JP4087045B2

JP4087045B2 - Train presence / absence determination method and apparatus and monitoring system

Info

Publication number: JP4087045B2
Application number: JP2000213437A
Authority: JP
Inventors: 勝政恩田; 泰之道本; 厚人森; 照男石田; 正治森下; 直樹山梨; 裕二鈴木
Original assignee: Panasonic Corp; Central Japan Railway Co; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Central Japan Railway Co; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2000-07-13
Filing date: 2000-07-13
Publication date: 2008-05-14
Anticipated expiration: 2020-07-13
Also published as: JP2002029421A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、線路沿線に撮像装置を取り付け、撮像装置からの映像を処理することによって、撮像範囲内に列車が存在するか否かを自動判定する列車有無判定方法および装置とその装置を利用した監視システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
線路沿線に設置した撮像装置からの映像をA/D変換して得られる画像を処理することによって、画像中に存在する列車および人を検出する方法として、特開平9-26472号公報記載の装置が知られている。以下、この装置について図16および図17を参照して説明する。図16は上記特開平9-26472号公報記載の駅ホーム転落者検知装置の構成を示している。図16において、駅ホ−ムへ進入してくる列車を検知するためのエリアを設定する列車検知エリア設定部1607は、赤外線カメラ部1601により撮像される映像に対し、進入する列車を検知するための列車検知エリア1703を図17のように設定する。列車検知エリア1703の設定は、画面上のＸＹ座標を４点指定し、囲まれる四角形の内部が検知エリアとなる。また、その位置はホーム1701に隣接する線路1702の列車進入側で、且つ、転落者が存在しないようなホーム端外部に設定される。列車は画像において左側から進入し、列車検知エリア1703を通過した後、転落者検知エリア1704内へ進入する。
【０００３】
列車検知エリア1703に進入した列車を検知する列車検知部1608は、２値化処理部1605により列車検知エリア1703内で抽出された成分が列車であるかの判定を行う。判定は設定された画素数の値と、抽出された成分の画素数との比較により行う。設定値は、列車検知エリア1703内に列車が存在する場合に、それが映像上有する画素数をカメラの画角計算から算出して求め、実際に抽出された成分の画素数が設定値を越える場合に、これを列車として検知する。列車を検知している間は連続して転落者検知マスク部1609に検知出力を行なう。転落者検知マスク部1609は、列車検知部1608における列車検知出力を受けて、転落者検知部1610の検知処理を中断することにより、列車が転落者検知エリア1704に進入した場合の誤検知を防止し、また、検知出力を受けてから一定時間検知を中断することにより、列車が列車検知エリア1703外に出た後、映像から消えるまでの間も転落者検知エリア1704内における誤検知を防止する。
【０００４】
また、駅に進入する列車を画像処理によって検知する別の方法として、特開平11-152034号公報に記載の方法がある。以下、特開平11-152034号公報記載の列車監視システムについて図18を参照して説明する。図18において、カメラ1801は駅に進入する列車（電車、機関車も含む）の先頭部を撮像するようにホームの列車進入端側に線路上に向けて設置し、カメラ1802は駅を出発した列車の最後部を撮像するようにホームの列車の先頭端側に線路上に向けて設置する。画像認識部1805は、分配器1803または1804からの映像信号をデジタル変換するA/D変換部1805Aと、A/D変換部1805Aからの信号により画像の輪郭を抽出する輪郭抽出部1805Bと、予め設定された列車すなわち当該駅を通るすべての列車の先頭部および最後尾の画像の輪郭を記憶するメモリ部1805Cと、輪郭抽出部1805Bからのデータをメモリ部1805Cから読み出したデータと比較し、一致を判定する判定部1805Dとから構成され、カメラ1801または1802からの映像信号に基づき画像認識する。
【０００５】
画像認識部1805では、分配器1803または1804からの映像信号をA/D変換部1805Aでデジタル信号に変換し、輪郭抽出部1805Bで微分等により画像の輪郭（画像の濃淡の段差）を抽出し、制御部1809を介し判定部1805Dに入力し、メモリ部1805Cから読み出した列車の先頭部の画像の輪郭と比較し、所要の一致率以上にて列車の進入を判定する。この場合、認識すべき画像は運行されている列車の種類数に限られるので、判断の基準とする一致率を低く設定できる
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の列車検知方法は、列車の検知エリアと転落者検知エリアを画面上で異なる位置に設定する必要があるため、ある設定された領域内で物体を検出し、その物体が列車であるか人であるかを識別することはできなかった。
【０００７】
また、上記従来の列車検知方法は、予め、通過するすべての列車の輪郭情報を作成し内部に保持しておく（登録しておく）必要があるため、この作業を機器設置時に行うこと自体手間のかかる作業であるだけでなく、例えば列車の型式が変更された場合などには、新規にその列車を登録しなくてはならない。また、登録されたすべての列車の輪郭情報と入力画像の輪郭情報との一致率を算出するので、非常に重い画像処理となる。さらに、列車の存在する位置により（列車はカメラに向かって近づいてくる、あるいは遠ざかっていくため）、時々刻々、列車の画像上での見かけの大きさは変化するので、列車の輪郭情報を作成したときの列車の位置でしか列車を検知するタイミングがなく、このタイミングで列車検知ミスが発生すると、この列車を見逃してしまうという問題があった。
【０００８】
本発明は、このような従来の問題を解決するものであり、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することのできる列車有無判定方法および装置とその装置を使用した監視システムを提供するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の列車有無判定方法は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出し、抽出した個々の物体について人体の基準面積に対する面積比を算出し、前記面積比が予め設定した閾値を超えた場合に列車存在評価点に加点する処理を現時刻から一定時間さかのぼる過去の時刻について行い、前記列車存在評価点の大小に基づいて列車の有無を判定することを特徴とするものであり、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができることとなる。
【００１０】
また、本発明の列車有無判定方法は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出し、抽出した領域を画像下端に投影処理して得られる投影像の長さが、予め設定した閾値を超えた場合に列車存在評価点に加点する処理を現時刻から一定時間さかのぼる過去の時刻について行い、前記列車存在評価点の大小に基づいて列車の有無を判定することを特徴とするものであり、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができることとなる。
【００１１】
また、本発明の列車有無判定方法は、上記した二つの列車存在評価点の両方を用いて、列車の有無を判定することを特徴とするものであり、より精度の高い判定ができることとなる。
【００１２】
また、本発明の列車有無判定方法は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出し、抽出した個々の物体の追跡処理を行うことにより物体の移動速度を算出し、前記移動速度が予め設定した閾値以上で、かつ、上記したいずれかの列車有無判定方法で列車ありと判定されたときにのみ列車が存在すると判定することを特徴とするものであり、より精度の高い判定ができることとなる。
【００１３】
また、本発明の列車有無判定装置は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出する物体領域抽出手段と、予め作成された人体基準面積を格納する手段と、前記抽出された物体領域の面積と前記予め作成された人体基準面積とを、現在から過去の一定期間の物体抽出結果について比較することにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定する列車有無判定手段とを備えたことを特徴とするものであり、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができることとなる。
【００１４】
また、本発明の列車有無判定装置は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出する物体領域抽出手段と、前記抽出した領域を画像下端に投影する投影像作成手段と、前記投影像の長さと予め設定された閾値とを、現時刻から過去の一定時間について比較することにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定する列車有無判定手段とを備えたことを特徴とするものであり、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができることとなる。
【００１５】
また、本発明の列車有無判定装置は、画像処理によって画像中の移動物体領域を抽出する物体領域抽出手段と、前記抽出した領域を画像下端に投影する投影像作成手段と、予め作成された人体基準面積を格納する手段と、前記抽出された物体領域の面積と前記予め作成された人体基準面積とを、現在から過去の一定期間の物体抽出結果について比較するとともに、前記投影像の長さと予め設定された閾値とを、現時刻から過去の一定時間について比較することにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定する列車有無判定手段とを備えたことを特徴とするものであり、より精度の高い判定ができることとなる。
【００１６】
また、本発明の列車有無判定装置は、上記したいずれかの列車有無判定装置において、前記画像処理によって抽出した個々の物体の追跡処理を行うことにより物体の移動速度を算出する速度算出手段を備え、前記移動速度が予め設定した閾値以上であることを条件に列車ありと判定することを特徴とするものであり、より精度の高い判定ができることとなる。
【００１７】
また、本発明は、線路沿線に沿って配置された複数の撮像装置および警報装置と、前記それぞれの撮像装置からの入力画像を基に列車が存在するか否かを判定する上記のいずれかに記載の複数の列車有無判定装置と、前記複数の警報装置および列車有無判定装置に接続されて、前記いずれかの列車有無判定装置から列車ありの判定信号を受けた場合に、前記列車を撮像した撮像装置近傍の警報装置を作動させる制御装置とを備えた監視システムであり、線路を保安する作業員に対し列車接近中の警報を発生することにより、作業員の安全を確保できることとなる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
本発明の請求項１および請求項５に対応する実施の形態１について、図１から図６を用いて説明する。図１は本実施の形態１における列車有無判定装置104の構成を示しており、入力画像から移動物体を抽出する物体領域抽出部101と、物体領域抽出部101で抽出された物体領域から入力画像中に列車が存在するか否かを判定する列車有無判定部102とを備えている。列車有無判定部102では、物体領域抽出部101で抽出された物体領域の面積と予め人体基準面積テーブル103に格納された人体基準面積とを比較するという処理を、現在から過去の一定期間の物体抽出結果について行うことにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定し、その結果を外部に出力する。入力画像は、例えば図２に示すように、線路201の沿線に取り付けられた撮像装置202から得られる。
【００１９】
次に、各部の構成についてさらに詳細に説明する。図３は物体領域抽出部101の構成を示している。画像入力部301は、例えば撮像装置202から得られるアナログの映像信号（例えばＮＴＳＣ信号）をA/D変換する等（必要に応じて、フィルタリング処理等が施されることもある）の処理を行う。画像メモリ部305には、例えば列車や人等の物体の存在しないある時刻の画像（例えば図３(b)の画像306）を蓄積しておく。差分処理部302では、逐次入力される画像（例えば図３(c)の画像307）と画像メモリ部305に蓄積された画像（例えば画像306）との差分処理を行う。２値化処理部303では、差分処理部302で得られた差分画像に対して２値化処理を行い、画像の変化領域を画素単位で抽出する。ラベリング処理部304では、２値化処理部303で得られた画素単位での変化領域を画素の連結情報等からある固まりごとにグループ化する（例えば図３(d)の画像308、この例ではグループ化された結果の概念を示しており、1つのグループが検出されている例である。）という処理を行うとともに、抽出されたグループ毎（物体毎）にその変化画素数309や外接矩形310を求めるという処理を行う。
【００２０】
人体基準面積テーブル103は、図４に示すように、画像上に写る人の大きさがカメラと人の位置関係（＝人が撮像される画像上での位置）により変化するため、あらかじめ設置環境において、撮像される画像上の位置毎に人体の基準面積（人の画像上でのみかけの大きさ）が設定されている。設定方法は、カメラの設置条件（高さ、俯角等）、光学系（画角、撮像素子）の仕様、画像入力部301のA/D変換の仕様から計算して求めてもよいし、実際に設置環境における撮像範囲内で人を移動させて、そのときに撮像される画像上での人の面積から求めてもよい。
【００２１】
次に、列車有無判定部102の処理について図５、６を用いて説明する。ある時刻Ｔkに物体領域抽出部101で物体領域が図５(a)のように抽出され、その外接矩形がRGk、面積がSTkであるとする。列車有無判定部102では、抽出された外接矩形RGkの位置に相当する人体基準面積SHkを人体基準面積テーブル103を参照して決定し、前記人体基準面積SHkに対する抽出物体の面積比STk/SHk を算出する。面積比STk/SHkが予め設定した閾値TH1より大きい場合には、列車存在評価点Sc1に加点処理を行う。本処理（各時刻における抽出物体の面積比が閾値TH1より大きい場合にSc1に加点するという処理）を、現在から過去一定期間(時刻Tk, Tk-1, Tk-2, Tk-3,….., Tk-(N-1))の物体抽出結果について行い、最終的に得られる列車存在評価点Sc1の値が十分大きいときに画像中に列車が存在すると判定する。
【００２２】
図６は列車有無判定部102の詳細な処理フローを示している。図６において、配列A[i]は、各時刻における面積比STk/SHkと閾値TH1との比較結果を格納する配列であり（STk/SHk＞TH1のとき１、STk/SHk≦TH1のとき０）、Nは配列A[i]の大きさを示している。A[0]には現時刻Tkにおける比較結果、A[1]には時刻Tk-1における比較結果、A[2]には時刻Tk-2における比較結果、……、A[N-1]には時刻Tk-(N-1)における比較結果が、それぞれ格納される。まずステップ601では、現時刻Tkの１つ前の時刻Tk-1を基準とした配列データ（A[0]に時刻Tk-1の結果、A[1]に時刻Tk-2の結果、A[2]に時刻Tk-3の結果、……が格納されている）を、現時刻Tkを基準とした配列データ（A[0]に時刻Tkの結果、A[1]に時刻Tk-1の結果、A[2]に時刻Tk-2の結果、……）に更新する処理を行う。次にステップ602では、現時刻Tkの面積比STk/SHkと閾値TH1との比較を行い、その結果を配列A[0]に格納する。ステップ603では、現時刻Tkから過去一定期間（Ｎ）についての比較結果（配列A[0]〜A[N-1]）から、列車存在評価点Sc1の累積値を算出する。ステップ604では、列車存在評価点Sc1の累積値が十分に大きな値であるか否かの判定処理を行い、十分大きな値であるときには列車が存在すると判定する。
【００２３】
以上のように、本実施の形態１によれば、列車有無判定部102において、物体領域抽出部101の処理により画像中から抽出された物体領域の位置RGkに対応する人体基準面積SHk（人体基準面積テーブル）と、抽出された物体領域の面積STkとの比STk/SHk を算出し、面積比STk/SHkが予め設定した閾値TH1より大きい場合には、列車存在評価点Sc1に加点するという処理を現在からさかのぼる過去一定期間の物体抽出結果について行い、その累積値が十分に大きい場合に画像中に列車が存在すると判定するので、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができる。
【００２４】
（実施の形態２）
次に、本発明の請求項２および請求項６に対応する実施の形態２について、図７、図８を用いて説明する。図７は本実施の形態２における列車有無判定装置704は、実施の形態１と同様な物体領域抽出部701と、物体領域抽出部701で抽出された物体領域を画面下端に投影して、その投影像の長さを算出する投影像作成部702と、投影像作成部702で算出された投影像の長さと予め設定された閾値の値とを比較することにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定する列車有無判定部703とを備えている。列車有無判定部703では、投影像作成部701で算出された投影像の長さと予め設定された閾値TH2の値とを比較するという処理を、現在から過去の一定期間の物体抽出結果について行うことにより、入力画像中に列車が存在するか否かを判定し、その結果を外部に出力する。入力画像は、例えば図２に示すように、線路201の沿線に取り付けられた撮像装置202から得られる。
【００２５】
次に、各部の構成についてさらに詳細に説明する。物体領域抽出部701については、実施の形態１で説明したものと同じであるので、説明を省略し、投影像作成部702について図8を用いて詳しく説明する。まず、図8(a)に示すように、物体領域抽出部701では、実施の形態１でも説明したように物体領域の外接矩形RGkが抽出される。投影像作成部702では、抽出された外接矩形RGkを画面下端に投影し、その投影像の長さLkを算出する。この際、図8(b)のように物体領域が２つ存在する場合には、２つの外接矩形（RGk-1(A)とRGk-1(B)）の両方について投影処理を行い、それぞれの投影像の長さa、bを足したものをその時刻の投影像長さ（Lk-1＝ａ＋ｂ）とする。
【００２６】
列車有無判定部703では、予め設定された閾値TH2と算出された投影像の長さLkとを比較し、Lk＞TH2 のとき列車存在評価点Sc2に加点するという処理を現在から過去の一定期間の物体抽出結果について行い、最終的に得られた列車存在評価点Sc2の大きさが十分に大きいときに、画像中に列車が存在すると判定する。
【００２７】
図９は列車有無判定部703の詳細な処理フローを示している。図９において、配列B[i]は、各時刻における投影像長さLkと閾値TH2との比較結果を格納する配列であり（Lk＞TH2のとき１、Lk≦TH1のとき０）、Nは配列B[i]の大きさを示している。B[0]には現時刻Tkにおける比較結果、B[1]には時刻Tk-1における比較結果、B[2]には時刻Tk-2における比較結果、……、B[N-1]には時刻Tk-(N-1)における比較結果が、それぞれ格納される。まずステップ901では、現時刻Tkの１つ前の時刻Tk-1を基準とした配列データ（B[0]に時刻Tk-1の結果、B[1]に時刻Tk-2の結果、B[2]に時刻Tk-3の結果、……が格納されている）を、現時刻Tkを基準とした配列データ（B[0]に時刻Tkの結果、B[1]に時刻Tk-1の結果、B[2]に時刻Tk-2の結果、……）に更新する処理を行う。次にステップ902では、現時刻Tkの投影像長さLkと閾値TH2との比較を行い、その結果を配列B[0]に格納する。ステップ903では、現時刻Tkから過去一定期間（Ｎ）についての比較結果（配列B[0]〜B[N-1]）から、列車存在評価点Sc2の累積値を算出する。ステップ904では、列車存在評価点Sc2の累積値が十分に大きな値であるか否かの判定処理を行い、十分大きな値であるときには列車が存在すると判定する。
【００２８】
以上のように、本実施の形態２によれば、投影像作成部702において、物体領域抽出部701の処理により画像中から抽出された物体領域を画面下端に投影し、列車有無判定部703おいて、投影像の長さLkを求め、投影像の長さLkが閾値TH2より大きい場合には、列車存在評価点Sc2に加点するという処理を現在からさかのぼる過去一定期間の物体抽出結果について行い、その累積値が十分に大きい場合に画像中に列車が存在すると判定するので、非常に軽い画像処理のみで “列車”と“人”とを区別して検知することができ、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することができる。
【００２９】
（実施の形態３）
次に、本発明の請求項３および請求項７に対応する実施の形態３について、図10、図11を用いて説明する。本実施の形態３における列車有無判定装置1005は、実施の形態１および実施の形態２で説明した列車有無判定装置の両方を組み合わせて列車の有無を判定するようにしたものである。図10中、物体領域抽出部1001、人体基準面積テーブル1003は、実施の形態１で説明したものと同じであり、投影像作成部1002は、実施の形態２で説明したものと同じである。入力画像は、例えば図２に示すように、線路201の沿線に取り付けられた撮像装置202から得られる。
【００３０】
次に、列車有無判定部1004について詳細に説明する。列車有無判定部1004の処理は、基本的には、実施の形態１で説明した列車存在評価点Sc1と、実施の形態２で説明した列車存在評価点Sc2とを算出し、その和Sc3(=Sc1+Sc2)が十分大きい場合に、列車が存在すると判定するという処理を行う。
【００３１】
図11は列車有無判定部1004の処理フローを示している。実施の形態１のステップ601〜603でSc1を算出し、実施の形態２のステップ901〜903でSc2を算出する。ステップ1101では、Sc1とSc2を加算してSc3とし、Sc3の値が十分大きい場合に列車が存在すると判定する。
【００３２】
以上のように、本実施の形態３によれば、実施の形態１の列車存在評価点Sc1および実施の形態２の列車存在評価点Sc2の両方を用いて、列車の有無を判定するようにしたので、より精度の高い列車有無判定が可能となる。
【００３３】
（実施の形態４）
次に、本発明の請求項４および請求項８に対応する実施の形態４について、図12、図13、図14を用いて説明する。本実施の形態４における列車有無判定装置1206は、実施の形態３で説明した列車有無判定装置に、画像処理によって抽出した個々の物体の追跡処理を行うことにより物体の移動速度を算出する速度算出手段を付加して、移動速度が予め設定した閾値以上であることを条件に列車ありと判定するようにしたものである。図12中、物体領域抽出部1201、人体基準面積テーブル1203は、実施の形態１で説明したものと同じである。また、投影像作成部1202は、実施の形態２で説明したものと同じである。入力画像は、例えば図２に示すように、線路201の沿線に取り付けられた撮像装置202から得られる。
【００３４】
次に、速度算出部1204について説明する。速度算出部1204では、図13に示すように、各時刻において抽出された物体間の追跡処理（例えば、ある時刻Tkに抽出された物体Ａと、一つ前の時刻Tk-1に抽出された物体Ｂとを対応付ける処理）を行うことによって物体の移動速度Vkを算出する。移動速度Vkの算出は、例えば、画像上でのみかけの移動量を求めた後、これを“カメラの設置条件”および“光学系の仕様”から実空間上での移動量（実空間移動量と呼ぶことにする。）に変換し、前記実空間移動量(m)を画像処理間隔(秒)で除することによって算出できる。
【００３５】
図14(a)は列車有無判定部1205の詳細処理フローを示している。まず、実施の形態1で説明した手順（ステップ601〜603）で列車存在評価点Sc1を算出するとともに、実施の形態2で説明した手順（ステップ901〜903）で列車存在評価点Sc2を算出する。ステップ1402では、前記Sc1およびSc2および速度算出部1204で算出された移動速度Vkの値から、列車の有無を判定する。すなわち、前記列車存在評価点Sc1と列車存在評価点Sc2を加算してSc3(=Sc1+Sc2)を算出し、このSc3の値が十分大きく、しかも速度算出部1201で算出された移動速度Vkがある速度より速い場合に列車が存在すると判定する。
【００３６】
このように移動速度Vkを使用する理由は、図14(b)の1402のように、保守作業員が複数人数で作業をしている時には、実施の形態１のSc1や実施の形態２のSc2の値の大小のみでは列車と保守作業員の識別ができないことがあるためである。移動速度Vkを利用することにより、一般的に、移動速度の速い列車と、移動速度の遅い人とを識別することが可能となる。
【００３７】
以上のように、本実施の形態４によれば、実施の形態１の列車存在評価点Sc1および実施の形態２の列車存在評価点Sc2の両方を用いて、さらに速度算出部1204の処理により得られた物体の移動速度が予め設定した閾値以上である場合に列車有りと判定するようにしたので、大きさはほとんど同じ“列車”と“複数作業員”を識別することが可能となり、より精度の高い列車有無判定が可能となる。
【００３８】
（実施の形態５）
本発明の列車有無判定方法および装置の応用例はさまざまあるが、例えば以下のような監視システムの実現が可能となる。図15に示すように、線路沿線に沿って複数の撮像装置1501,1502および警報装置1503,1504を配置し、それぞれの撮像装置1501,1502からの画像を処理することによって各撮像装置の映像信号中に列車1505が存在するか否か、かつ、保線作業員1506が存在する否かを本発明の列車有無判定方法を具現化する上記した実施の形態１から実施の形態４のいずれかに記載の列車有無判定装置1507,1508にて判定する。列車1505を検出した撮像装置1507付近で保線作業員1506の存在が確認された場合、システム制御装置1509は、保線作業員の最も近くに配置された警報装置1504から保線作業員1506に対し列車接近中の警報を発生し、保線作業員1506の安全を確保する。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の列車有無判定方法および装置によれば、非常に軽い画像処理で “列車”と“人”を区別して検知することが可能であり、また、列車の検知エリアと人の検知エリアを同じ位置に設定することも可能となり、検知精度の高い安価な装置および監視システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る列車有無判定装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１〜４に係る撮像装置の設置例を示す模式図
【図３】本発明の実施の形態１〜４に係る物体領域抽出部の構成および画像例を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態１、３、４に係る人体基準面積テーブルを説明するための模式図
【図５】本発明の実施の形態１、３、４に係る列車有無判定処理を説明するための模式図
【図６】本発明の実施の形態１、３、４に係る列車有無判定処理を示すフロー図
【図７】本発明の実施の形態２に係る列車有無判定装置の構成を示すブロック図
【図８】本発明の実施の形態２に係る列車有無判定処理を説明するための模式図
【図９】本発明の実施の形態２、３、４に係る列車有無判定処理を示すフロー図
【図１０】本発明の実施の形態３に係る列車有無判定装置の構成を示すブロック図
【図１１】本発明の実施の形態３に係る列車有無判定処理を示すフロー図
【図１２】本発明の実施の形態４に係る列車有無判定装置の構成を示すブロック図
【図１３】本発明の実施の形態４に係る列車有無判定処理を説明するための模式図
【図１４】本発明の実施の形態４に係る列車有無判定処理を示すフロー図および模式図
【図１５】本発明の実施の形態５に係る監視システムを説明するための模式図
【図１６】従来技術に係る駅ホーム転落者検知装置の構成を示すブロック図
【図１７】従来技術に係る駅ホーム転落者検知装置について説明するための模式図
【図１８】従来技術に係る列車監視システムの構成を示すブロック図
【符号の説明】
101…物体領域抽出部、102…列車有無判定部、103…人体基準面積テーブル、 104…列車有無判定装置 201…線路、202…撮像装置、301…画像入力部、302…差分処理部、303…２値化処理部、304…ラベリング処理部、305…画像メモリ部、306…参照画像の例、307…入力画像の例、308…物体領域抽出部の処理結果の例、309…抽出された物体の面積、310…抽出された物体の外接矩形 401…各画像位置における人の体の基準面積 601…判定結果の配列データA[i]を、時刻Tk-1を基準とした配列から時刻Tkを基準とした配列へ更新する処理、602…時刻Tkにおける抽出物体の面積比と閾値TH1を比較し、結果を配列A[0]に設定する処理、603…列車存在評価点Sc1の加点処理、604…列車存在評価点Sc1の値から列車の有無を判定する処理 701…物体領域抽出部、702…投影像作成部、703…列車有無判定部、704…列車有無判定装置、901…判定結果の配列データB[i]を、時刻Tk-1を基準とした配列から時刻Tkを基準とした配列へ更新する処理、902…時刻Tkにおける抽出物体の投影像長さLkと閾値TH2を比較し、結果を配列B[0]に設定する処理、903…列車存在評価点Sc2の加点処理、904…列車存在評価点Sc2の値から列車の有無を判定する処理、1001…物体領域抽出部、1002…投影像作成部、1003…人体基準面積テーブル、1004…列車有無判定部、1005…列車有無判定装置、1101…列車有無判定処理、1201…物体領域抽出部、1202…投影像作成部、1203…人体基準面積テーブル、1204…速度算出部、1205…列車有無判定部、1206…列車有無判定装置、1401…列車存在評価点Sc1および移動速度Vkの値から列車の有無を判定する処理、1402…複数の人、1501、1502…撮像装置、1503、1504…警報装置、1505…列車、1506…人、1507、1508…本発明の列車有無判定方法を具現化する装置、1509…システム制御装置、1601…赤外線カメラ部、1602…映像入力部、1603…画像メモリ部、1604…差分処理部、1605…２値化処理部、1606…転落者検知エリア設定部、1607…列車検知エリア設定部、1608…列車検知部、1609…転落者検知マスク部、1610…転落者検知部、1611…警報出力部、1701…ホーム、1702…線路、1703…列車検知エリア、1704…転落者検知エリア、1801、1802…カメラ、1803、1804…分配器、1805…画像認識部、1805A…Ａ／Ｄ変換部、1805B…輪郭抽出部、1805C…メモリ部、1805D…判定部、1806…出力部、1807…切替部、1808…モニタ、1809…制御部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention uses a train presence / absence determination method and apparatus that automatically determines whether or not a train exists in an imaging range by attaching an imaging apparatus along a railway line and processing an image from the imaging apparatus. It relates to a monitoring system.
[0002]
[Prior art]
As a method for detecting trains and people present in an image by processing an image obtained by A / D conversion of an image from an imaging device installed along a railway line, a device described in JP-A-9-26472 It has been known. Hereinafter, this apparatus will be described with reference to FIG. 16 and FIG. FIG. 16 shows the configuration of the station platform fallen person detection device described in Japanese Patent Laid-Open No. 9-26472. In FIG. 16, a train detection area setting unit 1607 for setting an area for detecting a train entering the station home is for detecting an entering train with respect to an image captured by the infrared camera unit 1601. The train detection area 1703 is set as shown in FIG. The train detection area 1703 is set by specifying four XY coordinates on the screen, and the inside of the enclosed rectangle is the detection area. Further, the position is set on the train approaching side of the track 1702 adjacent to the platform 1701 and outside the platform end so that no fallen person exists. The train enters from the left side in the image, passes through the train detection area 1703, and then enters the fallen person detection area 1704.
[0003]
A train detection unit 1608 that detects a train that has entered the train detection area 1703 determines whether the component extracted in the train detection area 1703 by the binarization processing unit 1605 is a train. The determination is performed by comparing the value of the set number of pixels with the number of pixels of the extracted component. The set value is obtained by calculating the number of pixels that the image has in the train detection area 1703 from the angle of view calculation of the camera, and the number of pixels of the actually extracted component exceeds the set value In this case, this is detected as a train. While the train is detected, detection output is continuously output to the fallen person detection mask unit 1609. The fallen person detection mask unit 1609 receives the train detection output from the train detection unit 1608 and interrupts the detection process of the faller detection unit 1610 to prevent false detection when the train enters the faller detection area 1704. In addition, by interrupting detection for a certain period of time after receiving the detection output, false detection in the fallen person detection area 1704 is prevented until the train disappears from the train detection area 1703 and disappears from the image. .
[0004]
As another method for detecting a train entering a station by image processing, there is a method described in JP-A-11-152034. Hereinafter, a train monitoring system described in JP-A-11-152034 will be described with reference to FIG. In FIG. 18, the camera 1801 is installed on the train entrance end side of the platform so as to image the head of a train (including trains and locomotives) entering the station, and the camera 1802 leaves the station. It is installed on the track at the front end of the home train so that the last part of the train is imaged. The image recognition unit 1805 includes an A / D conversion unit 1805A that digitally converts the video signal from the distributor 1803 or 1804, a contour extraction unit 1805B that extracts an image contour based on the signal from the A / D conversion unit 1805A, Compare the data from the memory unit 1805C that stores the contours of the first and last images of all trains that pass through the set train, that is, the train, and the data from the contour extraction unit 1805B with the data read from the memory unit 1805C. And a determination unit 1805D for determining whether the image is recognized based on the video signal from the camera 1801 or 1802.
[0005]
In the image recognizing unit 1805, the video signal from the distributor 1803 or 1804 is converted into a digital signal by the A / D converter 1805A, and the contour extracting unit 1805B extracts the contour of the image (difference in the density of the image) by differentiation or the like. Then, it is input to the determination unit 1805D via the control unit 1809, and compared with the contour of the image at the head of the train read from the memory unit 1805C, and the approach of the train is determined at a required coincidence rate or higher. In this case, since the number of images to be recognized is limited to the number of types of trains being operated, it is possible to set a low coincidence rate as a criterion for determination
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above conventional train detection method needs to set the train detection area and the fallen person detection area at different positions on the screen, so that an object is detected within a certain set area, and the object is a train. It was not possible to identify whether it was a person or a person.
[0007]
In addition, the conventional train detection method requires that the contour information of all passing trains be created in advance and stored (registered) in advance, so that this operation is troublesome at the time of equipment installation. For example, when the train type is changed, the train must be newly registered. In addition, since the coincidence ratio between the contour information of all registered trains and the contour information of the input image is calculated, it is very heavy image processing. Furthermore, because the apparent size of the train image changes from moment to moment depending on the location of the train (because the train approaches or moves away from the camera), the contour information of the train is created. There is a timing to detect a train only at the position of the train at the time, and if a train detection error occurs at this timing, there is a problem that this train is missed.
[0008]
The present invention solves such a conventional problem, and can detect “train” and “person” with only very light image processing, and can detect a train detection area and a person. The present invention provides a train presence / absence determination method and apparatus capable of setting a detection area at the same position, and a monitoring system using the apparatus.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the train presence / absence determination method of the present invention extracts a moving object region in an image by image processing, calculates an area ratio with respect to a reference area of a human body for each extracted object, and the area ratio When a predetermined threshold is exceeded, a process for adding a train presence evaluation point is performed for a past time that goes back a certain time from the current time, and the presence or absence of a train is determined based on the magnitude of the train presence evaluation point It is possible to distinguish and detect “train” and “person” with only very light image processing, and to be able to set the train detection area and the person detection area at the same position. It becomes.
[0010]
In the train presence / absence determination method of the present invention, the length of the projected image obtained by extracting the moving object region in the image by image processing and projecting the extracted region to the lower end of the image exceeds a preset threshold value. In the past, the process of adding to the train presence evaluation point is performed for a past time that goes back a certain time from the current time, and the presence or absence of a train is determined based on the magnitude of the train presence evaluation point, Therefore, “train” and “person” can be distinguished and detected by only light image processing, and the detection area of the train and the detection area of the person can be set at the same position.
[0011]
In addition, the train presence / absence determination method of the present invention is characterized by determining the presence / absence of a train using both of the above-described two train presence evaluation points, so that a more accurate determination can be made.
[0012]
In the train presence / absence determination method of the present invention, the moving object region in the image is extracted by image processing, the moving speed of the object is calculated by performing tracking processing of each extracted object, and the moving speed is set in advance. It is characterized in that it is determined that a train is present only when it is determined that there is a train by any of the above-described train presence / absence determination methods, and more accurate determination can be performed. .
[0013]
Further, the train presence / absence determination device according to the present invention includes an object region extraction unit that extracts a moving object region in an image by image processing, a unit that stores a human body reference area created in advance, and an area of the extracted object region. Train presence determination means for determining whether or not a train exists in the input image by comparing the pre-created human body reference area with the object extraction result for a certain period in the past from the present. It is possible to distinguish and detect “train” and “people” only with very light image processing, and set the train detection area and the person detection area at the same position. Will be able to.
[0014]
Further, the train presence / absence determination device according to the present invention includes an object region extraction unit that extracts a moving object region in an image by image processing, a projection image creation unit that projects the extracted region onto a lower end of the image, and a length of the projection image. A train presence / absence judging means for judging whether or not there is a train in the input image by comparing a preset threshold value with a predetermined time in the past from the current time. Thus, it is possible to distinguish and detect “train” and “person” only by very light image processing, and it is possible to set the detection area of the train and the detection area of the person at the same position.
[0015]
Further, the train presence / absence determination device according to the present invention includes an object region extraction unit that extracts a moving object region in an image by image processing, a projection image generation unit that projects the extracted region on the lower end of the image, and a human body created in advance. The means for storing a reference area, the area of the extracted object region and the previously created human body reference area are compared with respect to the object extraction result for a certain period in the past from the present, and the length of the projection image A train presence / absence determining means for determining whether or not a train exists in the input image by comparing a set threshold with a certain time in the past from the current time is characterized in that Therefore, a more accurate determination can be made.
[0016]
Further, the train presence / absence determination device according to the present invention includes a speed calculation unit that calculates a moving speed of an object by performing tracking processing of each object extracted by the image processing in any of the above-described train presence / absence determination devices. It is characterized in that it is determined that there is a train on the condition that the moving speed is equal to or higher than a preset threshold value, and a more accurate determination can be made.
[0017]
Further, the present invention provides a plurality of imaging devices and alarm devices arranged along a railway line, and any one of the above that determines whether a train exists based on an input image from each imaging device. Connected to the plurality of train presence / absence determination devices, the plurality of alarm devices and the train presence / absence determination device, and when the train presence determination signal is received from any of the train presence / absence determination devices, the train was imaged It is a monitoring system provided with a control device that operates an alarm device in the vicinity of the imaging device, and it is possible to ensure the safety of the worker by generating an alarm during train approaching to the worker who keeps the track safe.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
(Embodiment 1)
A first embodiment corresponding to claims 1 and 5 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 shows a configuration of a train presence / absence determination device 104 according to the first embodiment. An object region extraction unit 101 that extracts a moving object from an input image, and an input image from the object region extracted by the object region extraction unit 101. A train presence / absence determination unit 102 that determines whether or not a train is present therein. In the train presence / absence determination unit 102, a process of comparing the area of the object region extracted by the object region extraction unit 101 with the human body reference area stored in the human body reference area table 103 in advance from a current period By performing the extraction result, it is determined whether or not a train exists in the input image, and the result is output to the outside. For example, as shown in FIG. 2, the input image is obtained from an imaging device 202 attached along the line 201.
[0019]
Next, the configuration of each unit will be described in more detail. FIG. 3 shows the configuration of the object region extraction unit 101. The image input unit 301 performs processing such as A / D conversion of an analog video signal (for example, NTSC signal) obtained from the imaging device 202, for example (filtering processing may be performed if necessary). . In the image memory unit 305, for example, an image at a certain time when no object such as a train or a person exists (for example, the image 306 in FIG. 3B) is stored. The difference processing unit 302 performs difference processing between sequentially input images (for example, the image 307 in FIG. 3C) and images stored in the image memory unit 305 (for example, the image 306). The binarization processing unit 303 performs binarization processing on the difference image obtained by the difference processing unit 302, and extracts a change area of the image in units of pixels. In the labeling processing unit 304, the change area in units of pixels obtained by the binarization processing unit 303 is grouped into certain clusters based on pixel connection information or the like (for example, the image 308 in FIG. 3D, in this example, The concept of the result of grouping is shown, which is an example in which one group is detected.) And the number of changed pixels 309 and circumscribed rectangle 310 for each extracted group (for each object). The process of requesting is performed.
[0020]
As shown in FIG. 4, the human body reference area table 103 changes the size of a person shown on the image depending on the positional relationship between the camera and the person (= position on the image where the person is captured). , A reference area of the human body (apparent size on the human image) is set for each position on the image to be captured. The setting method may be obtained by calculating from the camera installation conditions (height, depression angle, etc.), optical system (viewing angle, image sensor) specifications, and A / D conversion specifications of the image input unit 301. Alternatively, a person may be moved within the imaging range in the installation environment and obtained from the area of the person on the image captured at that time.
[0021]
Next, the process of the train presence / absence determination unit 102 will be described with reference to FIGS. Assume that the object region is extracted by the object region extraction unit 101 at a certain time Tk as shown in FIG. 5A, the circumscribed rectangle is RGk, and the area is STk. The train presence / absence determination unit 102 determines a human body reference area SHk corresponding to the position of the extracted circumscribed rectangle RGk with reference to the human body reference area table 103, and calculates an area ratio STk / SHk of the extracted object with respect to the human body reference area SHk. calculate. When the area ratio STk / SHk is larger than the preset threshold value TH1, a point addition process is performed on the train presence evaluation point Sc1. This processing (processing of adding points to Sc1 when the area ratio of the extracted object at each time is greater than the threshold TH1) is performed for a certain period of time from the present (time Tk, Tk-1, Tk-2, Tk-3,... ., Tk− (N−1)) is performed on the object extraction result, and it is determined that a train is present in the image when the finally obtained train existence evaluation point Sc1 is sufficiently large.
[0022]
FIG. 6 shows a detailed processing flow of the train presence / absence determination unit 102. In FIG. 6, an array A [i] is an array for storing a comparison result between the area ratio STk / SHk at each time and the threshold value TH1 (1 when STk / SHk> TH1, 0 when STk / SHk ≦ TH1). N represents the size of the array A [i]. A [0] is the comparison result at the current time Tk, A [1] is the comparison result at the time Tk-1, A [2] is the comparison result at the time Tk-2, ... A [N-1] Stores the comparison results at time Tk- (N-1). First, in step 601, array data with reference to the time Tk-1 immediately before the current time Tk (A [0] is the result of the time Tk-1, A [1] is the result of the time Tk-2, A [ 2] is stored at the time Tk-3 as a result, and the array data based on the current time Tk (A [0] is the time Tk result, A [1] is the time Tk-1 As a result, A [2] is updated to the result at time Tk-2, and so on. In step 602, the area ratio STk / SHk at the current time Tk is compared with the threshold value TH1, and the result is stored in the array A [0]. In step 603, the cumulative value of the train presence evaluation point Sc1 is calculated from the comparison result (array A [0] to A [N-1]) for the past fixed period (N) from the current time Tk. In step 604, it is determined whether or not the accumulated value of the train presence evaluation point Sc1 is a sufficiently large value. If the accumulated value is a sufficiently large value, it is determined that a train exists.
[0023]
As described above, according to the first embodiment, in the train presence / absence determination unit 102, the human body reference area SHk (human body reference) corresponding to the position RGk of the object region extracted from the image by the processing of the object region extraction unit 101 Area table) and the area STk of the extracted object region STk / SHk is calculated, and if the area ratio STk / SHk is greater than a preset threshold value TH1, a process of adding to the train presence evaluation point Sc1 Is performed on the object extraction results for a certain period in the past from the present, and if the accumulated value is sufficiently large, it is determined that there is a train in the image, so “train” and “people” are The detection area can be distinguished and the detection area of the train and the detection area of the person can be set at the same position.
[0024]
(Embodiment 2)
Next, Embodiment 2 corresponding to Claims 2 and 6 of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 7 shows a train presence / absence determination apparatus 704 according to the second embodiment, which projects the object region extraction unit 701 similar to that of the first embodiment and the object region extracted by the object region extraction unit 701 onto the lower end of the screen. The projection image creation unit 702 that calculates the length of the projection image, and a train exists in the input image by comparing the length of the projection image calculated by the projection image creation unit 702 with a preset threshold value A train presence / absence determination unit 703 that determines whether or not to do so. The train presence / absence determination unit 703 performs a process of comparing the length of the projection image calculated by the projection image creation unit 701 with a preset threshold value TH2 for an object extraction result for a certain period in the past from the present. Thus, it is determined whether or not a train exists in the input image, and the result is output to the outside. For example, as shown in FIG. 2, the input image is obtained from an imaging device 202 attached along the line 201.
[0025]
Next, the configuration of each unit will be described in more detail. Since the object region extraction unit 701 is the same as that described in the first embodiment, the description thereof will be omitted, and the projection image creation unit 702 will be described in detail with reference to FIG. First, as shown in FIG. 8A, the object region extraction unit 701 extracts a circumscribed rectangle RGk of the object region as described in the first embodiment. The projected image creation unit 702 projects the extracted circumscribed rectangle RGk onto the lower end of the screen, and calculates the length Lk of the projected image. At this time, when there are two object regions as shown in FIG. 8 (b), projection processing is performed for both of the two circumscribed rectangles (RGk-1 (A) and RGk-1 (B)). The projected image length at the time (Lk−1 = a + b) is obtained by adding the lengths a and b of the projected image.
[0026]
The train presence / absence determination unit 703 compares a preset threshold TH2 with the calculated projected image length Lk, and adds a point to the train presence evaluation point Sc2 when Lk> TH2 for a certain period of time from the present to the past When the train presence evaluation point Sc2 finally obtained is sufficiently large, it is determined that a train is present in the image.
[0027]
FIG. 9 shows a detailed processing flow of the train presence / absence determination unit 703. In FIG. 9, an array B [i] is an array for storing a comparison result between the projection image length Lk and the threshold value TH2 at each time (1 when Lk> TH2, 0 when Lk ≦ TH1), and N is The size of the array B [i] is indicated. B [0] is the comparison result at the current time Tk, B [1] is the comparison result at the time Tk-1, B [2] is the comparison result at the time Tk-2, ..., B [N-1] Stores the comparison results at time Tk- (N-1). First, in step 901, the array data based on the time Tk-1 immediately before the current time Tk (the result of time Tk-1 in B [0], the result of time Tk-2 in B [1], B [ 2] is stored as a result of time Tk-3, ...), and array data based on the current time Tk (result of time Tk in B [0], time Tk-1 in B [1] As a result, B [2] is updated to the result at time Tk-2, ...). Next, in step 902, the projection image length Lk at the current time Tk is compared with the threshold value TH2, and the result is stored in the array B [0]. In step 903, the cumulative value of the train presence evaluation point Sc2 is calculated from the comparison result (array B [0] to B [N-1]) for the past fixed period (N) from the current time Tk. In step 904, it is determined whether or not the accumulated value of the train presence evaluation point Sc2 is a sufficiently large value. When the accumulated value is a sufficiently large value, it is determined that a train exists.
[0028]
As described above, according to the second embodiment, the projection image creation unit 702 projects the object region extracted from the image by the processing of the object region extraction unit 701 onto the lower end of the screen, and the train presence / absence determination unit 703 Then, the length Lk of the projected image is obtained, and when the length Lk of the projected image is larger than the threshold value TH2, the process of adding points to the train presence evaluation point Sc2 is performed on the object extraction result of the past certain period going back from the present, If the accumulated value is sufficiently large, it is determined that there is a train in the image, so it is possible to distinguish and detect “train” and “people” with only very light image processing. And the human detection area can be set at the same position.
[0029]
(Embodiment 3)
Next, Embodiment 3 corresponding to Claims 3 and 7 of the present invention will be described with reference to FIGS. Train presence / absence determination apparatus 1005 in the present third embodiment is configured to determine the presence / absence of a train by combining both of the train presence / absence determination apparatuses described in the first and second embodiments. In FIG. 10, the object region extraction unit 1001 and the human body reference area table 1003 are the same as those described in the first embodiment, and the projection image creation unit 1002 is the same as that described in the second embodiment. For example, as shown in FIG. 2, the input image is obtained from an imaging device 202 attached along the line 201.
[0030]
Next, the train presence / absence determining unit 1004 will be described in detail. The processing of the train presence / absence determination unit 1004 basically calculates the train presence evaluation point Sc1 described in the first embodiment and the train presence evaluation point Sc2 described in the second embodiment, and the sum Sc3 (= When Sc1 + Sc2) is sufficiently large, a process of determining that a train exists is performed.
[0031]
FIG. 11 shows a processing flow of the train presence / absence determination unit 1004. Sc1 is calculated in steps 601 to 603 of the first embodiment, and Sc2 is calculated in steps 901 to 903 of the second embodiment. In step 1101, Sc1 and Sc2 are added to form Sc3, and it is determined that a train exists when the value of Sc3 is sufficiently large.
[0032]
As described above, according to the third embodiment, the presence / absence of a train is determined using both the train presence evaluation point Sc1 of the first embodiment and the train presence evaluation point Sc2 of the second embodiment. Therefore, it is possible to determine the presence / absence of a train with higher accuracy.
[0033]
(Embodiment 4)
Next, Embodiment 4 corresponding to Claims 4 and 8 of the present invention will be described with reference to FIGS. 12, 13, and 14. FIG. The train presence / absence determination apparatus 1206 according to the fourth embodiment calculates the moving speed of an object by performing tracking processing of each object extracted by image processing on the train presence / absence determination apparatus described in the third embodiment. A means is added and it is determined that there is a train on the condition that the moving speed is equal to or higher than a preset threshold value. In FIG. 12, the object region extraction unit 1201 and the human body reference area table 1203 are the same as those described in the first embodiment. The projection image creation unit 1202 is the same as that described in the second embodiment. For example, as shown in FIG. 2, the input image is obtained from an imaging device 202 attached along the line 201.
[0034]
Next, the speed calculation unit 1204 will be described. In the speed calculation unit 1204, as shown in FIG. 13, the tracking processing between the objects extracted at each time (for example, the object A extracted at a certain time Tk and the previous time Tk-1 is extracted). The movement speed Vk of the object is calculated by performing processing for associating with the object B). For example, after calculating the apparent movement amount on the image, the movement speed Vk is calculated from the “camera installation conditions” and “optical system specifications” in the real space (the real space movement amount). It is calculated by dividing the real space movement amount (m) by the image processing interval (seconds).
[0035]
FIG. 14 (a) shows a detailed processing flow of the train presence / absence determining unit 1205. FIG. First, the train presence evaluation point Sc1 is calculated according to the procedure described in the first embodiment (steps 601 to 603), and the train presence evaluation point Sc2 is calculated according to the procedure described in the second embodiment (step 901 to 903). . In step 1402, the presence / absence of a train is determined from the values of the moving speed Vk calculated by the Sc1 and Sc2 and the speed calculation unit 1204. That is, the train presence evaluation point Sc1 and the train presence evaluation point Sc2 are added to calculate Sc3 (= Sc1 + Sc2), the value of Sc3 is sufficiently large, and the moving speed Vk calculated by the speed calculation unit 1201 is It is determined that a train is present when it is faster than a certain speed.
[0036]
The reason why the moving speed Vk is used in this way is that Sc1 of the first embodiment and Sc2 of the second embodiment are used when a maintenance worker is working with a plurality of workers as shown by 1402 in FIG. 14 (b). This is because the train and the maintenance worker may not be distinguished only by the magnitude of the value of. By using the moving speed Vk, it is generally possible to distinguish between a train having a high moving speed and a person having a low moving speed.
[0037]
As described above, according to the fourth embodiment, both the train existence evaluation point Sc1 of the first embodiment and the train existence evaluation point Sc2 of the second embodiment are further obtained by the processing of the speed calculation unit 1204. Since the train is judged to be present when the moving speed of the selected object is greater than or equal to a preset threshold, it is possible to distinguish between “trains” and “multiple workers” that are almost the same size and more accurate. High train presence / absence determination is possible.
[0038]
(Embodiment 5)
There are various application examples of the train presence / absence determination method and apparatus of the present invention. For example, the following monitoring system can be realized. As shown in FIG. 15, a plurality of imaging devices 1501 and 1502 and alarm devices 1503 and 1504 are arranged along the railway line, and video signals of each imaging device are processed by processing images from the respective imaging devices 1501 and 1502. In any one of Embodiments 1 to 4 described above, which embodies the train presence / absence determination method of the present invention, whether or not there is a train 1505 and whether or not a track maintenance worker 1506 exists. This is determined by the train presence / absence determination devices 1507 and 1508. When the presence of the track maintenance worker 1506 is confirmed near the imaging device 1507 that detected the train 1505, the system controller 1509 is approaching the train from the alarm device 1504 arranged closest to the track maintenance worker to the track maintenance worker 1506. The safety alarm for the track maintenance worker 1506 is secured.
[0039]
【The invention's effect】
As described above, according to the train presence / absence determination method and apparatus of the present invention, it is possible to distinguish and detect “train” and “person” with very light image processing, and to detect the train detection area. It is also possible to set the human detection area at the same position, and an inexpensive apparatus and monitoring system with high detection accuracy can be realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a train presence / absence determination device according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an installation example of an imaging apparatus according to Embodiments 1 to 4 of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration and an example image of an object region extraction unit according to Embodiments 1 to 4 of the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a human body reference area table according to the first, third, and fourth embodiments of the present invention.
FIG. 5 is a schematic diagram for explaining train presence / absence determination processing according to Embodiments 1, 3, and 4 of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing train presence / absence determination processing according to the first, third, and fourth embodiments of the present invention.
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a train presence / absence determination device according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 8 is a schematic diagram for explaining train presence / absence determination processing according to Embodiment 2 of the present invention;
FIG. 9 is a flowchart showing train presence / absence determination processing according to Embodiments 2, 3, and 4 of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a train presence / absence determination device according to Embodiment 3 of the present invention.
FIG. 11 is a flowchart showing train presence / absence determination processing according to Embodiment 3 of the present invention;
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a train presence / absence determination device according to Embodiment 4 of the present invention.
FIG. 13 is a schematic diagram for explaining train presence / absence determination processing according to Embodiment 4 of the present invention;
FIG. 14 is a flowchart and schematic diagram showing a train presence / absence determination process according to the fourth embodiment of the present invention.
FIG. 15 is a schematic diagram for explaining a monitoring system according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 16 is a block diagram showing a configuration of a station platform falling person detection device according to the prior art.
FIG. 17 is a schematic diagram for explaining a station platform falling person detection device according to the prior art.
FIG. 18 is a block diagram showing the configuration of a train monitoring system according to the prior art
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 101 ... Object area extraction part, 102 ... Train presence determination part, 103 ... Human body reference area table, 104 ... Train presence determination apparatus 201 ... Track, 202 ... Imaging device, 301 ... Image input part, 302 ... Difference processing part, 303 ... Binarization processing unit, 304 ... labeling processing unit, 305 ... image memory unit, 306 ... example of reference image, 307 ... example of input image, 308 ... example of processing result of object region extraction unit, 309 ... extracted object 310 ... circumscribed rectangle of the extracted object 401 ... reference area of the human body at each image position 601 ... the array data A [i] of the determination result, and the time Tk from the array based on the time Tk-1 Processing for updating to the reference array, 602... Processing for comparing the area ratio of the extracted object at time Tk and threshold value TH1, and setting the result in array A [0], 603. ... Process for determining the presence or absence of a train from the value of the train presence evaluation point Sc1 701 ... Object region extraction unit, 702 ... Projection image creation unit, 703 ... Car presence / absence determination unit, 704 ... train presence / absence determination device, 901 ... processing for updating array data B [i] of determination results from an array based on time Tk-1 to an array based on time Tk, 902 ... time Compare the projected image length Lk of the extracted object at Tk and the threshold TH2, and set the result in the array B [0], 903 ... Addition processing of the train presence evaluation point Sc2, 904 ... From the value of the train presence evaluation point Sc2 Processing for determining presence / absence of train, 1001 ... Object region extraction unit, 1002 ... Projected image creation unit, 1003 ... Human body reference area table, 1004 ... Train presence / absence determination unit, 1005 ... Train presence / absence determination device, 1101 ... Train presence / absence determination processing, DESCRIPTION OF SYMBOLS 1201 ... Object area extraction part, 1202 ... Projection image creation part, 1203 ... Human body reference area table, 1204 ... Speed calculation part, 1205 ... Train existence determination part, 1206 ... Train existence determination apparatus, 1401 ... Train existence evaluation point Sc1 and movement Processing for determining the presence or absence of a train from the value of the speed Vk, 1402 ... multiple people, 1501, 1502 ... imaging device, 15 03, 1504 ... Alarm device, 1505 ... Train, 1506 ... Person, 1507, 1508 ... Device embodying the train presence / absence determination method of the present invention, 1509 ... System control device, 1601 ... Infrared camera unit, 1602 ... Video input unit, 1603 ... Image memory unit, 1604 ... Difference processing unit, 1605 ... Binarization processing unit, 1606 ... Falling person detection area setting part, 1607 ... Train detection area setting part, 1608 ... Train detection part, 1609 ... Falling person detection mask part , 1610 ... Falling person detection part, 1611 ... Alarm output part, 1701 ... Home, 1702 ... Track, 1703 ... Train detection area, 1704 ... Falling person detection area, 1801, 1802 ... Camera, 1803, 1804 ... Distributor, 1805 ... Image recognition unit, 1805A ... A / D conversion unit, 1805B ... contour extraction unit, 1805C ... memory unit, 1805D ... determination unit, 1806 ... output unit, 1807 ... switching unit, 1808 ... monitor, 1809 ... control unit

Claims

The moving object region in the image is extracted by image processing, the area ratio of the extracted individual object to the reference area of the human body set for each position on the image is calculated, and the area ratio exceeds a preset threshold value train and judging the presence or absence of the train on the basis of a process of adding point the train present evaluation points to the size of the train present evaluation point obtained by the row Ukoto the past time dating back a predetermined time from the current time when the Presence determination method.

A moving object area in the image is extracted by image processing, and when the total length of the projected image obtained by projecting the extracted area onto the lower end of the image exceeds a preset threshold value, the train presence evaluation point is added. train existence determination method characterized by determining the presence or absence of the train on the basis of the process of the magnitude of the train present evaluation point obtained by the row Ukoto the past time dating back a predetermined time from the current time.

Using both the claim 1, wherein the train presence evaluation point and claim 2 trains presence evaluation point, wherein the train presence determining method characterized by determining the presence or absence of a train.

Wherein the moving object region in an image extracted at each time by the image processing, in the real space moving distance from the installation conditions and the optical system specifications of the camera movement amount of apparent on the image of the object extracted at each time Converting, calculating the moving speed of the object by dividing the real space moving amount by the image processing interval, and determining the presence or absence of a train using the moving speed of the object and a preset threshold value. The train presence / absence determination method according to any one of claims 1 to 3 .

Object region extraction means for extracting a moving object area in an image by image processing, means for storing a human body reference area previously created for each position on the image, and for each extracted object relative to the human body reference area Calculate the area ratio, and if the area ratio exceeds a preset threshold value, increase or decrease the train presence evaluation score obtained by performing the process of adding points to the train presence evaluation for a past time that goes back a certain time from the current time A train presence / absence determination device comprising: a train presence / absence determination unit that determines presence / absence of a train based on the train .

An object area extracting means for extracting a moving object region in an image, the projection image creating means for projecting the extracted area in the image lower end, the threshold value the sum of the length of the projection image is set in advance beyond the image processing and trains presence determining means determines the presence or absence of the train on the basis of a process of adding point the train present evaluation points to the size of the train present evaluation points obtained by performing the past time dating back the current time or al a certain time when the A train presence / absence judging device comprising:

The train presence / absence determining means determines whether or not there is a train by using both the train presence evaluation point according to claim 5 and the train presence evaluation point according to claim 6.

The apparent movement amount on the image of the object extracted at each time by the object region extraction means is converted into the real space movement amount from the installation conditions of the camera and the specifications of the optical system, and the real space movement amount is converted into the image. A speed calculating means for calculating a moving speed of the object by dividing by a processing interval ;
The train presence / absence determination device according to claim 5, wherein the train presence / absence determination unit determines the presence / absence of a train using a moving speed of the object and a preset threshold value .

Any one of the above- mentioned claims 5 to 8, wherein it is determined whether or not a train is present based on a plurality of imaging devices and alarm devices arranged along the track and input images from the respective imaging devices. Connected to the plurality of train presence / absence determination devices, the plurality of alarm devices and the train presence / absence determination device, and when the train presence determination signal is received from any of the train presence / absence determination devices, The monitoring system provided with the control apparatus which operates the alarm device of the imaging device vicinity.