JP5027645B2 - 複合型侵入検知装置 - Google Patents

Description

本発明は画像と赤外線とを用いて侵入者を検知する複合型の侵入検知装置に関する。

従来、画像センサで撮影した画像から画像認識等の技術を用いて侵入者を検出する侵入者検知装置があるが、より信頼性を高めるために、他の空間監視センサを併用した複合型の装置が提案されている。例えば、画像センサと受動型の赤外線（ＰＩＲ：Passive Infrared Ray）センサとのいずれかにより人体を検知した場合に侵入者有りとして異常発報する構成が提案されている。この構成は、検出漏れによる失報を少なくできる一方、誤検出による誤報の可能性が高くなる。

これに対して、画像センサとＰＩＲセンサとの双方にて人を検知した場合に侵入者有りとして異常発報する構成とし、一方のセンサのみを用いた構成よりも誤報を防止可能としたものがある（特許文献１）。また、画像センサ及びＰＩＲセンサの検出信号それぞれから監視領域での人体の存在可能性を示す評価値を求め、両センサそれぞれの当該評価値に基づく統合判定（２つの評価値の合計値による判定）によって侵入者検出を行う監視装置も提案されている（特許文献２）。
特開２０００−７６５２１号公報 特開２０００−３３１２５２号公報

屋外で撮影した画像における変化に基づいて人体を検出する場合、植栽の揺れ、車両からのヘッドライト光、降雨・降雪、濃霧などの環境要因による画像変化も抽出される。これら画像変化と人体とを区別することは容易ではない。すなわち、屋外では、これら環境要因に起因する画像変化が人体として認識されたり、環境要因に起因する画像変化の中に人体が埋没してしまう可能性が高くなり、画像センサを用いた人体の検出能力が低下し得る。また、屋外では、赤外線変化を検知しづらくなる場合もある。例えば、ＰＩＲセンサによる赤外線検知量が不十分となる可能性がある。そのため、屋外では、環境要因の影響により失報が発生しやすくなり得るという問題があった。さらに、当該検出能力の低下を生じる環境要因は上述のように種々あり、要因によって検出能力の低下の程度が異なり得る。この点も高精度な侵入者検知を難しくするという問題があった。

本発明はこの問題点を解決するためになされたものであり、画像センサと赤外線センサとを併用して誤報を抑制する一方で、環境要因の影響等を被る撮影状況下では失報を抑制し、精度良い侵入者検知を可能とする複合型侵入検知装置を提供することを目的とする。

本発明に係る複合型侵入検知装置は、監視領域を撮影した画像から人体に対応し得る人体候補領域を検出する画像監視部と、前記画像監視部とは異なる検知原理にて人体を検出し検出信号を出力する空間監視部と、前記空間監視部及び前記画像監視部それぞれの検出結果に基づいて前記監視領域における侵入者の有無を判定する統合判定部とを有するものであって、前記画像監視部による前記人体候補領域の検出能力を低下させる複数の不良撮影状況を検知する撮影状況検知部を有し、前記統合判定部が、検知された前記不良撮影状況について想定される前記検出能力の低下の程度に応じて前記侵入者を検知する条件を緩和して侵入者の有無を判定する。ここで、所定の不良撮影状況とは、例えば、監視領域が屋外である場合に想定される降雨、降雪、霧、逆光等の所定の環境要因（外乱）が発生している状況を指す。

本発明の好適な態様は、前記統合判定部が、前記不良撮影状況について想定される前記検出能力の低下の程度が大きいほど、前記検出信号に関する判定閾値を低く設定し、前記不良撮影状況が検知されている場合に、当該不良撮影状況に対し設定された前記判定閾値以上の前記検出信号が得られていることを条件に前記侵入者が有ると判定する複合型侵入検知装置である。

他の本発明の好適な態様は、前記撮影状況検知部が、前記検出能力の低下の程度が相違する第１種類の不良撮影状況及び第２種類の不良撮影状況を検知し、前記統合判定部が、検知された前記不良撮影状況が前記第１種類に属する場合には、前記検出信号が第１レベル以上であることを条件に前記侵入者が有ると判定し、一方、前記第１種類より前記検出能力の低下が大きい前記第２種類に属する場合には、前記検出信号が前記第１レベルより低い第２レベル以上であることを条件に前記侵入者が有ると判定する複合型侵入検知装置である。

また、前記統合判定部は、前記画像のみによって前記人体候補領域を人体であると確定できる場合は、前記検出能力の低下の有無及び前記検出信号のレベルにかかわらず前記侵入者が有ると判定し、前記画像のみによって前記人体候補領域を人体であるとは確定できない不確定状態である場合に、前記検出能力の低下の程度に応じた前記検出信号に基づいて前記侵入者の有無を判定する構成とすることができる。

この構成において、前記画像監視部が、前記画像から抽出した変化領域のうち、人体に備わる所定の人体条件に適合するものを前記人体候補領域として検出し、さらに、前記変化領域について前記人体条件の他に、人以外の所定の画像変化要因に備わる非人体条件に適合するかを判定し、前記統合判定部が、前記人体候補領域が前記非人体条件に適合しない場合には、当該人体候補領域を人体であると確定し、一方、前記人体候補領域に適合する前記非人体条件が存在する場合を前記不確定状態とする構成とすることもできる。

本発明の他の好適な態様においては、前記撮影状況検知部が、前記不良撮影状況として降雨又は降雪を検知し、前記統合判定部が、前記撮影状況検知部にて、照明が必要な夜間において降雨又は降雪の状況を検知しているときは、照明が不要な昼間において降雨又は降雪の状況を検知しているときより、前記侵入者を検知する条件を緩和して侵入者の有無を判定する。

上述の本発明において、前記空間監視部は、受動型の赤外線センサで構成することができる。

本発明によれば、画像監視部及び空間監視部それぞれの検出結果を基本的に併用して侵入者の有無を判定することにより、誤報の発生を抑制することができる。さらに、画像監視部の人体候補領域の検出能力を低下させる不良撮影状況を検知し、不良撮影状況下では、侵入者の有無の判定条件を、侵入者の検知漏れが生じにくくなるように緩和させる。このとき、検出能力の低下の程度が不良撮影状況に応じて異なり得ることに対応して、緩和の程度が設定される。これにより、画像監視部の人体候補領域に対する検出能力の低下を好適に補償して、失報の抑制を図り、高精度の侵入者検知が可能となる。

以下、本発明の実施の形態（以下実施形態という）である複合型侵入検知装置について、図面に基づいて説明する。複合型侵入検知装置は、建物内外の監視領域への侵入者を検出する装置である。当該検知装置は、画像センサとＰＩＲセンサという種類の異なるセンサを用いることで、監視領域の広範な状況変化に対応可能である。この点で、当該検知装置は、建物の外周などの屋外空間の監視に好適である。

例えば、当該検知装置は、異常を検知するとブザーの鳴動、警告灯の点灯などにより周囲に知らせるように構成することができる。

また、監視対象物件の複数箇所に検知装置を設置し、それらを警備主装置で統括する構成も可能である。各所の検知装置は無線／有線で警備主装置に接続され、異常発生を検知した検知装置は、警備主装置に対して異常検知信号を送出する。警備主装置は、少なくとも監視モードと監視解除モードとを有し、監視モード中にいずれかの検知装置から異常検知信号を受信すると、ブザー、警告灯などで近くにいる人に知らせる。一方、監視解除モードでは、各検知装置からの異常検知信号を無視する。または、モード切り換えを各検知装置に通知し、検知装置が監視モード中だけ、侵入者判定処理を実行するようにすることもできる。

さらに、警備主装置を通信網を介して遠隔の監視センターに接続し、検知装置が検知した異常を警備主装置から監視センターへ通知する構成とすることもできる。

図１は、本発明の実施形態である複合型侵入検知装置（検知装置２）の概略の構成を示す模式図である。検知装置２は、撮像部４、照明部６、照明制御部８、画像処理部１０、赤外線検出処理部１２、統合判定部１４、及び警報出力部１６を含んで構成される。

撮像部４は、監視領域を撮影するカメラであり、例えば、ＣＣＤ撮像素子等を用いて監視領域の画像信号を生成する。

照明部６は、監視領域へ光を照射し、夜間の屋外等での撮像部４による撮影を可能とする照明である。

照明制御部８は、監視領域の明るさに応じて照明部６を制御する。例えば、照明制御部８は、画像処理部１０による昼夜判定に基づき、夜間は照明部６を点灯させ、昼間は照明部６を消灯させる。

画像処理部１０は、マイクロプロセッサ等を用いて構成され、実行されるプログラムに応じて、撮像部４が撮影した監視画像についての各種の処理を行う。画像処理部１０は、例えば、昼夜判定手段２０、動体抽出手段２２、人体判定手段２４、非人体判定手段２６、撮影状況検知手段２８として機能する。本発明の画像監視部は、画像処理部１０の動体抽出手段２２、人体判定手段２４、非人体判定手段２６を含んだものに相当する。また撮影状況検知部は、撮影状況検知手段２８、又は撮影状況検知手段２８及び昼夜判定手段２０を含んだものに相当する。

昼夜判定手段２０は、監視画像の平均輝度に基づいて昼夜判定を行う。昼夜判定手段２０は、平均輝度が所定の閾値より低い状態が継続すると、撮像部４による撮影に照明を要する夜間であると判定し、一方、平均輝度が所定の閾値以上の状態が継続すると、照明を要しない昼間であると判定し、各判定結果を照明制御部８に通知する。

動体抽出手段２２は、監視画像における変化領域を抽出する。動体抽出手段２２は、例えば、監視画像のうち動体が存在しないと判断された画像を背景画像として、記憶部（図示せず）に登録する。ちなみに、背景画像は適時更新される。例えば、監視領域における日照状態の変動などを考慮して、背景画像の更新タイミングが設定される。

動体抽出手段２２は、撮像部４から入力される監視画像と、記憶部から読み出した背景画像とを比較して、背景画像から変化があった領域を抽出し、単一の動体と認識される領域毎にラベリングを施し、動体毎に分類する。以降、単一の動体に対応するひとまとまりの変化領域を動体領域と称する。

人体判定手段２４は、抽出された動体領域毎に、画像上での人（人体）に備わる所定の人体条件（人体基準）に適合するか否かを判定する。適合する場合における当該動体領域は人体の候補領域となる。判定結果は統合判定部１４へ出力される。

一方、非人体判定手段２６は、抽出された動体領域毎に、人以外の所定の画像変化要因に備わる非人体条件（非人体基準）に適合するか否かを判定する。人以外の画像変化要因として、例えば、植栽の揺れ、車両のヘッドライト光の照射、降雨・降雪などがある。非人体基準はこれら変化要因毎に定められ、非人体判定手段２６は各非人体基準との適合を判定する。判定結果は統合判定部１４へ出力される。

撮影状況検知手段２８は、上述の人体判定手段２４による人体候補領域の検出能力（すなわち、動体領域が人体によるものか非人体によるものかを判別する能力）を低下させる所定の不良撮影状況を監視画像に基づいて検知する。撮影状況検知手段２８は例えば、監視領域が屋外である場合に想定される所定の環境要因により監視画像に生じる外乱に基づいて、不良撮影状況を検知する。具体的には、撮影状況検知手段２８は所定の環境要因として、降雨・降雪、霧、逆光（車両のヘッドライト）を検出することができる。検知結果は統合判定部１４へ出力される。

赤外線検出処理部１２は、監視領域からの赤外線を検出するＰＩＲセンサを備える。ＰＩＲセンサは、赤外線をミラーやレンズなどの光学系により集光して焦電素子で受光し、赤外線の受光量の変化に応じた赤外線検出信号を統合判定部１４へ出力する。受光量の変化が大きいほど検出信号のレベルを大きくする。また、後述する基準レベルＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３それぞれとの比較結果に基づいて、４段階のレベルを取り得る赤外線検出信号を生成し、統合判定部１４へ出力してもよい。本発明の空間監視部は、この赤外線検出処理部１２に相当する。

統合判定部１４は、画像処理部１０、赤外線検出処理部１２からの入力に基づいて、監視領域における侵入者の有無を判定し、当該判定結果を警報出力部１６へ出力する。統合判定部１４はマイクロプロセッサ等を用いて構成され、侵入者判定処理は当該プロセッサ等で実行されるプログラムにより実現される。

警報出力部１６は、統合判定部１４による侵入者有り（異常）との判定を受けて、無線／有線で接続される警備主装置（図示せず）に対して異常検知信号を出力する。また、警報出力部１６にスピーカや警告灯を設け、異常発生時にはブザー鳴動、警告灯の点灯を行って周囲に異常発生を報知してもよい。

次に本検知装置２の動作を説明する。図２、図３は画像処理部１０の動作を説明するための概略のフロー図であり、主として図２には動体抽出、人体判定、非人体判定に係る部分が示されており、図３には撮影状況検知に係る部分が示されている。

まず、図２に係る動作について説明する。撮像部４から監視画像が入力されると（Ｓ４０）、動体抽出手段２２により上述した動体抽出処理が行われる（Ｓ４２）。動体領域が抽出されない場合（Ｓ４４の「Ｎｏ」の場合）は、次の監視画像の入力（Ｓ４０）を待つ。

一方、動体領域が抽出された場合（Ｓ４４の「Ｙｅｓ」の場合）は、人体判定手段２４、非人体判定手段２６がそれぞれの処理を行う。人体判定手段２４は、抽出された動体領域毎に、画像上での人（人体）に備わる所定の人体条件（人体基準）に適合するか否かを判定する。人体判定手段２４は、この判定に必要な指標を、処理対象としている動体領域について算出する（人体特徴抽出Ｓ４６）。この指標は例えば、動体領域の高さ、幅、面積などである。算出された各指標値は人体基準に定める基準値との類似度を判定される（Ｓ４８）。類似する場合は人体基準に適合すると判定され（Ｓ４８の「Ｙｅｓ」の場合）、その動体領域は人体を捉えている可能性が高いと認識される。この場合には、当該動体領域が人体候補領域であることを示す人体フラグがＯＮにセットされる（Ｓ５０）。一方、人体基準を満たさない場合（Ｓ４８の「Ｎｏ」の場合）は、当該動体領域についての人体フラグは初期値であるＯＦＦのままとされる。

非人体判定手段２６は、抽出された動体領域それぞれが非人体基準に適合するか否かを判定する。非人体判定手段２６は、この判定に必要な指標を、処理対象としている動体領域について算出する（非人体特徴抽出Ｓ５２）。植栽の揺れについての指標として例えば、入力画像における動体領域の画素値ヒストグラムと背景画像における同領域の画素値ヒストグラムとの差分を採用することができる。また、ヘッドライト等の照射による輝度変化については、当該輝度変化を生じた領域での背景画像と入力監視画像との輝度相関などを指標として用いることができる。降雨については、雨粒が画像上では基本的に上下に細長い像として現れやすいことに基づいて、例えば、動体領域の幅、アスペクト比、面積などを指標とすることができる。

求められた各指標値は非人体基準に定める基準値との類似度を判定される（Ｓ５４）。類似する場合は非人体基準に適合すると判定され（Ｓ５４の「Ｙｅｓ」の場合）、その動体領域は人体以外のものを捉えている可能性があると認識される。例えば、背景画像と入力監視画像とで画素値ヒストグラムの差分が所定の閾値より小さければ植栽の揺れに関する非人体基準を満たすと判定される。また、上述の輝度相関値が高ければ、照明部６以外の外来光の照射による輝度変化に関する非人体基準を満たし、アスペクト比が高く、面積が小さい場合は、降雨に関する非人体基準を満たすと判定される。

いずれかの非人体基準に適合すると判定された場合は、当該動体領域について非人体フラグがＯＮにセットされる（Ｓ５６）。一方、いずれの非人体基準も満たさない場合（Ｓ５４の「Ｎｏ」の場合）は、当該動体領域についての非人体フラグは初期値であるＯＦＦのままとされる。

監視画像中に複数の動体領域が抽出された場合は、人体判定手段２４及び非人体判定手段２６による上述の処理は、各動体領域それぞれについて行われる（Ｓ５８）。抽出された全ての動体領域について人体判定、非人体判定が完了すると、その判定結果は、次に説明する撮影状況検知処理の判定結果と共に統合判定部１４へ出力される（Ｓ６０）。

なお、上述のように人体判定、非人体判定は画像内の各動体領域について行われ、動体領域毎に人体フラグ、非人体フラグが設定されている。画像処理部１０は、それら各動体領域についての判定結果をまとめた情報を、人体判定結果、非人体判定結果として統合判定部１４へ送るように構成することができる。画像処理部１０は、各動体領域毎の人体フラグ及び非人体フラグに基づいて、人体基準及び非人体基準のうち人体基準のみを満たす動体領域が入力監視画像に存在するかを調べ、存在する場合には、判定結果として所定の人体検知データを統合判定部１４へ出力する。一方、人体基準のみを満たす動体領域は存在せず、人体基準及び非人体基準の双方を満たす動体領域が存在する場合には、人体検知データと併せて所定の非人体検知データを統合判定部１４へ出力する。また、人体基準は満たさないが非人体基準は満たす動体領域が存在する場合は、非人体検知データのみを統合判定部１４へ出力する。

ここで、上述の実施形態では、人体判定、非人体判定を監視画像内の全ての動体領域について繰り返すループ処理としたが、１つの入力監視画像に対する判定結果を人体検知データ、非人体検知データとして要約して送る場合には、人体基準のみを満たす動体領域が検知された段階で当該ループ処理を中止し、人体検知データを統合判定部１４へ送る構成とすることができる。

続いて図３に係る撮影状況検知処理について説明する。監視画像が入力されると（図２のＳ４０）、上述の動体抽出、人体判定、非人体判定が行われると共に、撮影状況検知処理が行われる（図２のノードＢから続く図３の処理）。ちなみに撮影状況検知処理が検出対象とする不良撮影状況では、監視領域内に人体が存在するにもかかわらず、人体フラグはＯＮになったときに、同時に非人体フラグもＯＮになる可能性が高くなる。

ここでは撮影状況検知手段２８は、不良撮影状況を生じる所定の環境要因として、降雨・降雪、霧、逆光（車両のヘッドライト）を検出する。撮影状況検知手段２８は、入力監視画像について、検知対象とする環境要因毎に、判定に必要な指標値を算出し（Ｓ８０，Ｓ８２，Ｓ８４）、当該指標値が環境要因として問題となるレベルか否かが、各環境要因について設定された基準に基づいて判定される（Ｓ８６，Ｓ８８，Ｓ９０）。

例えば、降雨・降雪については細長く写り、特に夜間においては照明光を受けて高輝度に写るという特徴を有する。そこで、降雨・降雪については、高輝度かつ細長いという特徴を有する領域を監視画像から抽出し、抽出された複数の当該領域が画像全体に占める割合が所定の閾値より大きい場合（Ｓ８６の「Ｙｅｓ」の場合）に不良撮影状況と判定し、降雨・降雪フラグをＯＮにセットする（Ｓ９２）。

霧については、夜間にて照明光の反射によって高輝度に写る小領域を抽出し、抽出された複数の当該領域が画像全体に占める割合が所定の閾値より大きい場合（Ｓ８８の「Ｙｅｓ」の場合）に不良撮影状況と判定し、霧フラグをＯＮにセットする（Ｓ９４）。

逆光については、監視画像内にて高輝度に写る所定面積以上の大領域を抽出し、また当該監視領域について画像コントラストを算出する。画像コントラストを表す指標として、例えば、画像内のエッジ強度が大きい画素に対するエッジ強度が小さい画素の画素数の比を用いることができる。高輝度の大領域が存在し、かつ画像コントラストが低い、つまり画像コントラストを示す上述の比の値が小さい場合（Ｓ９０の「Ｙｅｓ」の場合）に不良撮影状況と判定し、逆光フラグをＯＮにセットする（Ｓ９６）。

撮影状況検知手段２８は、何れかの環境要因による不良撮影状況が検知された場合は、画像処理部１０による人体に対する検出能力の低下を示す検出能力低下フラグをＯＮにセットする処理を行う。具体的には、上記３つの環境要因のうち、降雨・降雪による不良撮影状況が検知されている場合（Ｓ９８の「Ｙｅｓ」の場合）には、昼夜判定手段２０による判定結果が夜間であるか否かを調べる（Ｓ１００）。夜間の撮影には照明が使用されるため、雨や雪が照明を反射して非常に明るく画像に写る。そのため、夜間にて雨や雪の中から人体を検出することは、昼間の降雨・降雪の状況や、他の環境要因に比べて画像処理部１０による人体検出の困難度が高くなる。よって、この場合（Ｓ１００の「Ｙｅｓ」の場合）には、検出能力低下が他の場合より大きいことを示す検出能力低下フラグとして重度低下フラグをＯＮにセットする（Ｓ１０２）。一方、降雨・降雪時でも昼間であれば（Ｓ１００の「Ｎｏ」の場合）、検出能力低下が一般的なレベルであることを示す検出能力低下フラグとして一般低下フラグをＯＮにセットする（Ｓ１０４）。また、降雨・降雪が検知されず他の環境要因が検知されている場合にも（Ｓ１０６の「Ｙｅｓ」の場合）一般低下フラグがＯＮにセットされる。いずれの種類の不良撮影状況も検知されていない場合（Ｓ１０６の「Ｎｏ」の場合）には、いずれの検出能力低下フラグも初期状態のＯＦＦに維持される。

画像処理部１０は、入力監視画像が不良撮影状況で撮影されたものか否かを統合判定部１４へ出力する。重度低下フラグがＯＮにセットされた場合は、所定の重度低下データを、また一般低下フラグがＯＮにセットされた場合は、所定の一般低下データを検出能力低下データとして、上述の人体検知データや非人体検知データと共に画像処理部１０から統合判定部１４へ送る（ノードＣに続く図２のＳ６０）。

図４は統合判定部１４の動作を説明するための概略のフロー図である。統合判定部１４は、画像処理部１０から入力監視画像に対する判定結果を受信すると、当該監視画像に対する侵入者判定処理を実行する。統合判定部１４は、画像処理部１０から監視画像に対する判定結果として人体検知データを受信していなければ（Ｓ１１０の「Ｎｏ」の場合）、侵入者無し（正常）と判定して（Ｓ１１２）、当該監視画像に対する処理を終了し、次に画像処理部１０から判定結果を受け取るまで待機する。

一方、判定結果として人体検知データを受信した場合（Ｓ１１０の「Ｙｅｓ」の場合）には、当該判定結果として非人体検知データも受信しているかを調べる（Ｓ１１４）。人体検知データと共に非人体検知データを受信していない場合（Ｓ１１４の「Ｎｏ」の場合）は、画像処理部１０が抽出した動体領域内に人体と認識されるものが存在するため、侵入者有り（異常）と判定し（Ｓ１１６）処理を終了する。

人体検知データと共に非人体検知データを受信している場合（Ｓ１１４の「Ｙｅｓ」の場合）は、監視画像内に人体候補領域となる動体領域は存在するものの、監視画像だけではそれを人体とは確定できない不確定状態である。この場合には、さらに赤外線検出処理部１２からの赤外線検出信号を利用して侵入者の有無が判定される。

この赤外線検出信号に基づく判定では、画像処理部１０による人体判定及び非人体判定が環境要因により検出能力が低下した状態でなされているか否かに応じて判定基準を異ならせることが好適である。これは、検出能力低下時は実際に監視領域に人体が存在するにもかかわらず環境要因のせいで非人体基準をも満たしてしまっている可能性があるためである。そこで、侵入者が存在する場合を検出し損なうことを防ぐために、環境要因が生じている場合は、生じていない場合よりも侵入者を検知する条件を緩和して侵入者有りと判定しやすくする調整を行い、画像処理部１０の人体候補領域に対する検出能力低下を補償する。さらに、環境要因の中でも特に夜間の降雨・降雪による検出能力低下時は上記現象が生じるおそれが高くなるので、昼間の降雨・降雪及び他の環境要因に比べて条件緩和の程度を大きくすることが好適である。

この観点から、統合判定部１４は、検出能力低下データとして一般低下データと重度低下データのいずれを受信しているか、またはいずれも受信していないかを判定し（Ｓ１１８，Ｓ１２０）、これら３つの場合に対応する判定の閾値として所定の基準レベルＴｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３を設定して、上述の赤外線検出信号に基づく判定を行う（Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１２６）。基準値はＴｈ１＞Ｔｈ２＞Ｔｈ３となるように設定され、例えば、Ｔｈ１は赤外線検出処理部１２の検知結果のみで人体の存在を判断可能なレベルとすることが適当である。また、それより若干低いレベルとしてもよい。Ｔｈ３は、赤外線検出処理部１２の検知結果のみからは人体の存在の可能性を否定できないレベルであることが適当である。

まず、いずれの検出能力低下データも受信していない場合（Ｓ１１８の「Ｎｏ」の場合）には、赤外線検出信号のレベルが基準レベルＴｈ１以上であるか否かを判定する（Ｓ１２２）。

一般低下データを受信している場合（Ｓ１１８の「Ｙｅｓ」かつＳ１２０の「Ｎｏ」の場合）には、赤外線検出信号のレベルが基準レベルＴｈ２以上であるか否かを判定する（Ｓ１２４）。

重度低下データを受信している場合（Ｓ１１８の「Ｙｅｓ」かつＳ１２０の「Ｙｅｓ」の場合）には、赤外線検出信号のレベルが基準レベルＴｈ３以上であるか否かを判定する（Ｓ１２６）。

いずれの場合の判定においても、赤外線検出信号が判定の基準値（Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３）以上であれば（Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１２６の「Ｙｅｓ」の場合）、画像処理部１０により抽出された人体候補領域は、監視領域内に存在する人体によるものである可能性が高くなるので、侵入者有り（異常）と判定する（Ｓ１１６）。

一方、いずれの場合の判定においても、赤外線検出信号が判定の基準値（Ｔｈ１，Ｔｈ２，Ｔｈ３）未満であれば（Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１２６の「Ｎｏ」の場合）、画像処理部１０により抽出された人体候補領域は、人体によるものである可能性が低くなるので、侵入者無し（正常）と判定する（Ｓ１１２）。

このように画像処理部１０による人体検出能力が低下し得る不良撮影状況、すなわち画像監視するのに劣悪な環境下にて、画像処理部１０が抽出した人体候補領域が人体によるものか非人体によるものかを監視画像のみに基づいては判断できない不確定状態となった場合に、環境要因の種類に応じて異なる検出能力低下の程度を考慮しつつ赤外線検出処理部１２の出力信号を用いて人体によるものか否かの判断を行う。具体的には、当該検出能力低下の程度が大きいほど、赤外線検出信号による人体検知の基準レベルを低く設定して、侵入者有りとの判定がされやすくする。これにより、環境要因の影響のせいで人体が非人体の特徴を有する動体領域として監視画像に現れている場合であっても、それが侵入者か否かの判断を当該環境要因の種類を考慮に入れて適切に行うことができ、誤報・失報を抑えた精度の高い侵入者の検知が可能となる。

なお、非人体判定手段２６を用いない構成とすることもできる。図５は、非人体判定手段２６を用いない構成における統合判定部１４の動作を説明するための概略のフロー図である。この構成では、統合判定部１４は、画像処理部１０から監視画像に対する判定結果として人体検知データを受信した場合（Ｓ１４０の「Ｙｅｓ」の場合）、侵入者有り（異常）と判定する（Ｓ１４２）。

一方、判定結果として人体検知データを受信していない場合（Ｓ１４０の「Ｎｏ」の場合）には、検出能力低下データも受信していなければ（Ｓ１４４の「Ｎｏ」の場合）、侵入者無し（正常）と判定する（Ｓ１４６）。

人体検知データは受信していないが検出能力低下データは受信している場合（Ｓ１４４の「Ｙｅｓ」の場合）は、さらに赤外線検出処理部１２からの赤外線検出信号を利用することで、侵入者の有無の判定精度を向上させる。

この赤外線検出信号に基づく判定では、画像処理部１０による人体判定が環境要因から受ける検出能力の低下の程度に応じて判定基準を異ならせることが好適である。この観点から、統合判定部１４は、検出能力低下データとして一般低下データ及び重度低下データのいずれを受信しているかを判定し（Ｓ１４８）、これら２つの場合に対応する判定の閾値として所定の基準レベルＴｈ４，Ｔｈ５を設定して、上述の赤外線検出信号に基づく判定を行う（Ｓ１５０，Ｓ１５２）。基準値はＴｈ４＞Ｔｈ５となるように設定される。

統合判定部１４は、一般低下データを受信している場合（Ｓ１４４の「Ｙｅｓ」かつＳ１４８の「Ｎｏ」の場合）には、赤外線検出信号のレベルが基準レベルＴｈ４以上であるか否かを判定する（Ｓ１５０）。一方、例えば、夜間照明下での降雨・降雪の状況に起因して重度低下データを受信している場合（Ｓ１４４の「Ｙｅｓ」かつＳ１４８の「Ｙｅｓ」の場合）には、赤外線検出信号のレベルが基準レベルＴｈ５以上であるか否かを判定する（Ｓ１５２）。

いずれの場合の判定においても、赤外線検出信号が判定の基準値（Ｔｈ４，Ｔｈ５）以上であれば（Ｓ１５０，Ｓ１５２の「Ｙｅｓ」の場合）、監視領域から人体による赤外線が検知されている可能性があるので、侵入者有り（異常）と判定する（Ｓ１４２）。

一方、いずれの場合の判定においても、赤外線検出信号が判定の基準値（Ｔｈ４，Ｔｈ５）未満であれば（Ｓ１５０，Ｓ１５２の「Ｎｏ」の場合）、監視領域内に人体に存在する可能性は低くなるので、侵入者無し（正常）と判定する（Ｓ１４６）。

本発明の実施形態である複合型侵入検知装置の概略の構成を示す模式図である。 画像処理部の主として動体抽出、人体判定、非人体判定に係る部分の動作を説明するための概略のフロー図である。 画像処理部の撮影状況検知に係る部分の動作を説明するための概略のフロー図である。 統合判定部の動作を説明するための概略のフロー図である。 非人体判定手段を用いない場合の統合判定部の動作を説明するための概略のフロー図である。

符号の説明

２ 検知装置、４ 撮像部、６ 照明部、８ 照明制御部、１０ 画像処理部、１２ 赤外線検出処理部、１４ 統合判定部、１６ 警報出力部、２０ 昼夜判定手段、２２ 動体抽出手段、２４ 人体判定手段、２６ 非人体判定手段、２８ 撮影状況検知手段。

Claims (6)

1. 監視領域を撮影した画像から人体に対応し得る人体候補領域を検出する画像監視部と、前記画像監視部とは異なる検知原理にて人体を検出し検出信号を出力する空間監視部と、前記空間監視部及び前記画像監視部それぞれの検出結果に基づいて前記監視領域における侵入者の有無を判定する統合判定部とを有する複合型侵入検知装置において、
   前記画像監視部による前記人体候補領域の検出能力を低下させる複数の不良撮影状況を検知する撮影状況検知部を有し、
   前記統合判定部は、
   前記画像のみによって前記人体候補領域を人体であるとは確定できない不確定状態である場合に、検知された前記不良撮影状況について想定される前記検出能力の低下の程度に応じて前記侵入者を検知する条件を緩和して侵入者の有無を判定し、
   前記画像のみによって前記人体候補領域を人体であると確定できる場合は、前記不良撮影状況の検知の有無及び前記検出信号のレベルにかかわらず前記侵入者が有ると判定すること、
   を特徴とする複合型侵入検知装置。
2. 請求項１に記載の複合型侵入検知装置において、
   前記統合判定部は、
   前記不良撮影状況について想定される前記検出能力の低下の程度が大きいほど、前記検出信号に関する判定閾値を低く設定し、
   前記不良撮影状況が検知されている場合に、当該不良撮影状況に対し設定された前記判定閾値以上の前記検出信号が得られていることを条件に前記侵入者が有ると判定すること、
   を特徴とする複合型侵入検知装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の複合型侵入検知装置において、
   前記撮影状況検知部は、前記検出能力の低下の程度が相違する第１種類の不良撮影状況及び第２種類の不良撮影状況を検知し、
   前記統合判定部は、
   検知された前記不良撮影状況が前記第１種類に属する場合には、前記検出信号が第１レベル以上であることを条件に前記侵入者が有ると判定し、一方、前記第１種類より前記検出能力の低下が大きい前記第２種類に属する場合には、前記検出信号が前記第１レベルより低い第２レベル以上であることを条件に前記侵入者が有ると判定すること、
   を特徴とする複合型侵入検知装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の複合型侵入検知装置において、
   前記画像監視部は、
   前記画像から抽出した変化領域のうち、人体に備わる所定の人体条件に適合するものを前記人体候補領域として検出し、
   さらに、前記変化領域について前記人体条件の他に、人以外の所定の画像変化要因に備わる非人体条件に適合するかを判定し、
   前記統合判定部は、
   前記人体候補領域が前記非人体条件に適合しない場合には、当該人体候補領域を人体であると確定し、一方、前記人体候補領域が前記非人体条件に適合する場合を前記不確定状態とすること、
   を特徴とする複合型侵入検知装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の複合型侵入検知装置において、
   前記撮影状況検知部は、前記不良撮影状況として降雨又は降雪を検知し、
   前記統合判定部は、前記撮影状況検知部にて、照明が必要な夜間において降雨又は降雪の状況を検知しているときは、照明が不要な昼間において降雨又は降雪の状況を検知しているときより、前記侵入者を検知する条件を緩和して侵入者の有無を判定すること、
   を特徴とする複合型侵入検知装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１つに記載の複合型侵入検知装置において、
   前記空間監視部は、受動型の赤外線センサであること、を特徴とする複合型侵入検知装置。

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