判定するステップＳ１６の判定を除き、変化領域に対する判定を行うステップＳ１２〜ステップＳ１５の判定は、監視区域の状況や通知対象等々の監視条件に応じて何れかを省略しても良いし、その判定条件を他の判定条件と入れ替え又は他の判定条件を追加しても良い。尚、認識処理部８はソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１０２】
次に通知処理部９の動作を図１により説明する。通知処理部９は、認識処理部８からの異常有りを示す第２の判定結果を受けた場合、監視区域に異常が有ることを外部に通知する処理を行う。この通知処理は、監視用画像認識装置１０よりも上位の処理装置、例えば監視システム等に特定の信号を出力したり、監視用画像認識装置１０自体にブザー等を設けることで行われる。尚、通知処理部９はソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１０３】
以上説明したように、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０によれば、差分部５からの差分データを受け、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を各々２値化する正及び負の閾値を設定して変化領域抽出部７に出力すると共に差分データの偏り有無を判定し第１の判定結果を認識処理部８に出力する閾値演算部６と、変化領域抽出部７からの変化領域データと閾値演算部６からの第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は、監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果が差分データに偏り有りの場合は、監視区域に異常無しと判定して第２の判定結果を出力する認識処理部８と、第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が異常有りの場合は外部に通知する通知処理部９とを備えたので、太陽の照り陰りや車両のヘッドライト等の差分データが正か負に偏る非通知対象等の場合は、外部に通知することがなく、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データが正か負に偏らない場合は、変化領域により異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１０４】
さらに、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かにより、差分データの偏り有無を判定するので、容易にかつ確実に差分データの偏り有無を判定できる。
【０１０５】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第１の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合が３回連続した場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して差分データが偏る非通知対象等に絞り込むことができる。したがって、第１の他の動作を適用した閾値演算部６を構成に含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、たまたま差分データが偏ったとしても、変化領域により判定するので、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０６】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第２の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が５００画素以上かつ正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第２の他の動作を適用した閾値演算部６を構成に含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０７】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第３の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が５００画素数以上かつ正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有りを示す結果が３回連続した場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して差分データが偏る非通知対象等に絞り込むことができ、さらに通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第３の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０８】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第４の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数とを比較して画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求め、この画素数の比率が所定の比率以下の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できる。したがって、第４の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１０９】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第５の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが通知対象を認識する上で必要とする最低画素数となる２００画素以下の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できる。したがって、第５の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１１０】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第６の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下かつ第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが５００画素以上の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第６の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１１１】
実施の形態２．
この発明の監視用画像認識装置の他の実施の形態について説明する。図１１は、実施の形態２による監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１１において、図１と同一符号は同一又は相当のものを示し説明を省略する。図１１において、６ａは差分部５から背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する正の閾値と負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定し、差分データに偏り有りと判定した場合は、正の閾値を正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を負の差分値の最大値に変更して正及び負の閾値を出力する閾値演算部である。
【０１１２】
７は差分部５から差分データを受け、閾値演算部６ａから正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを各々正の閾値と負の閾値により２値化して、背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、この変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部である。
【０１１３】
８ａは変化領域抽出部７から変化領域データを受け、変化領域が所定の判定条件に適合した場合、監視区域に異常有りとを判定し、判定結果を出力する認識処理部、９ａは認識処理部８ａから判定結果を受け、監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部である。１０ａは監視用画像認識装置であり、符号６ａ、８ａ、９ａ及び１〜５、７を付した構成を含む。
【０１１４】
次に、監視用画像認識装置１０ａの動作を図１１により説明する。但し、ビデオ入力部１〜差分部５までの動作は、図１に示す実施の形態１による監視用画像認識装置１０のビデオ入力部１〜差分部５の動作と同一であるので重複する動作説明を省略する。尚、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの差分部５においても、差分データに含まれる正の差分値及び負の差分値は絶対値とせず、そのままの値とする。
【０１１５】
閾値演算部６ａの動作を図１１、図１２により説明する。図１２は、閾値演算部６ａの動作フローを示す説明図である。図１２において、Ｓ２０は閾値演算処理を開始するステップ、Ｓ２１は差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分けるステップ、Ｓ２２は正のヒストグラムと負のヒストグラムを生成するステップ、Ｓ２３は正及び負のヒストグラムの山（以下、極大部と称す）を検索するステップ、Ｓ２４は正の閾値と負の閾値とを設定するステップ、Ｓ２５は正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出するステップ、Ｓ２６は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ２７は第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ２７ａは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ２７ｂは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定するステップ、Ｓ２８は閾値変更有りを出力するステップ、Ｓ２９は閾値変更無しを出力するステップ、Ｓ３０は正及び負の閾値の値を必要に応じて変更処理し出力するステップである。
【０１１６】
閾値演算部６ａは、差分部５から背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを受けて閾値演算処理を開始（ステップＳ２０）し、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分け（ステップＳ２１）、正及び負の差分値毎に演算処理して正のヒストグラムと負のヒストグラムを生成（ステップＳ２２）し、正及び負のヒストグラムの極大部を検索する（ステップＳ２３）。ここで、正及び負のヒストグラムの極大部の検索方法は、上述の実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６の極大部の検索方法と同一である。即ち、正及び負のヒストグラムの上昇曲線とそれに続く下降曲線を有する区間を見出すものである。
【０１１７】
次に、閾値演算部６ａは、差分データを２値化する閾値を正及び負の差分値毎に設定（ステップＳ２４）する。この閾値設定方法は、上述の実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６の閾値設定方法と同一である。又、閾値を公知のモード法、判別分析法により求めても良い。
【０１１８】
又、閾値演算部６ａは、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の極大部の検索（ステップＳ２３）の後、正及び負のヒストグラムの極大部の極大部の有無を検出（ステップＳ２５）する。次に、閾値演算部６ａはステップＳ２４にて設定した正及び負の閾値を受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出（ステップＳ２６）する。
【０１１９】
次に、閾値演算部６ａは、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ２７）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合は、ステップＳ２７ａに進み、そうでない場合はステップＳ２９に進む。尚、ステップＳ２７の判定に用いる所定の画素数は、図５に示す閾値演算部６の第２の他の動作にて説明したステップＳ７ｂの判定と同様の理由により５００画素とする。
【０１２０】
次に、閾演算部６ａは、ステップＳ２７ａに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ２７ａ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合ステップＳ２７ｂに進み、そうでない場合ステップＳ２９に進む。
【０１２１】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ２７ｂに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ２７ｂ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ２８に進み、そうでない場合はステップＳ２９に進む。尚、ステップＳ２７ｂの判定に用いる所定の回数は、上述の閾値演算部６の第１の他の動作にて説明したステップＳ７ａの判定と同様の理由により３回（又は３回以上）とする。
【０１２２】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ２８に進んだ場合、閾値変更有りを出力してステップＳ３０に進む。又、閾値演算部６ａは、ステップＳ２９に進んだ場合、閾値変更無しを出力してステップＳ３０に進む。
【０１２３】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ３０にて、閾値変更有りを受けた場合、ステップＳ２４にて設定した正の閾値を正の差分値の最大値、負の閾値を負の差分値の最大値に変更して正及び負の閾値を変化領域抽出部７に出力し、閾値変更無しを受けた場合、ステップＳ４にて設定した正及び負の閾値を変更せずに変化領域抽出部７に出力する。
【０１２４】
次に、変化領域抽出部７の動作を図１１により説明する。変化領域抽出部７は、差分部５からの複数の正の差分値と複数の負の差分値とを含む差分データと、閾値演算部６ａからの正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により、複数の負の差分値を負の閾値により、閾値以上のものは「１」、閾値以下のものは「０」の１ビットのデータに２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、「０」は顕著な変化が無いことを示している。この「１」となる差分値に該当する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部８ａに出力する。
尚、正及び負の閾値が各々正の差分値の最大値、負の差分値の最大値の場合は「１」となる差分値がないので変化領域が抽出されないことになる。
【０１２５】
次に、認識処理部８ａの動作を図１１、図１３により説明する。図１３は、認識処理部８ａの動作フローを示す説明図である。図１３において、Ｓ１０〜Ｓ１５は、各々図１０に示すＳ１０〜Ｓ１５に相当する。図１１において、Ｓ０は認識処理を開始するステップ、Ｓ１１は複数の変化領域の統合処理を行う領域統合処理ステップ、Ｓ１２は変化領域が一定時間有るか否かを判定するステップ、Ｓ１３は変化領域を形成する差分値に対応する画素数が所定の範囲か否か、即ち変化領域が所定の範囲か否かを判定するステップ、Ｓ１４は変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定するステップ、Ｓ１５は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定するステップ、Ｓ１７は監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を出力するステップ、Ｓ１８は監視区域内に異常無しとするステップを示す。
【０１２６】
認識処理部８ａのステップＳ０〜ステップＳ１４の各々の動作及び各々のステップでの判定条件は、図１０に示す認識処理部８のステップＳ０〜ステップＳ１４と同一であるので、ここまでは簡略に説明する。必要であれば、上述の実施の形態１に示した認識処理部８の動作説明を参照されたい。
認識処理部８ａは、変化領域抽出部７ａから変化領域データを受け、認識処理を開始（ステップＳ１０）し、必要に応じて変化領域の領域統合処理（ステップＳ１１）を行う。
【０１２７】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１２において、変化領域が一定時間有るか否かを判定し、変化領域データが適合する場合はステップＳ１３に進み、変化領域データが適合しない場合はステップＳ１８に進む。認識処理部８ａは、ステップＳ１３に進んだ場合、変化領域が所定の範囲か否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１４進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１２８】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１４に進んだ場合、変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１５進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１２９】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１５に進んだ場合、変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１７進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１３０】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１７に進んだ場合、監視区域内に異常有りを示す判定結果を通知処理部８に出力し、ステップＳ１８に進んだ場合、監視区域内に異常無しとする。
【０１３１】
尚、認識処理部８ａの各種判定（ステップＳ１２〜Ｓ１５）は、この実施の形態１に示す順序に限定されず、順不同に判定しても良いし、ステップＳ１２〜ステップＳ１５の各判定は、監視区域の状況に応じて何れかを省略しても良いし、その判定条件を他の判定条件と入れ替え又は他の判定条件を追加しても良い。尚、認識処理部８ａはソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１３２】
次に、通知処理部９ａの動作を図１１により説明する。通知処理部９ａは、認識処理部８ａからの第２の判定結果を受けた場合、監視区域に異常が有ることを外部に通知する処理を行う。この通知処理は、監視用画像認識装置１０ａよりも上位の処理装置、例えば監視システム等に特定の信号を出力したり、監視用画像認識装置１０ａ自体にブザー等を設けることで行われる。尚、通知処理部９ａはソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１３３】
尚、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの閾値演算部６ａは、図１２に示すステップＳ２７、Ｓ２７ａ、Ｓ２７ｂの各判定条件に適合した場合は、差分データに偏り有りと判定し、閾値変更有りを出力して正の閾値と負の閾値とを各々の差分値の最大値に変更して出力したが、この閾値演算部６ａの閾値変更動作を、一旦差分データに偏り有りと判定して閾値変更有りを出力した場合、以降所定の回数連続して差分データの偏り有無の判定結果にかかわらず、正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更しても良い。この場合には、太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して正か負に偏ったり、微妙に輝度値を変化する非通知対象による差分データに、たまたま差分データ偏り無しの判定が出たとしても、正及び負の閾値を連続して最大値に変更して変化領域抽出部７に出力するので変化領域抽出部７にて変化領域が抽出されず、不要な通知処理が行われる虞を回避できる。
【０１３４】
以上説明したように、この実施の形態２に示す監視用画像認識装置１０ａによれば、差分部５からの差分データを受け、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を各々２値化する正及び負の閾値を設定すると共に、正の閾値以上の正の差分値の数を示す第１の画素数又は負の閾値以上の負の差分値の数を示す第２の画素数が５００画素数以上か否かと正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す結果が３回連続したか否かとにより、差分データの偏り有無を判定し差分データの偏り有りと判定した場合は正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更して出力する閾値演算部６ａと、差分データを正及び負の閾値により２値化して変化領域を抽出し変化領域データを出力する変化領域抽出部７と、変化領域データを受け、監視区域の異常の有無を判定し判定結果を出力する認識処理部８ａと、第２の判定結果を受け、監視区域に異常が有ることを通知する通知処理部９とを備えたので、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のヘッドライト等の比較的連続して差分データが正か負に偏る非通知対象等に絞り込めると共に、通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げないので、非通知対象による不要な通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１３５】
又、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの閾値演算部６ａの閾値変更動作を、一旦差分データに偏り有りと判定したら以降の差分データの偏り判定結果にかかわらず、所定の回数連続して正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更した場合には、太陽の照り陰りや車両のライト等の微妙に輝度値を変化する非対象等による差分データに、たまたま差分データ偏り無しの判定が出たとしても、閾値演算部６ａは、その判定結果には対応せず、正及び負の閾値を最大値に変更して変化領域抽出部７に出力するので変化領域抽出部７にて変化領域が抽出されず、より非通知対象等による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できる。
【０１３６】
【発明の効果】
この発明による監視用画像認識装置によれば、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、差分データを受け、複数の正の差分値を２値化する正の閾値と複数の負の差分値を２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記複数の正の差分値より正のヒストグラムを生成し、前記複数の負の差分値より負のヒストグラムを生成し、前記正のヒストグラム及び前記負のヒストグラムの極大部を検索し、この検索結果より前記差分データの偏り有無を判定して前記差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、差分データと正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値より２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値より２値化して求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、変化領域データと第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果の内容が差分データに偏り有りの場合は監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が監視区域に異常有りの場合は外部に通知する通知処理部とを備えたので、差分データに偏りが生じる非通知対象等の場合は、監視区域に異常無しと判定し、外部に通知をしないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データに偏りが無い場合は、実質的に変化領域により監視区域の異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１３７】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１３８】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に差分データの偏りの原因を非通知対象等に絞り込むことができるので、より非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できる。
【０１３９】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上かつ複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するのでで、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４０】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数の数が所定の画素数以上かつ複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げず、又、差分データの偏りの原因を非通知対象等に絞り込むことができるので、より非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４１】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部が有ったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できるので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１４２】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部があったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できるので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１４３】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数を示す第１の画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数を示す第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下かつ第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部があったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４４】
次の発明による監視用画像認識装置によれば、背景画像と現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、差分データを受け、複数の正の差分値を２値化する正の閾値と複数の負の差分値を２値化する負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定し、差分データに偏り有りと判定した場合は正の閾値を複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を複数の負の差分値の最大値に変更して正の閾値と負の閾値とを出力する閾値演算部と、差分データと正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値により２値化して求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、変化領域データを受け、変化領域が所定の判定条件に適合する場合は監視区域に異常有りと判定して判定結果を出力する認識処理部と、判定結果を受け、前記監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部とを備えたので、差分データに偏りが有る非通知対象等の場合には、正の閾値と負の閾値とを各々の最大値に変更するので、変化領域が抽出されず、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データに偏りが無い場合は、実質的に変化領域により監視区域の異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１４５】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は差分データに偏り有りと判定した場合は、所定の回数連続して正の閾値は複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値は複数の負の差分値の最大値に変更して正の閾値と負の閾値を出力するので、差分データに偏りが有る非通知対象等に微妙な輝度変化があったとしても変化領域は抽出されないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による監視用画像認識装置１０を示す説明図である。
【図２】 閾値演算部６の動作を示す説明図である。
【図３】 （ａ）は負のヒストグラムの一例を示す説明図、（ｂ）は正のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図４】 閾値演算部６の第１の他の動作を示す説明図である。
【図５】 閾値演算部６の第２の他の動作を示す説明図である。
【図６】 閾値演算部６の第３の他の動作を示す説明図である。
【図７】 閾値演算部６の第４の他の動作を示す説明図である。
【図８】 閾値演算部６の第５の他の動作を示す説明図である。
【図９】 閾値演算部６の第６の他の動作を示す説明図である。
【図１０】 認識処理部８の動作を示す説明図である。
【図１１】 この発明の実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａを示す説明図である。
【図１２】 閾値演算部６ａの動作を示す説明図である。
【図１３】 認識処理部８ａの動作を示す説明図である。
【図１４】 従来の監視用画像認識装置４０を示す説明図である。
【図１５】 背景画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図１６】 現画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図１７】 （ａ）は負のヒストグラムの一例を示す説明図、（ｂ）は正のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図１８】 変化領域を画像表示した状態を示す説明図である。
【図１９】 変化領域を複数画像表示した状態を示す説明図である。
【図２０】 他の現画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図２１】 変化領域を画像表示した状態を示す説明図である。
【図２２】 マスク処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１ ビデオ入力部、 ２ Ａ／Ｄ変換部 ３ 現画像データ部、 ４ 背景画像データ部、５ 差分部、 ６ 閾値演算部、 ６ａ 閾値演算部、７ 変化領域抽出部、 ８ 認識処理部、 ８ａ 認識処理部、 ９ 通知処理部、 １０監視用画像認識装置、 １０ａ 監視用画像認識装置。
【発明の属する技術分野】
この発明は、監視区域又は監視対象をビデオカメラ等により撮像し、その画像により監視区域又は監視対象の異常の有無を監視する監視システム等に用いられる監視用画像認識装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の監視用画像認識装置について説明する。図１４は、従来の監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１４において、３１は監視区域を撮像した画像信号を順次入力するビデオ入力部、３２はビデオ入力部３１からの画像信号をデジタル化し、デジタル画像データに変換するＡ／Ｄ変換部、３３はＡ／Ｄ変換部３２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する現画像データ部、３４はＡ／Ｄ変換部３２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データと比較するための背景画像データを出力する背景データ部である。
【０００３】
３５は現画像データ部３３から現画像データを受け、背景画像データ部３４から背景画像データを受け、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差分値を算出し差分データを出力する差分部、３６は差分部３５から差分データを受け、差分値を顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する閾値を求める閾値演算部、３７は差分部３５から差分データを受け、閾値演算部３６から閾値を受け、差分データを閾値により２値化して、背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部、３８は変化領域抽出部３７から変化領域データを受け、変化領域が予め設定した条件に合致するか否かにより、監視区域の異常の有無を判定して判定結果を出力する認識処理部、３９は認識処理部３８からの判定結果を受け、判定結果の内容が異常有りの場合は異常有りを外部に通知する通知処理部である。４０は監視用画像認識装置であり符号３１〜３９を付した構成を含む。
【０００４】
次に、従来の監視用画像認識装置４０の動作を図１４、図１５及び図１６により説明する。図１５は背景画像データの元となる画像を示す。図１５において、４１はＴ字状の道路、４２は壁、４３は敷地、４４は敷地を示す。図１６は現画像データの元となる画像を示す。図１６において、４５は敷地４３内に侵入した人物を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。尚、図１５に示す画像の方が図１６に示す画像よりも古い時刻に撮像した画像である。
【０００５】
ビデオ入力部３１は、外部装置（図示しない）からの監視区域を撮像した図１５や図１６に示すような画像の画像信号を受け取りＡ／Ｄ変換部３２に出力する。Ａ／Ｄ変換部３２はその画像信号をデジタル化しデジタル画像データに変換して出力する。現画像データ部３３は、Ａ／Ｄ変換部３２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する。背景画像データ部３４は、Ａ／Ｄ変換部３２からのデジタル画像データを順次又は必要に応じて入力して記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データを背景画像データとして出力する。
【０００６】
差分部３５は、現画像データ部３３から現画像データを受け、背景画像データ部３４から背景画像データを受け、両者をビット単位で比較し、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する。
【０００７】
次に、閾値演算部３６の動作を図１７（ａ）、（ｂ）により説明する。図１７（ａ）は負の差分値より生成した負のヒストグラムの一例である。図１７（ａ）において、横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ａは負の閾値である。又、図１７（ａ）に示す負のヒストグラムにおいて、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図１７（ａ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が小さくなる変化、即ち、負の差分値が大きくなることを示す。
【０００８】
図１７（ｂ）は正の差分値より生成した正のヒストグラムの一例である。図１７（ｂ）において、横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ｂは正の閾値である。又、図１７（ｂ）に示す正のヒストグラムにおいて、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図１７（ｂ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が大きくなる変化、即ち、正の差分値が大きくなることを示す。
【０００９】
閾値演算部３６は、差分部３５からの差分データを受けて、複数の正の差分値と複数の負の差分値とについて演算処理して正のヒストグラムと負のヒストグラムとを生成すると共に、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する閾値を正及び負の差分値毎に求め、求めた正の閾値と負の閾値とを出力する。
【００１０】
閾値演算部３６は、例えば、図１７（ｂ）に示すように正のヒストグラムに山（以下、極大部と称する）がある場合は、その極大値に対応する差分値又は極大値の近傍の度数に対応する差分値のＢを正の閾値とし、正のヒストグラムに極大部がない場合は、正の差分値の最大値を正の閾値として出力する。又、閾値演算部３６は、同様に図１７（ａ）に示すように負のヒストグラムに極大部がある場合は、その極大値に対応する差分値又は極大値の近傍の度数に対応する差分値のＡを負の閾値とし、負のヒストグラムに極大部がない場合は、負の差分値の最大値を正の閾値として出力する。
【００１１】
次に、変化領域抽出部３７の動作を図１４、図１８により説明する。図１８は画像表示した変化領域を示す説明図である。図１８において、４６は図１６に示す人物４５による変化領域を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。変化領域抽出部３７は差分部３５から差分データを受け、閾値演算部３６から正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値を正の閾値以上のものは「１」、以下のものは「０」の１ビットのデータに２値化する。又、変化領域抽出部３７は、複数の負の差分値についても負の閾値により同様に「１」又は「０」に２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、この「１」となる差分値に対応する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部３７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部３８に出力する。
【００１２】
次に、認識処理部３８の動作を図１４、図１９により説明する。図１９は、変化領域が複数抽出された場合を示す説明図である。図１９において、４７、４８、４９は各々変化領域であり、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。
【００１３】
認識処理部３８は、変化領域抽出部３７から変化領域データを受け、認識処理を行うが、変化領域データが図１９に示すように、変化領域４７、４８、４９の３つの変化領域を含む場合、それらを統合処理して図１８に示す変化領域４６のような１つの変化領域とする。
【００１４】
認識処理部３８は、変化領域データを受け、必要に応じて変化領域を統合処理後、変化領域が予め設定した複数の判定条件に適合するか否かにより、監視区域に異常有りか否かを判定して監視区域の異常の有無を示す判定結果を通知処理部３９に出力する。
【００１５】
次に、通知処理部３９は、認識処理部３８からの判定結果の内容が異常有りの場合、外部に監視区域に異常が有ることを通知する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
従来の監視用画像認識装置４０は以上のように構成され、変化領域抽出部３７は撮像した画像の輝度値の差を示す差分値より変化領域を求めるので、監視区域内に通知対象がない場合でも監視区域内の一部に輝度値の変化があれば、それを変化領域として求めてしまい、仮に、その変化領域が認識処理部３８に設定した判定条件の全てに適合すれば、監視区域内に人物等の通知対象がない場合でも異常有りと通知してしまい、利用者に不要な対応を強いるという問題点がある。特に、監視区域が屋外である場合、監視区域内に入射する太陽の照り陰り、夜間の車両のライト、何らかの影、又は何らかによる反射光等々により不要な通知をしてしまう虞がある。
【００１７】
この問題点の対処方法として、危険個所をマスクするという手法が知られている。この手法を図２０、図２１、図２２により説明する。図２０は他の現画像データの元となる画像を示す。図２０において、５０は道路４１を走行する車両、５１は車両５０のライトが照射された地面を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は、各々図１５に示す、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。図２１は画像表示した変化領域を示す説明図である。図２１において、５２は道路４１を走行する車両５０による変化領域、５３は地面５１による変化領域を示し、道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４は各々図１５に示す道路４１、壁４２、敷地４３、敷地４４に対応する。図２２はマスク処理した状態を示す説明図である。図２２において、図２２の上部と右部とを占める５４はマスク処理部、５５は地面５１のうちマスク処理しきれない外乱部であり、壁４２、敷地４３は各々図１５に示す壁４２、敷地４３に対応する。
【００１８】
次に、マスク処理の効果について述べる。例えば、マスク処理が施されていない場合に、図２１に示す変化領域５２、５３が図１４に示す認識処理部３８の判定条件に適合すると、監視区域に異常有りの判定結果が図１４に示す通知処理部３９に出力されて通知処理部３９により通知がなされる。しかしながら、図２２に示すマスク処理部５４のように、マスク処理を施して不可視化し、その部分には何も映らないように、若しくは映っていても固定画像となるように機械的、電気的又はソフトウェア的に隠蔽処理することにより、図２０に示す車両５０や地面５１の一部が図２２に示すマスク処理部５５に含まれるので、車両５０や地面５１の一部の変化領域を求めることがなく、不要な通知を防止できる。
【００１９】
しかし、マスク処理を行うことは監視区域内の検知範囲を狭めるものであり、自ずからマスク処理の範囲には限界がある。例えば、図２２に示す外乱部５５までもマスク処理を行うと敷地４３までも不検知範囲とすることになり、所望の監視を行うことが難しくなる。したがって、仮に、図２２に示す外乱部５５により得られた変化領域が、図１４に示す認識処理部３８の判定条件に適合した場合、通知処理されてしまうので、上述の問題点を解消しきれず、利用者に不要な対応を招く結果となる。
【００２０】
この発明は以上のような問題点を解消するためになされたもので、監視区域内に生じる輝度変化が通知対象によるものか否かを判別し、非通知対象による通知処理を抑制し、利用者に不要な対応を招くことを防止すると共に、確実な通知処理を行うことを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
この発明による監視用画像認識装置は、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記複数の正の差分値より正のヒストグラムを生成し、前記複数の負の差分値より負のヒストグラムを生成し、前記正のヒストグラム及び前記負のヒストグラムの極大部を検索し、この検索結果より前記差分データの偏り有無を判定して前記差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた背景画像データに対する現画像データの変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたものである。
【００２２】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２３】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２４】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと前記複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２５】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと前記複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２６】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２７】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２８】
又、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数を示す第１の画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数を示す第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下、かつ前記第１の画素数と前記第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合は偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するものである。
【００２９】
次の発明による監視用画像認識装置は、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを設定すると共に、前記複数の正の差分値と前記複数の負の差分値とにより前記差分データの偏り有無を判定し、前記差分データに偏り有りの場合は前記正の閾値を前記複数の正の差分値の最大値に変更すると共に前記負の閾値を前記複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力する閾値演算部と、前記差分データと前記正の閾値と前記負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた背景画像データに対する現画像データの変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、前記変化領域データを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合する場合は前記監視区域に異常有りと判定して判定結果を出力する認識処理部と、前記判定結果を受け、前記監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部とを備えたものである。
【００３０】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置は、閾値演算部は差分データに偏り有りと判定した場合は、所定の回数連続して正の閾値を複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力するものである。
【００３１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
この発明の監視用画像認識装置の一実施の形態について説明する。図１は、この発明の実施の形態１による監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１において、１はビデオカメラ等の外部装置（図示しない）により監視区域を撮像した画像信号を順次入力するビデオ入力部、２はビデオ入力部１からの画像信号を画素毎にデジタル化し、デジタル画像データに変換して出力するＡ／Ｄ変換部、３はＡ／Ｄ変換部２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する現画像データ部、４はＡ／Ｄ変換部２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データを基準用の背景画像データとして出力するか、又は記録したデジタル画像データを処理し、基準用の背景画像データを作成して出力する背景データ部である。
【００３２】
５は現画像データ部３からの現画像データと背景画像データ部４からの背景画像データとを受け、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を算出し、正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部、６は差分部５から差分データを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する正の閾値と負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部である。
【００３３】
７は差分部５から差分データを受け、閾値演算部６から正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値を正の閾値により２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値により２値化して背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部である。
【００３４】
８は変化領域抽出部７からの変化領域データと閾値演算部６からの第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果の内容が差分データに偏り有りの場合は監視区域に異常無しと判定して監視区域の異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部、９は認識処理部８から第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が監視区域に異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部である。１０は監視用画像認識装置であり符号１〜９を付した構成を含む。
【００３５】
次に、監視用画像認識装置１０の動作を図１により説明する。ビデオ入力部１は、例えば、外部装置（図示しない）からの監視区域を撮像した図１５、図１６や図２０に示すような画像を示す画像信号をフレーム単位で受け取りＡ／Ｄ変換部２に出力する。尚、画像は、例えば５１２画素×４８０ラインの１フレームの画像信号により形成される。又、画像信号の入力間隔は、フレーム単位（１／３０秒）或は任意に設定可能である。
【００３６】
Ａ／Ｄ変換部２は、入力した画像信号を１画素当たり８ビットの多値データにデジタル化してデジタル画像データを出力する。このデジタル画像データは、主に画素の輝度値の濃淡（０〜２５５の多階調に分類する）を示すものである。
【００３７】
現画像データ部３は、Ａ／Ｄ変換部２からの最新のデジタル画像データを現画像データとして出力する。尚、現画像データ部３はデジタル画像データを必要に応じて一時的に記録した後に現画像データとして出力するようにしても良い。
【００３８】
背景画像データ部４は、Ａ／Ｄ変換部２からのデジタル画像データを順次又は定期的に記録し、現画像データよりも古いデジタル画像データ（通常２フレーム以上前のものを用いている）を現画像データと比較する為の背景画像データとして出力する。尚、背景画像データとしては、単に記録したデジタル画像データを出力するのではなく、記録したデジタル画像データを処理して背景画像データを作成して出力しても良い。
【００３９】
差分部５は、現画像データ部３から現画像データを受け、背景画像データ部４から背景画像データを受け、両者を画素毎にビット単位で比較し、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを閾値演算部６と変化領域抽出部７とに出力する。
【００４０】
尚、差分部５において、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とをそのまま出力する手法や、各々の差分値の絶対値をとり、それを差分データとして出力したりする手法があるが、この監視用画像認識装置１０の差分部５では、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とをそのまま出力する。
【００４１】
次に、閾値演算部６の動作を図１、図２、図３（ａ）、（ｂ）により説明する。図２は、閾値演算部６の動作フローを示す説明図である。図２において、Ｓ０は閾値演算処理を開始するステップ、Ｓ１は差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分けるステップ、Ｓ２は正のヒストグラムと負のヒストグラムとを生成するステップ、Ｓ３は正及び負のヒストグラムの山（以下、極大部と称す）を検索するステップ、Ｓ４は正の閾値と負の閾値とを設定するステップ、Ｓ５は変化領域抽出部７へ正及び負の閾値を出力するステップ、Ｓ６は正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出するステップ、Ｓ７は正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００４２】
図３（ａ）は、負のヒストグラムの一例である。図３（ａ）において横軸は差分値、縦軸は度数（画素数）を示し、Ｃは負の閾値である。図３（ａ）に示す負のヒストグラム中、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図３（ａ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が小さくなる変化、即ち、負の差分値が大きくなることを示す。
【００４３】
図３（ｂ）は、正のヒストグラムの一例である。図３（ｂ）において横軸は差分値、縦軸に度数（画素数）を示し、Ｄは正の閾値である。図３（ｂ）に示す正のヒストグラム中、横軸の０付近から急激に度数が下降する曲線が示されているが、この下降曲線はノイズ又はノイズによる誤差である。尚、図３（ｂ）において、横軸の数値が大きくなる程輝度値が大きくなる変化、即ち、正の差分値が大きくなることを示す。
【００４４】
尚、図３（ａ）に示す負のヒストグラムは、図２２に示すマスク処理を施した上で、図１５に示す画像を背景画像データとし、図２０に示す画像を現画像データとした場合の負の差分値から生成したものであり、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムは、その場合の正の差分値から生成したものである。したがって、図３（ａ）に示す負のヒストグラム、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムに表れるのは、ノイズを除き、実質的に外乱部５５による差分データのみであるので、図３（ａ）に示す負のヒストグラムには、横軸の０付近の急激に度数が降下しているノイズ又はノイズによる誤差成分しか表れず、図３（ｂ）に示す正のヒストグラムには極大部を１つ有する分布が表れている。
図３（ａ）、（ｂ）に示すような正の差分値と負の差分値との分布の偏り、即ち正負の偏りは、通知対象によって生じることがあまりなく、太陽の照り陰りや車両のライト等の非通知対象によって生じる場合が多い。したがって、正の差分値及び負の差分値に、このような正方向と負方向との偏りが有るか否か判定することにより、通知対象か非通知対象かを判定できる。但し、非通知対象である太陽の照り陰りや車両のライト等は、比較的持続すると共に微妙な変化を伴うものであるので、図３（ａ）、（ｂ）に示すように、分布が明確に別れる場合ばかりではなく、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の大きさが大きく異なった分布となったりする場合もある。
【００４５】
閾値演算部６は、差分部５からの差分データを受け閾値演算処理を開始（ステップＳ０）し、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分け（ステップＳ１）、正及び負の差分値毎に演算処理し、それらの値に応じて、例えば図３（ａ）、図１７（ａ）に示す負のヒストグラムや、図３（ｂ）、図１７（ｂ）に示す正のヒストグラムを生成する（ステップＳ２）。
【００４６】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラム各々についてヒストグラムの横軸の０から差分値の大きくなる方へある一定の間隔（１０程度が好ましい）毎の前後の差分値の度数を比較し、後の差分値の度数が前の差分値の度数より大きくなる場合（所謂上昇曲線）から、後の差分値の度数が前の差分値の度数より小さくなる場合（所謂下降曲線）に移る区間の有無を見出して正及び負のヒストグラムの極大部を検索する（ステップＳ３）。
【００４７】
尚、閾値演算部６により生成されるヒストグラムは、差分データに応じて、図３（ｂ）や図１７（ａ）、（ｂ）のように極大部が１つでなく、極大部が多数ある場合も考えられるが、この閾値演算部６は、上昇から下降に移る区間を見出した時点で極大部の検索を終了する。
【００４８】
次に、閾値演算部６は、差分データを２値化する閾値を正の差分値、負の差分値毎に設定する（ステップＳ４）。正及び負の閾値の設定方法は両者とも同一であるので、以下、正負の区別を省略して閾値の設定方法を説明する。閾値演算部６は、ヒストグラムに極大部がない場合、即ち、図３（ａ）に示す負のヒストグラムのような場合は、そのヒストグラムを生成する差分値の最大値を閾値とする。尚、図３（ａ）にて負の閾値Ｃは負の差分値の最大値である。又、閾値演算部６は、ヒストグラムに極大部がある場合、即ちステップＳ３で上昇曲線から下降曲線に移る区間を見出した場合、その上昇から下降に移った時の差分値と一定間隔後の差分値との中間の差分値を閾値とする。例えば、この場合の閾値として、図３（ｂ）に示す閾値Ｄ、図１７（ａ）に示す閾値Ａ、図１７（ｂ）に示す閾値Ｂが相当する。
【００４９】
尚、閾値演算部６のステップＳ４の閾値設定方法において、ステップＳ３にて見出した上昇から下降に移る区間内をさらに区切り、前後の差分値の度数を比較して、その区間を狭めつつ極大値を求め、その極大値に対応する差分値を閾値としても良い。又、閾値演算部６の閾値設定方法として以上説明した方法の他に、公知の閾値設定方法である極小値（谷）に対応する差分値を閾値とするモード法や閾値ｔによってヒストグラムの分布を２つのクラスに分割したとき、クラス分散が最大となるような閾値ｔを求める判別分析法等によって求めても良い。
【００５０】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを変化領域抽出部７に出力する（ステップＳ５）。
【００５１】
又、閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索（ステップＳ３）の検索結果を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出し検出結果を出力する（ステップＳ６）。
【００５２】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か判定（ステップＳ７）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００５３】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。又、閾値演算部６は、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００５４】
又、閾値演算部６の他の動作を図４により説明する。この図４に示す閾値演算部６の他の動作は、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等のような比較的連続して生じる非通知対象に絞り込み、それによる通知処理を防止すると共に、たまたま差分データが偏った場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図４に示す閾値演算部６の他の動作を第１の他の動作と称する。
図４は、閾値演算部６の第１の他の動作フローを示す説明図である。図４において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ７は正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ７ａは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００５５】
閾値演算部６の第１の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００５６】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力する（ステップＳ６）。
【００５７】
次に、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か判定（ステップＳ７）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ７ａに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００５８】
閾値演算部６は、ステップＳ７ａに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ７ａ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０においては、このステップＳ７ａの判定に用いる所定の回数を３回（又は３回以上）とする。これは、後述する認識処理部８における判定条件のうち、変化領域が一定時間あるか否か、変化領域が所定の速度か否か、という２つの条件を判定する上で、監視用画像認識装置１０の一連の動作を最低３回必要とするからである。尚、認識処理部８において、変化領域が一定時間あるか否か、変化領域が所定の速度か否かという２つの判定条件を用いない場合、上述の閾値演算部６の第１の他の動作のステップＳ７ａ判定に用いる所定の回数は２回（又は２以上）でよい。
【００５９】
閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００６０】
又、閾値演算部６の他の動作を図５により説明する。この図５に示す閾値演算部６の他の動作は、太陽の照り陰りや車両のライト等の非通知対象による通知処理を防止すると共に、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図５に示す閾値演算部６の他の動作を第２の他の動作と称する。
図５は、閾値演算部６の第２の他の動作フローを示す説明図である。図５において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｂは第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ７ｃは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ８ｂは差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９ｂは差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００６１】
閾値演算部６の第２の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００６２】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力（ステップＳ６）し、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００６３】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｂ）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合はステップＳ７ｃに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｂの判定に用いる所定の画素数は、例えば通知対象を人物とした場合、その通知対象を認識する上で必要とする最低画素数の２．５倍程度に設定するのが好ましい。この実施の形態１による監視用画像認識装置１０では、認識処理部８の後述する判定条件において、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数を２００画素とするので、閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂに用いる所定の画素数を５００画素とする。
【００６４】
次に、閾演算部６は、ステップＳ７ｃに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ７ｃ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００６５】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００６６】
又、閾値演算部６の他の動作を図６により説明する。この図６に示す閾値演算部６の他の動作は、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等のような比較的連続して生じる非通知対象に絞り込み、それによる通知処理を防止すると共に、たまたま差分データが偏った場合や、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合等の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図６に示す閾値演算部６の他の動作を第３の他の動作と称する。
図６は、閾値演算部６の第３の他の動作フローを示す説明図である。図６において、ステップＳ０〜ステップＳ６は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ６に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｂは第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ７ｃは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ７ｄは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定ステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００６７】
閾値演算部６の第３の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００６８】
閾値演算部６は、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の検索結果（ステップＳ３）を受け、正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出して検出結果を出力（ステップＳ６）し、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００６９】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｂ）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合はステップＳ７ｃに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、閾値演算部６の他の第３の動作のステップＳ７ｂの判定に用いる所定の画素数は、上述の閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂと同様の理由により５００画素とする。
【００７０】
次に、閾演算部６は、ステップＳ７ｃに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ７ｃ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合はステップＳ７ｄに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
【００７１】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ７ｄに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ７ｄ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｄの判定に用いる所定の回数は、上述の閾値演算部６の第１の他の動作のステップＳ７ａと同様の理由により３回（又は３回以上）とする。
【００７２】
閾値演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００７３】
又、閾値演算部６の他の動作を図７により説明する。この図７に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止するものである。尚、以下、図７に示す閾値演算部６の他の動作を第４の他の動作と称する。
図７は、閾値演算部６の第４の他の動作フローを示す説明図である。図７において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ｂは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求めるステップ、Ｓ７ｅはステップＳ６ｂにて求めた比率が所定の比率以下か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００７４】
閾値演算部６の第４の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００７５】
閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求める（ステップＳ６ｂ）。
【００７６】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率か否かを判定（ステップＳ７ｅ）し、ステップＳ６ｂで求めた画素数の比率が所定の比率以下の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｅの判定に用いる所定の比率は、５〜２５％の範囲内で監視区域の状況や通知対象を何にするか等に応じて設定する。
【００７７】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００７８】
又、閾値演算部６の他の動作を図８により説明する。この図８に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止するものである。尚、以下、図８に示す閾値演算部６の他の動作を第５の他の動作と称する。
図８は、閾値演算部６の第５の他の動作フローを示す説明図である。図８において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ａは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ７ｆは第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００７９】
閾値演算部６の第５の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００８０】
閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出する（ステップＳ６ａ）。
【００８１】
次に、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下か否かを判定（ステップＳ７ｆ）し、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。
尚、このステップＳ７ｆの判定に用いる所定の画素数は、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数以下に設定するのが好ましい。この実施の形態１による監視用画像認識装置１０では、認識処理部８の後述する判定条件において、通知対象を認識する上で必要とする最低画素数を２００画素とするので、閾値演算部６の第５の他の動作のステップＳ７ｆに用いる所定の画素数を２００画素とする。
【００８２】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００８３】
又、閾値演算部６の他の動作を図９により説明する。この図９に示す閾値演算部６の他の動作は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの極大部の有無にかかわらず、差分データの偏り有無を判定して差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力し、太陽の照り陰りや車両のライト等ような非通知対象による通知処理を防止すると共に、通知対象による差分データでも偏る場合、即ち通知対象が監視区域内の遠方に位置した場合の通知処理を妨げないようにするものである。尚、以下、図９に示す閾値演算部６の他の動作を第６の他の動作と称する。
図９は、閾値演算部６の第６の他の動作フローを示す説明図である。図９において、ステップＳ０〜ステップＳ５は各々図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５に相当するので説明を省略する。Ｓ６ｂは正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下、第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求めるステップ、Ｓ７ｅはステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率か否かを判定するステップ、Ｓ７ｇは第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ８は差分データ偏り有りを示す第１の判定結果を出力するステップ、Ｓ９は差分データ偏り無しを示す第１の判定結果を出力するステップである。
【００８４】
閾値演算部６の第６の他の動作のうち、閾値演算処理開始（ステップＳ０）〜変化領域抽出部７への正の閾値と負の閾値との出力（ステップＳ５）は、上述の閾値演算部６の図２に示すステップＳ０〜ステップＳ５の動作と同一であるので説明を省略する。
【００８５】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ４にて設定した正の閾値と負の閾値とを受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出して両者を比較し、画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求める（ステップＳ６ｂ）。
【００８６】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率以下か否かを判定（ステップＳ７ｅ）し、ステップＳ６ｂにて求めた画素数の比率が所定の比率以下の場合はステップＳ７ｇに進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｅの判定に用いる所定の比率は、５〜２５％の範囲内で監視区域の状況や通知対象を何にするか等に応じて設定する。
【００８７】
次に、閾値演算部６は、ステップＳ７ｇに進んだ場合、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ７ｇ）し、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合はステップＳ８に進み、そうでない場合はステップＳ９に進む。尚、このステップＳ７ｇの判定に用いる所定の画素数は、上述の閾値演算部６の第２の他の動作のステップＳ７ｂと同様の理由により５００画素とする。
【００８８】
次に、閾演算部６は、ステップＳ８に進んだ場合、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力し、ステップＳ９に進んだ場合、差分データに偏り無しを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力する。
【００８９】
尚、以上説明した閾値演算部６の図２に示す動作のステップＳ７、図４に示す第１の他の動作のステップＳ７、図５に示す第２の他の動作のステップＳ７ｃ及び図６に示す第３の他の動作ステップＳ７ｃにおいて、判定条件を「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か」としたが、正及び負のヒストグラムの極大部に限定するものでなく、正及び負のヒストグラムの谷（以下、極小部と称する）としても良い。即ち、別途、正及び負のヒストグラムの極小部を検索し、正及び負のヒストグラムの極小部の有無を検出した上で、上述の「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否か」を、「正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極小部が有るか否か」としても差分データの偏りを判定できる。
【００９０】
尚、図２、図４〜図９に示した閾値演算部６の動作は、ソフトウェア上で容易に具現化することができるので、閾値演算部６に図２に示す動作、図４〜図９に示す第１〜第６の他の動作を記録する記録部を設け、必要に応じて何れかの動作を適宜選択して設定できるようにしても良い。
【００９１】
尚、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６は、図２に示す動作を行うが、閾値演算部６が図４〜図９に示す第１〜第６の他の動作の何れを行ったとしても、この実施の形態１による監視用画像認識装置１０の変化領域抽出部７、認識処理部８、通知処理部９の動作は、閾値演算部６が図２に示す動作をした場合と同様である。
【００９２】
次に、変化領域抽出部７の動作を図１により説明する。変化領域抽出部７は、差分部５からの複数の正の差分値と複数の負の差分値とを含む差分データと、閾値演算部６からの正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により、複数の負の差分値を負の閾値により、閾値以上は「１」、以下は「０」の１ビットのデータに２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、「０」は顕著な変化が無いことを示しいる。この「１」となる差分値に該当する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部８に出力する。
【００９３】
次に、認識処理部８の動作を図１０により説明する。図１０は、認識処理部８の動作フローを示す説明図である。図１０において、Ｓ１０は認識処理を開始するステップ、Ｓ１１は複数の変化領域の領域統合処理を行うステップ、Ｓ１２は変化領域が一定時間有るか否かを判定するステップ、Ｓ１３は変化領域を形成する「１」に変換された差分値に対応する画素数が所定の範囲か否か、即ち変化領域が所定の範囲か否かを判定するステップ、Ｓ１４は変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定するステップ、Ｓ１５は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定するステップ、Ｓ１６は第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しか否かを判定するステップ、Ｓ１７は監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を出力するステップ、Ｓ１８は監視区域内に異常無しを示す第２の判定結果を出力するステップを示す。
【００９４】
認識処理部８は、変化領域抽出部７から変化領域データを受け、認識処理を開始（ステップＳ１０）する。認識処理部８は、変化領域データが複数の変化領域から形成されている場合等、必要に応じて、図１４に示す認識処理部３８と同様に変化領域の領域統合処理（ステップＳ１１）を行う。
【００９５】
次に、認識処理部８は、変化領域が一定時間有るか否かを判定（ステップＳ１２）し、変化領域が一定時間有る場合はステップＳ１３に進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１２の判定に用いる一定時間は、処理回数を時間に置き換えている。即ち、ステップＳ１２にて複数回（３回）連続で同様の変化領域を判定した場合、一定時間有ると看做すものである。
【００９６】
次に、認識処理部８は、変化領域が所定の範囲か否かを判定（ステップＳ１３）し、変化領域が所定の範囲の場合はステップＳ１４進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。
尚、ステップＳ１３の判定に用いる所定の範囲は、２００画素〜４００００画素の範囲内で設定する。例えば、通知対象を人物とし、その人物を通知対象として認識する上で必要となる人物の画像上での画素数の最低値を２００画素と設定した場合、数名〜十数名が同時に侵入した場合を考慮して、２００画素〜１０００画素を所定の範囲としたり、２００画素〜１００００画素を所定の範囲としたり、必要に応じて所定の範囲を設定する。
【００９７】
次に、認識処理部８は、変化領域が所定の縦横寸法比か否かを判定（ステップＳ１４）し、変化領域が所定の縦横寸法比の場合はステップＳ１５進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１４の判定に用いる所定の縦横寸法比は、通知対象を何にするか等に応じて設定すれば良い。
【００９８】
次に、認識処理部８は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定（ステップＳ１５）し、変化領域が所定の速度で移動している場合はステップＳ１６進み、そうでない場合はステップＳ１８に進む。尚、ステップＳ１６の判定に用いる所定の速度は、通知対象が通常移動できる速度程度に設定すれば良い。
【００９９】
次に、認識処理部８は、第１の判定結果の内容が差分データ偏り無しか否かを判定（ステップＳ１６）する。認識処理部８は、閾値演算部６からの第１の判定結果の内容が差分データに偏り無し場合はステップＳ１７進み、差分データに偏り有りの場合はステップＳ１８に進む。
【０１００】
次に、認識処理部８は、ステップＳ１７に進んだ場合、監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を通知処理部９に出力し、ステップＳ１８に進んだ場合、監視区域内に異常無しを示す第２の判定結果を通知処理部９に出力する。
【０１０１】
尚、認識処理部８の各種判定（ステップＳ１２〜Ｓ１６）は、この実施の形態１に示す順序に限定されず、順不同に判定しても良い。又、第１の判定結果の内容を判定するステップＳ１６の判定を除き、変化領域に対する判定を行うステップＳ１２〜ステップＳ１５の判定は、監視区域の状況や通知対象等々の監視条件に応じて何れかを省略しても良いし、その判定条件を他の判定条件と入れ替え又は他の判定条件を追加しても良い。尚、認識処理部８はソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１０２】
次に通知処理部９の動作を図１により説明する。通知処理部９は、認識処理部８からの異常有りを示す第２の判定結果を受けた場合、監視区域に異常が有ることを外部に通知する処理を行う。この通知処理は、監視用画像認識装置１０よりも上位の処理装置、例えば監視システム等に特定の信号を出力したり、監視用画像認識装置１０自体にブザー等を設けることで行われる。尚、通知処理部９はソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１０３】
以上説明したように、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０によれば、差分部５からの差分データを受け、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を各々２値化する正及び負の閾値を設定して変化領域抽出部７に出力すると共に差分データの偏り有無を判定し第１の判定結果を認識処理部８に出力する閾値演算部６と、変化領域抽出部７からの変化領域データと閾値演算部６からの第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は、監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果が差分データに偏り有りの場合は、監視区域に異常無しと判定して第２の判定結果を出力する認識処理部８と、第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が異常有りの場合は外部に通知する通知処理部９とを備えたので、太陽の照り陰りや車両のヘッドライト等の差分データが正か負に偏る非通知対象等の場合は、外部に通知することがなく、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データが正か負に偏らない場合は、変化領域により異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１０４】
さらに、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かにより、差分データの偏り有無を判定するので、容易にかつ確実に差分データの偏り有無を判定できる。
【０１０５】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第１の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合が３回連続した場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して差分データが偏る非通知対象等に絞り込むことができる。したがって、第１の他の動作を適用した閾値演算部６を構成に含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、たまたま差分データが偏ったとしても、変化領域により判定するので、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０６】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第２の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が５００画素以上かつ正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第２の他の動作を適用した閾値演算部６を構成に含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０７】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第３の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数又は第２の画素数が５００画素数以上かつ正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有りを示す結果が３回連続した場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して差分データが偏る非通知対象等に絞り込むことができ、さらに通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第３の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１０８】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第４の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数とを比較して画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率を求め、この画素数の比率が所定の比率以下の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できる。したがって、第４の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１０９】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第５の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが通知対象を認識する上で必要とする最低画素数となる２００画素以下の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できる。したがって、第５の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１１０】
又、この実施の形態１に示す監視用画像認識装置１０の閾値演算部６において、第６の他の動作を適用した場合は、閾値演算部６は、第１の画素数と第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下かつ第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが５００画素以上の場合は、差分データの偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を認識処理部８に出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの両者に極大部が有ったとしても、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げない。したがって、第６の他の動作を適用した閾値演算部６を構成を含む監視用画像認識装置１０によれば、より非通知対象による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１１１】
実施の形態２．
この発明の監視用画像認識装置の他の実施の形態について説明する。図１１は、実施の形態２による監視用画像認識装置の構成を示す説明図である。図１１において、図１と同一符号は同一又は相当のものを示し説明を省略する。図１１において、６ａは差分部５から背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを顕著な変化とみなすか否かの何れかに２値化する正の閾値と負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定し、差分データに偏り有りと判定した場合は、正の閾値を正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を負の差分値の最大値に変更して正及び負の閾値を出力する閾値演算部である。
【０１１２】
７は差分部５から差分データを受け、閾値演算部６ａから正の閾値と負の閾値とを受け、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを各々正の閾値と負の閾値により２値化して、背景画像データに対する現画像データの変化領域を求め、この変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部である。
【０１１３】
８ａは変化領域抽出部７から変化領域データを受け、変化領域が所定の判定条件に適合した場合、監視区域に異常有りとを判定し、判定結果を出力する認識処理部、９ａは認識処理部８ａから判定結果を受け、監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部である。１０ａは監視用画像認識装置であり、符号６ａ、８ａ、９ａ及び１〜５、７を付した構成を含む。
【０１１４】
次に、監視用画像認識装置１０ａの動作を図１１により説明する。但し、ビデオ入力部１〜差分部５までの動作は、図１に示す実施の形態１による監視用画像認識装置１０のビデオ入力部１〜差分部５の動作と同一であるので重複する動作説明を省略する。尚、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの差分部５においても、差分データに含まれる正の差分値及び負の差分値は絶対値とせず、そのままの値とする。
【０１１５】
閾値演算部６ａの動作を図１１、図１２により説明する。図１２は、閾値演算部６ａの動作フローを示す説明図である。図１２において、Ｓ２０は閾値演算処理を開始するステップ、Ｓ２１は差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分けるステップ、Ｓ２２は正のヒストグラムと負のヒストグラムを生成するステップ、Ｓ２３は正及び負のヒストグラムの山（以下、極大部と称す）を検索するステップ、Ｓ２４は正の閾値と負の閾値とを設定するステップ、Ｓ２５は正及び負のヒストグラムの極大部の有無を検出するステップ、Ｓ２６は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数（以下第１の画素数と称する）と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数（以下、第２の画素数と称する）とを算出するステップ、Ｓ２７は第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定するステップ、Ｓ２７ａは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定するステップ、Ｓ２７ｂは正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定するステップ、Ｓ２８は閾値変更有りを出力するステップ、Ｓ２９は閾値変更無しを出力するステップ、Ｓ３０は正及び負の閾値の値を必要に応じて変更処理し出力するステップである。
【０１１６】
閾値演算部６ａは、差分部５から背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の正方向の差である複数の正の差分値と負方向の差である複数の負の差分値とを含む差分データを受けて閾値演算処理を開始（ステップＳ２０）し、差分データに含まれる複数の正の差分値と複数の負の差分値とを切り分け（ステップＳ２１）、正及び負の差分値毎に演算処理して正のヒストグラムと負のヒストグラムを生成（ステップＳ２２）し、正及び負のヒストグラムの極大部を検索する（ステップＳ２３）。ここで、正及び負のヒストグラムの極大部の検索方法は、上述の実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６の極大部の検索方法と同一である。即ち、正及び負のヒストグラムの上昇曲線とそれに続く下降曲線を有する区間を見出すものである。
【０１１７】
次に、閾値演算部６ａは、差分データを２値化する閾値を正及び負の差分値毎に設定（ステップＳ２４）する。この閾値設定方法は、上述の実施の形態１による監視用画像認識装置１０の閾値演算部６の閾値設定方法と同一である。又、閾値を公知のモード法、判別分析法により求めても良い。
【０１１８】
又、閾値演算部６ａは、正のヒストグラム及び負のヒストグラムの極大部の極大部の検索（ステップＳ２３）の後、正及び負のヒストグラムの極大部の極大部の有無を検出（ステップＳ２５）する。次に、閾値演算部６ａはステップＳ２４にて設定した正及び負の閾値を受け、第１の画素数と第２の画素数とを算出（ステップＳ２６）する。
【０１１９】
次に、閾値演算部６ａは、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上か否かを判定（ステップＳ２７）し、第１の画素数又は第２の画素数が所定の画素数以上の場合は、ステップＳ２７ａに進み、そうでない場合はステップＳ２９に進む。尚、ステップＳ２７の判定に用いる所定の画素数は、図５に示す閾値演算部６の第２の他の動作にて説明したステップＳ７ｂの判定と同様の理由により５００画素とする。
【０１２０】
次に、閾演算部６ａは、ステップＳ２７ａに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有るか否かを判定（ステップＳ２７ａ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合ステップＳ２７ｂに進み、そうでない場合ステップＳ２９に進む。
【０１２１】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ２７ｂに進んだ場合、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続したか否かを判定（ステップＳ２７ｂ）し、正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合はステップＳ２８に進み、そうでない場合はステップＳ２９に進む。尚、ステップＳ２７ｂの判定に用いる所定の回数は、上述の閾値演算部６の第１の他の動作にて説明したステップＳ７ａの判定と同様の理由により３回（又は３回以上）とする。
【０１２２】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ２８に進んだ場合、閾値変更有りを出力してステップＳ３０に進む。又、閾値演算部６ａは、ステップＳ２９に進んだ場合、閾値変更無しを出力してステップＳ３０に進む。
【０１２３】
次に、閾値演算部６ａは、ステップＳ３０にて、閾値変更有りを受けた場合、ステップＳ２４にて設定した正の閾値を正の差分値の最大値、負の閾値を負の差分値の最大値に変更して正及び負の閾値を変化領域抽出部７に出力し、閾値変更無しを受けた場合、ステップＳ４にて設定した正及び負の閾値を変更せずに変化領域抽出部７に出力する。
【０１２４】
次に、変化領域抽出部７の動作を図１１により説明する。変化領域抽出部７は、差分部５からの複数の正の差分値と複数の負の差分値とを含む差分データと、閾値演算部６ａからの正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により、複数の負の差分値を負の閾値により、閾値以上のものは「１」、閾値以下のものは「０」の１ビットのデータに２値化する。
ここで、「１」は、背景画像データに対して現画像データが顕著に変化していることを示し、「０」は顕著な変化が無いことを示している。この「１」となる差分値に該当する画素により形成される領域が背景画像データに対する現画像データの変化領域である。
変化領域抽出部７は、求めた変化領域を示す変化領域データを認識処理部８ａに出力する。
尚、正及び負の閾値が各々正の差分値の最大値、負の差分値の最大値の場合は「１」となる差分値がないので変化領域が抽出されないことになる。
【０１２５】
次に、認識処理部８ａの動作を図１１、図１３により説明する。図１３は、認識処理部８ａの動作フローを示す説明図である。図１３において、Ｓ１０〜Ｓ１５は、各々図１０に示すＳ１０〜Ｓ１５に相当する。図１１において、Ｓ０は認識処理を開始するステップ、Ｓ１１は複数の変化領域の統合処理を行う領域統合処理ステップ、Ｓ１２は変化領域が一定時間有るか否かを判定するステップ、Ｓ１３は変化領域を形成する差分値に対応する画素数が所定の範囲か否か、即ち変化領域が所定の範囲か否かを判定するステップ、Ｓ１４は変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定するステップ、Ｓ１５は変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定するステップ、Ｓ１７は監視区域内に異常有りを示す第２の判定結果を出力するステップ、Ｓ１８は監視区域内に異常無しとするステップを示す。
【０１２６】
認識処理部８ａのステップＳ０〜ステップＳ１４の各々の動作及び各々のステップでの判定条件は、図１０に示す認識処理部８のステップＳ０〜ステップＳ１４と同一であるので、ここまでは簡略に説明する。必要であれば、上述の実施の形態１に示した認識処理部８の動作説明を参照されたい。
認識処理部８ａは、変化領域抽出部７ａから変化領域データを受け、認識処理を開始（ステップＳ１０）し、必要に応じて変化領域の領域統合処理（ステップＳ１１）を行う。
【０１２７】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１２において、変化領域が一定時間有るか否かを判定し、変化領域データが適合する場合はステップＳ１３に進み、変化領域データが適合しない場合はステップＳ１８に進む。認識処理部８ａは、ステップＳ１３に進んだ場合、変化領域が所定の範囲か否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１４進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１２８】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１４に進んだ場合、変化領域が所定の縦横寸法か否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１５進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１２９】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１５に進んだ場合、変化領域が所定の速度で移動しているか否かを判定し、変化領域が適合する場合はステップＳ１７進み、変化領域が適合しない場合はステップＳ１８に進む。
【０１３０】
次に、認識処理部８ａは、ステップＳ１７に進んだ場合、監視区域内に異常有りを示す判定結果を通知処理部８に出力し、ステップＳ１８に進んだ場合、監視区域内に異常無しとする。
【０１３１】
尚、認識処理部８ａの各種判定（ステップＳ１２〜Ｓ１５）は、この実施の形態１に示す順序に限定されず、順不同に判定しても良いし、ステップＳ１２〜ステップＳ１５の各判定は、監視区域の状況に応じて何れかを省略しても良いし、その判定条件を他の判定条件と入れ替え又は他の判定条件を追加しても良い。尚、認識処理部８ａはソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１３２】
次に、通知処理部９ａの動作を図１１により説明する。通知処理部９ａは、認識処理部８ａからの第２の判定結果を受けた場合、監視区域に異常が有ることを外部に通知する処理を行う。この通知処理は、監視用画像認識装置１０ａよりも上位の処理装置、例えば監視システム等に特定の信号を出力したり、監視用画像認識装置１０ａ自体にブザー等を設けることで行われる。尚、通知処理部９ａはソフトウェア上で構成するのが一般的である。
【０１３３】
尚、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの閾値演算部６ａは、図１２に示すステップＳ２７、Ｓ２７ａ、Ｓ２７ｂの各判定条件に適合した場合は、差分データに偏り有りと判定し、閾値変更有りを出力して正の閾値と負の閾値とを各々の差分値の最大値に変更して出力したが、この閾値演算部６ａの閾値変更動作を、一旦差分データに偏り有りと判定して閾値変更有りを出力した場合、以降所定の回数連続して差分データの偏り有無の判定結果にかかわらず、正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更しても良い。この場合には、太陽の照り陰りや車両のライト等の比較的連続して正か負に偏ったり、微妙に輝度値を変化する非通知対象による差分データに、たまたま差分データ偏り無しの判定が出たとしても、正及び負の閾値を連続して最大値に変更して変化領域抽出部７に出力するので変化領域抽出部７にて変化領域が抽出されず、不要な通知処理が行われる虞を回避できる。
【０１３４】
以上説明したように、この実施の形態２に示す監視用画像認識装置１０ａによれば、差分部５からの差分データを受け、差分データに含まれる複数の正及び負の差分値を各々２値化する正及び負の閾値を設定すると共に、正の閾値以上の正の差分値の数を示す第１の画素数又は負の閾値以上の負の差分値の数を示す第２の画素数が５００画素数以上か否かと正のヒストグラムと負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す結果が３回連続したか否かとにより、差分データの偏り有無を判定し差分データの偏り有りと判定した場合は正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更して出力する閾値演算部６ａと、差分データを正及び負の閾値により２値化して変化領域を抽出し変化領域データを出力する変化領域抽出部７と、変化領域データを受け、監視区域の異常の有無を判定し判定結果を出力する認識処理部８ａと、第２の判定結果を受け、監視区域に異常が有ることを通知する通知処理部９とを備えたので、差分データの偏りの原因を太陽の照り陰りや車両のヘッドライト等の比較的連続して差分データが正か負に偏る非通知対象等に絞り込めると共に、通知対象が監視区域内の遠方にある場合等の通知処理を妨げないので、非通知対象による不要な通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、確実な通知処理を期待できる。
【０１３５】
又、この実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａの閾値演算部６ａの閾値変更動作を、一旦差分データに偏り有りと判定したら以降の差分データの偏り判定結果にかかわらず、所定の回数連続して正及び負の閾値を各々の差分値の最大値に変更した場合には、太陽の照り陰りや車両のライト等の微妙に輝度値を変化する非対象等による差分データに、たまたま差分データ偏り無しの判定が出たとしても、閾値演算部６ａは、その判定結果には対応せず、正及び負の閾値を最大値に変更して変化領域抽出部７に出力するので変化領域抽出部７にて変化領域が抽出されず、より非通知対象等による通知処理を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できる。
【０１３６】
【発明の効果】
この発明による監視用画像認識装置によれば、背景画像データと現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、差分データを受け、複数の正の差分値を２値化する正の閾値と複数の負の差分値を２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記複数の正の差分値より正のヒストグラムを生成し、前記複数の負の差分値より負のヒストグラムを生成し、前記正のヒストグラム及び前記負のヒストグラムの極大部を検索し、この検索結果より前記差分データの偏り有無を判定して前記差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、差分データと正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値より２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値より２値化して求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、変化領域データと第１の判定結果とを受け、変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ第１の判定結果の内容が差分データに偏り無しの場合は監視区域に異常有りと判定し、第１の判定結果の内容が差分データに偏り有りの場合は監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、第２の判定結果を受け、第２の判定結果の内容が監視区域に異常有りの場合は外部に通知する通知処理部とを備えたので、差分データに偏りが生じる非通知対象等の場合は、監視区域に異常無しと判定し、外部に通知をしないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データに偏りが無い場合は、実質的に変化領域により監視区域の異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１３７】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１３８】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に差分データの偏りの原因を非通知対象等に絞り込むことができるので、より非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できる。
【０１３９】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上かつ複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するのでで、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４０】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数の数が所定の画素数以上かつ複数の正の差分値より生成した正のヒストグラムと複数の負の差分値より生成した負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げず、又、差分データの偏りの原因を非通知対象等に絞り込むことができるので、より非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４１】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部が有ったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できるので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１４２】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数正の差分値に対応する画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部があったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できるので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できる。
【０１４３】
又、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数を示す第１の画素数と負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数を示す第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下かつ第１の画素数と第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力するので、例え、正のヒストグラムと負のヒストグラムとに極大部があったとしても容易に差分データの偏り有無を判定できると共に通知対象等が遠方にいる場合の通知処理を妨げないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【０１４４】
次の発明による監視用画像認識装置によれば、背景画像と現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、差分データを受け、複数の正の差分値を２値化する正の閾値と複数の負の差分値を２値化する負の閾値とを設定すると共に、複数の正の差分値と複数の負の差分値とにより差分データの偏り有無を判定し、差分データに偏り有りと判定した場合は正の閾値を複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を複数の負の差分値の最大値に変更して正の閾値と負の閾値とを出力する閾値演算部と、差分データと正の閾値と負の閾値とを受け、複数の正の差分値を正の閾値により２値化すると共に複数の負の差分値を負の閾値により２値化して求めた変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、変化領域データを受け、変化領域が所定の判定条件に適合する場合は監視区域に異常有りと判定して判定結果を出力する認識処理部と、判定結果を受け、前記監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部とを備えたので、差分データに偏りが有る非通知対象等の場合には、正の閾値と負の閾値とを各々の最大値に変更するので、変化領域が抽出されず、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのを防止できると共に、差分データに偏りが無い場合は、実質的に変化領域により監視区域の異常の有無を判定するので、確実な通知処理を期待できる。
【０１４５】
さらに、次の発明による監視用画像認識装置によれば、閾値演算部は差分データに偏り有りと判定した場合は、所定の回数連続して正の閾値は複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値は複数の負の差分値の最大値に変更して正の閾値と負の閾値を出力するので、差分データに偏りが有る非通知対象等に微妙な輝度変化があったとしても変化領域は抽出されないので、非通知対象等による通知を抑制でき、利用者に不要な対応を招くのをさらに防止できると共に、より確実な通知処理を期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施の形態１による監視用画像認識装置１０を示す説明図である。
【図２】 閾値演算部６の動作を示す説明図である。
【図３】 （ａ）は負のヒストグラムの一例を示す説明図、（ｂ）は正のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図４】 閾値演算部６の第１の他の動作を示す説明図である。
【図５】 閾値演算部６の第２の他の動作を示す説明図である。
【図６】 閾値演算部６の第３の他の動作を示す説明図である。
【図７】 閾値演算部６の第４の他の動作を示す説明図である。
【図８】 閾値演算部６の第５の他の動作を示す説明図である。
【図９】 閾値演算部６の第６の他の動作を示す説明図である。
【図１０】 認識処理部８の動作を示す説明図である。
【図１１】 この発明の実施の形態２による監視用画像認識装置１０ａを示す説明図である。
【図１２】 閾値演算部６ａの動作を示す説明図である。
【図１３】 認識処理部８ａの動作を示す説明図である。
【図１４】 従来の監視用画像認識装置４０を示す説明図である。
【図１５】 背景画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図１６】 現画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図１７】 （ａ）は負のヒストグラムの一例を示す説明図、（ｂ）は正のヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図１８】 変化領域を画像表示した状態を示す説明図である。
【図１９】 変化領域を複数画像表示した状態を示す説明図である。
【図２０】 他の現画像データの元となる画像を示す説明図である。
【図２１】 変化領域を画像表示した状態を示す説明図である。
【図２２】 マスク処理を示す説明図である。
【符号の説明】
１ ビデオ入力部、 ２ Ａ／Ｄ変換部 ３ 現画像データ部、 ４ 背景画像データ部、５ 差分部、 ６ 閾値演算部、 ６ａ 閾値演算部、７ 変化領域抽出部、 ８ 認識処理部、 ８ａ 認識処理部、 ９ 通知処理部、 １０監視用画像認識装置、 １０ａ 監視用画像認識装置。
Claims (10)
- 予め記録された監視区域の背景画像データと順次入力される前記監視区域の現画像データとの差を求め、この差を閾値により２値化して前記背景画像データに対する前記現画像データの変化領域を求め、この変化領域の状態より前記監視区域の異常の有無を判定して結果を通知する監視用画像認識装置において、
前記背景画像データと前記現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、
前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記複数の正の差分値より正のヒストグラムを生成し、前記複数の負の差分値より負のヒストグラムを生成し、前記正のヒストグラム及び前記負のヒストグラムの極大部を検索し、この検索結果より前記差分データの偏り有無を判定して前記差分データの偏り有無を示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、
前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた前記変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、
前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、
前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたことを特徴とする監視用画像認識装置。 - 閾値演算部は前記正のヒストグラムと前記負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の監視用画像認識装置。
- 閾値演算部は前記正のヒストグラムと前記負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の監視用画像認識装置。
- 閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記正のヒストグラムと前記負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部が有る場合は、差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の監視用画像認識装置。
- 閾値演算部は正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数又は負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数が所定の画素数以上、かつ前記正のヒストグラムと前記負のヒストグラムとの何れか一方のみに極大部有りを示す判定結果が所定の回数連続した場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の監視用画像認識装置。
- 予め記録された監視区域の背景画像データと順次入力される前記監視区域の現画像データとの差を求め、この差を閾値により２値化して前記背景画像データに対する前記現画像データの変化領域を求め、この変化領域の状態より前記監視区域の異常の有無を判定して結果を通知する監視用画像認識装置において、
前記背景画像データと前記現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、
前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と前記負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、
前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた前記変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、
前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、
前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたことを特徴とする監視用画像認識装置。 - 予め記録された監視区域の背景画像データと順次入力される前記監視区域の現画像データとの差を求め、この差を閾値により２値化して前記背景画像データに対する前記現画像データの変化領域を求め、この変化領域の状態より前記監視区域の異常の有無を判定して結果を通知する監視用画像認識装置において、
前記背景画像データと前記現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、
前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数と前記負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数との何れか一方のみが所定の画素数以下の場合は差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、
前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた前記変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、
前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、
前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたことを特徴とする監視用画像認識装置。 - 予め記録された監視区域の背景画像データと順次入力される前記監視区域の現画像データとの差を求め、この差を閾値により２値化して前記背景画像データに対する前記現画像データの変化領域を求め、この変化領域の状態より前記監視区域の異常の有無を判定して結果を通知する監視用画像認識装置において、
前記背景画像データと前記現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する 差分部と、
前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを出力すると共に、前記正の閾値以上の複数の正の差分値に対応する画素数を示す第１の画素数と前記負の閾値以上の複数の負の差分値に対応する画素数を示す第２の画素数とを比較して求めた画素数の多い方に対する画素数の少ない方の画素数の比率が所定の比率以下、かつ前記第１の画素数と前記第２の画素数との何れか一方のみが所定の画素数以上の場合は偏り有りと判定して差分データに偏り有りを示す第１の判定結果を出力する閾値演算部と、
前記差分データと前記複数の正の閾値と前記複数の負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた前記変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、
前記変化領域データと前記第１の判定結果とを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合し、かつ前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り無しの場合は前記監視区域に異常有りと判定し、前記第１の判定結果の内容が前記差分データに偏り有りの場合は前記監視区域に異常無しと判定して異常の有無を示す第２の判定結果を出力する認識処理部と、
前記第２の判定結果を受け、前記第２の判定結果の内容が異常有りを示す場合は外部に通知する通知処理部とを備えたことを特徴とする監視用画像認識装置。 - 予め記録された監視区域の背景画像データと順次入力される前記監視区域の現画像データとの差を求め、この差を閾値により２値化して前記背景画像データに対する前記現画像データの変化領域を求め、この変化領域の状態より前記監視区域の異常の有無を判定して結果を通知する監視用画像認識装置において、
前記背景画像データと前記現画像データとの画素毎の輝度値の差を求め、正方向の差を示す複数の正の差分値と負方向の差を示す複数の負の差分値とを含む差分データを出力する差分部と、
前記差分データを受け、前記複数の正の差分値を前記２値化する正の閾値と前記複数の負の差分値を前記２値化する負の閾値とを設定すると共に、前記複数の正の差分値と前記複数の負の差分値とにより前記差分データの偏り有無を判定し、前記差分データに偏り有りの場合は前記正の閾値を前記複数の正の差分値の最大値に変更すると共に前記負の閾値を前記複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力する閾値演算部と、
前記差分データと前記正の閾値と前記負の閾値とを受け、前記複数の正の差分値を前記正の閾値により前記２値化すると共に前記複数の負の差分値を前記負の閾値により前記２値化して求めた前記変化領域を示す変化領域データを出力する変化領域抽出部と、
前記変化領域データを受け、前記変化領域が所定の判定条件に適合する場合は前記監視区域に異常有りと判定して判定結果を出力する認識処理部と、
前記判定結果を受け、前記監視区域に異常が有ることを外部に通知する通知処理部とを備えたことを特徴とする監視用画像認識装置。 - 閾値演算部は差分データに偏り有りと判定した場合は、所定の回数連続して正の閾値を複数の正の差分値の最大値に変更すると共に負の閾値を複数の負の差分値の最大値に変更して前記正の閾値と前記負の閾値とを出力することを特徴とする請求項９に記載の監視用画像認識装置。
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1996
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