JP5484755B2 - 画像監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、監視空間を撮像した画像を処理して被災の発生を検知する画像監視装置に関する。

近年、大地震などの大規模な災害が相次いで発生していることから災害発生直後において迅速に被災状況を把握することの重要性が認識されている。災害発生直後における被災状況の把握は、企業の事業継続マネジメント（ＢＣＭ）においても適確な初動を執るために重要な要素のひとつといえる。

特許文献１に記載の監視装置においては、地震発生前後の画像を差分処理して差分の面積が所定値以上であれば被災があると判定していた。

特開２００６−２８５６４４号公報

しかしながら、従来技術においては、監視空間に居住者や従業員などが存在していると、在室者の領域においても差分が抽出される。さらに、在室者が複数存在すれば人数の分だけ差分の面積は増加する。

そのため、従来技術では人が存在する監視空間において被災の有無を正しく検知することができなかった。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、人が存在する監視空間においても被災の有無を正しく検知できる画像監視装置を提供することを目的とする。

かかる課題を解決するために、本発明は、監視空間を順次撮像する撮像部と、撮像部により撮像された画像を記憶する記憶部と、地震の発生を検知する地震検知手段と、撮像部により撮像された画像から線分要素を抽出する線分抽出手段と、地震の検知前に撮像された画像と当該地震が検知されなくなった後に撮像された画像との間で線分要素の数の変化量を算出し、当該変化量が予め設定された基準量を越える場合に被災の発生を判定する被災判定手段と、を備えたことを特徴とする画像監視装置を提供する。
かかる構成によれば、専ら人工物から抽出され自然物からは抽出されにくい線分要素の数の変化に基づき被災の有無を判定するので、自然物たる人が存在する監視空間においても被災の有無を正確に判定できる。

また、本発明の好適な態様において、線分抽出手段は、さらに線分要素それぞれの傾きを計測し、被災判定手段は、傾きが監視空間における略鉛直方向である線分要素について変化量を算出する。
かかる構成によれば、比較的整然とした被災前の監視空間と乱雑な被災後の監視空間との間で顕著に変化する略鉛直方向の線分要素について変化量が算出されるので、より高い確度で被災の有無を判定できる。また略鉛直方向の線分要素は被災前の監視空間において比較的多く分布するため、信頼性の高い判定が可能となる。

また、本発明の好適な態様において、線分抽出手段は、さらに線分要素それぞれの長さを計測し、被災判定手段は、長さが予め設定されたしきい値以上の線分要素について変化量を算出する。
かかる構成によれば、自然物からも抽出されてしまう短い線分要素を除外して変化量が算出されるので、人が存在する監視空間においてもより高い確度で被災を判定できる。

また、本発明の好適な態様において、線分抽出手段は、さらに線分要素それぞれの長さを計測し、被災判定手段は、所定の長さ区間ごとに線分要素の数を集計し、長さ区間ごとの区間変化量を当該長さ区間が長いほど大きく定められた重みをつけて累積して変化量を算出する。
かかる構成によれば、在室者によって動かされにくい長めの線分要素に対する感度を高くして変化量が算出されるので、人が存在する監視空間においてもより高い確度で被災を判定できる。

また、本発明の好適な態様において、被災判定手段は、長さが予め設定されたしきい値長以上の線分要素について変化量を算出する。
かかる構成によれば、自然物からも抽出されてしまう短い線分要素を除外して変化量が算出されるので、人が存在する監視空間においてもより高い確度で被災を判定できる。

また、本発明の好適な態様において、被災判定手段は、長さ区間のそれぞれにおいて検知前画像から抽出された線分要素の数が予め設定された下限数以上となるように当該長さ区間を設定する。
かかる構成によれば、区間変化量の信頼性が確保され、区間変化量の和である変化量を高い信頼性で算出できるので、信頼性の高い被災判定が可能となる。

また、本発明の好適な態様において、被災判定手段は、変化量に対して検知前画像から抽出された線分要素の数による正規化を施すことで、監視空間の違いによる判定のばらつきを抑制する。

また、本発明の好適な態様において、画像監視装置は、撮像部により撮像された画像に対して撮像部のレンズ特性により生じる歪を打ち消す補正を行う歪補正手段、をさらに備え、線分抽出手段は、歪補正手段により補正された画像から線分要素を抽出する。
かかる構成によれば、レンズ歪の影響が排除されて真の線分要素を抽出する精度が向上するので、より正確に被災の発生を判定できる。

本発明の画像監視装置によれば、人が存在する監視空間においても被災を正確に検知できる。

画像監視装置１の構成を示した図である 画像センサ２の構成を示した図である 被災判定処理のタイミングチャートを示した図である 画像監視処理のフローチャートを示した図である 第一の実施形態にかかる被災判定処理のフローチャートを示した図である 第一の実施形態にかかる被災判定処理の様子を示した図である 第二の実施形態にかかる被災判定処理のフローチャートを示した図である 第二の実施形態にかかる被災判定処理の様子を示した図である 第三の実施形態にかかる被災判定処理のフローチャートを示した図である 第三の実施形態にかかる被災判定処理の様子を示した図である

本発明の好適な実施形態の一例として、建物内における被災の有無を判定するとともに在室者の安否判定を行う画像監視装置について説明する。

＜第一の実施形態＞
［画像監視装置の構成］
図１を参照して本発明の第一の実施形態にかかる画像監視装置１の構成を説明する。

画像監視装置１は、画像センサ２がコントローラ３及び通信網４を介して受信装置５と接続されてなる。

画像センサ２は、監視空間である部屋内に設置され、監視空間を撮像して得た画像を処理して被災の有無及び在室者の安否を判定し、監視情報である被災判定結果や安否判定結果をコントローラ３へ出力する。画像センサ２とコントローラ３の間はセンサＬＡＮ７等のローカルな伝送網で接続される。センサＬＡＮ７には防犯センサ６−１や防災センサ６−２などが接続されていてもよい。

コントローラ３は、監視空間を収容した建物８内に設置され、画像センサ２から入力された監視情報を、通知先として予め設定された受信装置５を宛先に指定して通信網４へ送出する。

通信網４は、インターネット、電話回線等の広域ネットワークであり、監視情報を通知先の受信装置５へ伝送する。

受信装置５は、在室者の家族や監督者等が所持する携帯電話や勤務先で利用しているＰＣ、警備センタのセンタ装置などである。受信装置５は、通信網４から監視情報を受信する受信部（不図示）、及び受信した監視情報を表示して安否確認希望者へ伝達する表示部（不図示）を備える。

図２を参照して画像センサ２の構成を示す。

画像センサ２は、撮像部２０、記憶部２１及び通信部２３が制御部２２に接続されてなる。

撮像部２０は、所謂監視カメラである。撮像部２０は、監視空間を所定時間間隔にて撮像し、撮像された画像を順次、制御部２２へ出力する。以下、上記画像を監視画像と称し、上記所定時間間隔で刻まれる時間の単位を時刻と称する。撮像部２０は、監視空間の上方に、その視野に床面を多く含むよう設置されるのが好適である。こうすることで物品の転倒や落下による画像変化を監視画像からより多く得ることができる。本実施形態において撮像部２０は、部屋の角の天井に、その光軸を部屋の床面中央付近に向けて設置される。別の実施形態において撮像部２０は、魚眼レンズを備え、部屋の天井中央に、その光軸を鉛直下方に向けて設置される。

記憶部２１は、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＲＡＭ(Random Access Memory)等のメモリ装置である。記憶部２１は、各種プログラムや各種データを記憶し、制御部２２との間でこれらを入出力する。各種データには、過去画像２１１、歪補正係数２１２が含まれる。

過去画像２１１は、一時刻前の監視画像（以下、直前画像とも称する）、地震が検知される前の監視画像（以下、検知前画像とも称する）といった過去の監視画像である。

歪補正係数２１２は、撮像部２０のレンズ特性により監視画像に生じる歪を打ち消す補正を行うための係数である。撮像部２０のレンズ特性に応じた歪補正係数２１２が予め設定される。

制御部２２は、ＤＳＰ(Digital Signal Processor)、ＭＣＵ(Micro Control Unit)等の演算装置である。制御部２２は、地震検知手段２２０、歪補正手段２２１、線分抽出手段２２２、被災判定手段２２３及び安否判定手段２２４等の動作を記述したプログラムを記憶部２１から読み出して実行することにより各手段として機能する。

地震検知手段２２０は監視空間における地震の発生を検知して検知結果を出力する。具体的には地震検知手段２２０は、連続して撮像された監視画像の比較、すなわち現時刻において撮像部２０により撮像された監視画像（以下、現画像とも称する）と過去画像２１１として記憶されている直前画像との比較、により画像の略全体に亘る変動を検出すると地震が発生していると判定し、当該変動が検出されなければ地震は発生していないと判定する。地震検知手段２２０は、両画像間で差異がある画素を抽出して、抽出された画素の分布範囲が画像全体の所定割合以上（例えば９０％以上）であれば上記変動を検出する。また、地震検知手段２２０は、上記画像比較のために、各時刻において現画像で直前画像を置き換える更新を行う。

歪補正手段２２１は、監視画像が入力されると当該監視画像に歪補正係数２１２を用いた補正を行い、補正された監視画像を出力する。

線分抽出手段２２２は、監視画像が入力されると当該監視画像から線分要素を抽出し、抽出された線分要素の情報（線分情報）を出力する。また、線分抽出手段２２２は、必要に応じて、抽出された線分要素それぞれの長さ（線分長）を計測し、計測した線分長を含めた線分情報を出力する。

具体的には、線分抽出手段２２２は、入力された監視画像にエッジ検出オペレータを施してエッジ画像を生成し、生成されたエッジ画像をラベリングし、ラベルに公知のハフ変換を施すことで線分要素を抽出する。エッジ検出オペレータとしてはＣａｎｎｙフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、又はラプラシアン等を用いることができる。

ここで、レンズ歪の影響により監視画像においては中心から離れるほど本来直線である部分が曲線として撮像されやすくなり、また本来曲線である部分が直線として撮像されやすくなる。そこで、線分抽出手段２２２は、歪補正手段２２１により補正された監視画像から線分要素を抽出する。これによりレンズ歪の影響が排除されて真の線分要素を抽出する精度が向上するので、被災判定の精度が向上する。

被災判定手段２２３は、地震の検知前に撮像された検知前画像と当該地震が検知されなくなった後に撮像された監視画像（以下、検知後画像とも称する）との間で線分要素の数の変化量を算出し、算出された変化量が予め設定された基準量を越える場合に被災の発生を判定する。本実施形態において判定結果は被災なし、被災ありの２段階で表される。

線分要素は人工物からは抽出されやすいが、人間等の自然物からは抽出されにくい。そのため、線分要素の数の変化に基づいて被災の有無を判定することで自然物による判定への影響が抑制されるので、人間等の自然物が存在する監視空間においても被災の有無を正確に判定できる。

以下、線分要素の数の変化に基づく被災判定についてより具体的に説明する。

地震の検知前後の線分要素は当該各時点の監視画像を線分抽出手段２２２に入力することにより抽出される。また、地震後において地震前の監視画像の参照を可能とするために、被災判定手段２２３は、過去画像２１１として記憶されている検知前画像を地震検知手段２２０が地震を検知していないときに新たに撮像された監視画像で置き換える更新を逐次行い、地震検知手段２２０が地震を検知すると当該更新を停止する。

図３はタイミングチャートの例である。地震検知手段２２０により地震の発生が検知された時刻をｔ０、当該地震が検知されなくなった時刻をｔ１とすると、被災判定手段２２３は、時刻（ｔ０−１）に撮像された検知前画像と時刻ｔ１に撮像された検知後画像を比較する。

被災判定手段２２３は、検知前画像及び検知後画像のそれぞれから抽出された線分要素を計数してこれらの計数結果の差の絶対値を検知前画像についての計数結果で除して正規化した値を変化量として算出し、算出された変化量を基準量と大小比較することで被災の発生を判定する。地震が発生すると、物品の散乱、転倒、破壊等により監視空間は乱雑な状態になり線分要素の数が多くなる傾向があるため、上記変化量が基準量を越えて被災の発生が判定される。尚、上記正規化には監視空間の違いによる判定のばらつきを抑制する効果がある。

ここで、線分要素は自然物から抽出されにくいとはいうものの、自然物からも短い線分要素が抽出される場合がある。そこで、被災判定手段２２３は予め定めたしきい値ＴＬ以上の長さを有する線分要素についてのみ数の変化量を算出する。具体的には、被災判定手段２２３は、線分抽出手段２２２により計測された線分長を参照し、線分長がＴＬ以上の線分要素についてのみ数を計数して上記変化量の算出を行う。こうすることで自然物からも抽出されてしまう短い線分要素が除かれるので、人が存在する監視空間においてより正確に被災を検知できる。

安否判定手段２２４は、地震の発生を検知する前に撮像された監視画像と背景画像との比較により人物像を検出し、検出された人物像から色ヒストグラム等の画像特徴を抽出して当該画像特徴を人物ごとに記憶部２１に記憶させる（登録する）とともに、地震の終了が検知された後に撮像された監視画像を探索して登録された画像特徴が存在するか否かを判定する。家財や設備の下敷きになっている人物等は存在が判定されず安否判定結果は「不明」となり、無事な人物は存在が判定されて安否判定結果は「無事」となる。
尚、背景画像は、起動直後の監視画像により初期化され、人物像が検出されなかった監視画像の部分画像が合成されることにより随時更新される。

［画像監視装置の動作］
図４を参照して、画像監視装置１の動作を説明する。

装置に電源が投入され、各部・各手段の初期化が行われると、撮像部２０は各時刻において監視空間を撮像し、監視画像が制御部２２へ順次入力される（Ｓ１）。制御部２２は新たな監視画像が入力されるたびにステップＳ２〜Ｓ１３の処理を繰り返す。

まず制御部２２の地震検知手段２２０は地震すなわち地震による揺れの検知を行う（Ｓ２）。地震検知手段２２０は、ステップＳ１にて入力された現画像と過去画像２１１として記憶されている直前画像との間でフレーム間差分処理を行って略画面全体に亘る変動が検出されれば地震を検知し、そうでなければ地震を検知しない。尚、直前画像が未だ記憶されていない起動直後は便宜上、地震を検知しない。また、次時刻の処理に備えて地震検知手段２２０は、直前画像を現画像で置き換え、検知結果を記憶部２１に記憶させる。

次に制御部２２は、記憶部２１に記憶されている現時刻と一時刻前の地震検知結果、及び安否判定期間の設定を参照して処理段階を判定する（Ｓ３）。すなわち制御部２２は、現時刻に地震が検知されておらず安否判定期間が設定されていなければ「地震検知前の段階」と判定し、現時刻に地震が検知されていれば「地震発生中の段階」と判定し、一時刻前に地震が検知されており現時刻に地震が検知されていなければ「地震終了直後の段階」と判定し、現時刻に地震が検知されておらず安否判定期間が設定されていれば処理段階は「安否判定の段階」と判定する。

続いて制御部２２は、判定された処理段階に応じて処理を分岐させる（Ｓ４）。

処理段階が「地震検知前の段階」であれば、制御部２２の安否判定手段２２４は、背景差分処理により現画像から在室者の人物像を抽出して、当該人物像の画像特徴を登録し（Ｓ５）、制御部２２の被災判定手段２２３は、過去画像２１１として記憶されている検知前画像を現画像で置き換える更新を行う（Ｓ６）。ステップＳ６の処理が終わると、制御部２２は処理をステップＳ１へ戻す。

処理段階が「地震発生中の段階」であれば、制御部２２は処理をステップＳ１へ戻し、地震の終了を待つ。

処理段階が「地震終了直後の段階」であれば、制御部２２の被災判定手段２２３は被災の有無を判定する（Ｓ７）。

図５を参照してステップＳ７の被災判定処理の詳細を説明する。この段階において現画像は検知後画像に相当することに注意されたい。

まず制御部２２の被災判定手段２２３は、記憶部２１から検知前画像を読み出して制御部２２の歪補正手段２２１に入力し、さらに現画像を歪補正手段２２１に入力する。歪補正手段２２１は、入力された各画像に歪補正係数２１２に基づく歪補正処理を施して補正後の画像を出力する（Ｓ７００）。

次に補正後の画像の出力を受けた被災判定手段２２３は、補正された検知前画像を制御部２２の線分抽出手段２２２に入力し、さらに補正された現画像を線分抽出手段２２２に入力する。線分抽出手段２２２は、入力された各画像に対してエッジ抽出とハフ変換を行って線分要素を抽出し（Ｓ７１０）、抽出された線分要素それぞれの長さを計測し（Ｓ７２０）、線分要素それぞれの始点座標、終点座標及び線分長を含めた線分情報を出力する。線分長は始点座標と終点座標の間の距離として算出できる。

続いて線分情報の出力を受けた被災判定手段２２３は、検知前画像に関する線分情報及び現画像に関する線分情報のそれぞれの中から線分長がしきい値ＴＬ未満である線分要素のデータを削除する剪定を行い（Ｓ７３０）、剪定後の各線分情報において線分要素の数を計数し、検知前画像における線分要素数ＮＡ０及び現画像すなわち検知後画像における線分要素数ＮＡ１を次式に適用して変化量を算出する（Ｓ７４０）。
変化量＝｜ＮＡ１−ＮＡ０｜／ＮＡ０ …式（１）

続いて被災判定手段２２３は、算出された変化量を基準量と比較し（Ｓ７５０）、変化量が基準量より大きければ「被災あり」と判定し（Ｓ７６０にてＹＥＳ→Ｓ７７０）、変化量が基準量以下であれば「被災なし」と判定する（Ｓ７６０にてＮＯ→Ｓ７８０）。判定後、処理は図４のステップＳ８へ進められる。

図６は被災判定処理のシミュレーションの様子を例示したものである。画像９０は検知前画像から生成されたエッジ画像、画像９１は検知後画像から生成されたエッジ画像を表している。画像９２はエッジ画像９０から抽出された線分長がＴＬ以上の線分要素を図示した画像、画像９３はエッジ画像９１から抽出された線分長がＴＬ以上の線分要素を図示した画像である。検知前画像及び検知後画像からはそれぞれ１１７本、１３２本の線分要素が抽出され、変化量は０．１１と算出された。つまり１１％の変化があったということになる。変化量は予め設定された基準量０．１０より大きいため「被災あり」が判定された。尚、事前の実験結果に基づき、ＴＬには監視画像上で７画素の長さ（市街化距離）を設定した。

図４に戻り、制御部２２は被災判定の結果を参照して安否判定を行うか否かを判断する（Ｓ８）。被災判定の結果が「被災あり」の場合、制御部２２は安否判定期間（数分間）を計測するカウンタやタイマーをセットすることで安否判定期間の設定を行う（Ｓ８にてＹＥＳ→Ｓ９）。そして、安否判定期間が設定されると制御部２２は処理をステップＳ１０へ進める。一方、被災判定の結果が「被災なし」の場合（Ｓ８にてＮＯ）、制御部２２は安否判定期間を設定せずに処理をステップＳ１へ戻す。尚、登録人物が０人の場合は安否判定期間の設定を省略してもよい。

先述したステップＳ４において処理段階が「安否判定の段階」であるとき、又はステップＳ９から処理が流れてきたとき、制御部２２の安否判定手段２２４は安否判定処理を行う（Ｓ１０）。安否判定手段２２４は、現画像を探索することによりステップＳ５で登録された人物像が存在するか否かを判定する。ステップＳ１０の処理は安否判定期間の間、繰り返し行われ、安否判定手段２２４は安否判定期間中に一回でも存在が判定された登録人物については「無事」との判定結果を記憶部２１に記憶させる。

ステップＳ１０の処理が終わると、安否判定手段２２４は安否判定期間が満了しているか否かを確認する（Ｓ１１）。未了であれば（Ｓ１１にてＮＯ）、制御部２２により処理はステップＳ１へ戻される。

一方、安否判定期間が満了すると、制御部２２は監視情報をコントローラ３へ出力する（Ｓ１１にてＹＥＳ→Ｓ１２）。すなわち被災判定手段２２３は被災判定結果を出力し、安否判定手段２２４は安否判定結果として登録人数及び記憶部２１に「無事」が記憶されている登録人物の数を出力する。

監視情報を受けたコントローラ３は、当該監視情報を可読なテキスト形式に変換し、通知先である受信装置５のアドレスを付加して通信網４へ送出する。例えば、被災判定結果が「被災あり」、登録人物がＮ人、「無事」である登録人物がｎ人である場合、上記テキストの内容は『被災あり。Ｎ名中（Ｎ−ｎ）名が安否不明』などとする。

監視情報が出力されると、制御部２２は安否判定期間の設定を解除し（Ｓ１３）、処理をステップＳ１へ戻す。

＜第二の実施形態＞
被災を受けた監視空間は、物品が転倒・散乱し、或いは破壊されて乱雑な状態となる。乱雑な監視空間においては様々な方向を向いた人工物の線分要素が観測される。これに対して被災を受けていない監視空間は比較的整然としており、鉛直方向を向いた人工物の線分要素が多く観測される。これらは被災前後で鉛直方向を向いた線分要素の数に顕著な変化が起きることを意味している。

以下、本発明の第二の実施形態として、略鉛直方向を向いた線分要素に着目して被災を判定する画像監視装置１について説明する。尚、以下では第一の実施形態と共通する箇所を省略して説明する。

［画像監視装置の構成］
本発明の第二の実施形態にかかる画像監視装置１の構成を、第一の実施形態と共通する図１を参照して説明する。

第一の実施形態において線分抽出手段２２２は、監視画像から線分要素を抽出するとともに当該線分要素それぞれの長さを計測して線分情報を出力した。第二の実施形態において線分抽出手段２２２はさらに、抽出された線分要素それぞれの傾きを計測し、計測された傾きを含めた線分情報を出力する。

比較的小さな俯角にて撮像部２０が設置されており、例えば図６で示したような監視画像が撮像される場合、監視画像の上下方向を監視空間の鉛直方向と近似できる。この場合、線分抽出手段２２２は、監視画像の左右方向に水平線を設定し、線分要素が水平線となす角を傾きとして計測する。

撮像部２０がその光軸を鉛直下方に向けて設置される別の実施形態においては、画像中心から放射状に伸びる直線の方向が監視空間の鉛直方向となる。この場合、線分抽出手段２２２は、画像中心と線分要素の中点とを結ぶ直線を算出し、算出された直線と線分要素がなす角を９０度から減じた角度を当該線分要素の傾きとして計測する。

第一の実施形態において被災判定手段２２３は、線分要素の総数の変化量に基づき被災を判定した。第二の実施形態において被災判定手段２２３は、線分要素の数の変化量を、線分抽出手段２２２により抽出された線分要素のうち傾きが監視空間における略鉛直方向である線分要素について算出する。

より具体的には被災判定手段２２３は、検知前画像及び検知後画像のそれぞれから抽出された線分情報を参照して９０度前後に予め設定された基準範囲内の傾きを有する線分要素の数を計数し、検知後画像について計数された数と検知前画像について計数された数の差の絶対値を検知前画像について計数された数で除して正規化することで変化量を算出する。そして被災判定手段２２３は、算出された変化量を予め設定された基準値と比較して変化量が基準値を越えていれば被災ありと判定し、そうでなければ被災なしと判定する。尚、上記正規化には監視空間の違いによる判定のばらつきを抑制する効果がある。

第二の実施形態におけるその余の構成は第一の実施形態と同様である。

［画像監視装置の動作］
第二の実施形態における画像監視装置１の動作のうち、画像監視処理全体の流れは図４を参照して説明した第一の実施形態のそれと同様である。第二の実施形態と第一の実施形態とではステップＳ７の被災判定処理の細部において動作が異なる。

以下、第二の実施形態における被災判定処理について図７を参照して説明する。尚、図７において図５と共通するステップには図５と共通の符号を記している。

まず、第一の実施形態と同様に、検知前画像、及び検知後画像である現画像に対して歪補正、線分要素の抽出及び線分長の計測が行われる（Ｓ７００〜Ｓ７２０）。さらに制御部２２の線分抽出手段２２２は、抽出された線分要素の傾きを算出し（Ｓ７２２）、線分要素それぞれの始点座標、終点座標、線分長及び傾きを含めた線分情報を出力する。

続いて被災判定手段２２３は第一の実施形態と同様に線分要素のデータを剪定する（Ｓ７３０）。そして被災判定手段２２３は、剪定後の各線分情報において傾きが基準範囲内である略鉛直方向の線分要素の数を計数し（Ｓ７３２）、検知前画像における略鉛直方向の線分要素数ＮＶ０及び現画像すなわち検知後画像における略鉛直方向の線分要素数ＮＶ１を次式に適用して変化量を算出する（Ｓ７４０）。
変化量＝１．０−｜ＮＶ１−ＮＶ０｜／ＮＶ０ …式（２）

続いて被災判定手段２２３は、第一の実施形態と同様に変化量を基準量と比較して、変化量が基準量より大きければ「被災あり」と判定し、変化量が基準量以下であれば「被災なし」と判定する（Ｓ７５０〜Ｓ７８０）。判定後、処理は図５のステップＳ８へ進められる。

図８は、図６のシミュレーション例に第二の実施形態による被災判定処理を適用したときの処理の様子を示したものである。

グラフ９４は検知前画像から抽出された線分要素の傾き分布を表している。この例では１２度おきに集計している。傾き０度及び傾き８５〜９６度に線分要素が偏在していることが分かる。

一方、グラフ９５は検知後画像から抽出された線分要素の傾き分布を表している。傾き０度以外は全体的になだらかな分布となっており、傾き８５〜９６度の強いピークがなくなっていることが分かる。

傾きの基準範囲は８５〜９６度と設定されており、検知前画像における略鉛直方向の線分要素数ＮＶ０は３１本、検知後画像における略鉛直方向の線分要素数ＮＶ１は１４本と計数され、変化量は０．４５と算出される。つまり４５％の変化があったことになる。変化量は予め設定された基準量０．４より大きいため「被災あり」が判定される。

第一の実施形態での変化量は１１％であったのに対し、第二の実施形態での変化量は４５％となり、より高い感度で被災を判定できていることが分かる。

以上、第二の実施形態においては、線分要素の数の変化量を傾きが監視空間における略鉛直方向である線分要素について算出することで、より高い精度で被災を判定することができる。尚、略鉛直方向である線分要素は平常時の監視空間において比較的多く存在することから算出される変化量の信頼度は高い。

＜第三の実施形態＞
棚やテーブル等の大きな人工物は一般に個数こそ少ないが在室者によって動かされる可能性が低いので、変化が生じていれば被災が発生している確度が高い。一方、書籍等の小さな人工物は在室者によって動かされる可能性が高いが、一般に個数が多く、地震時はこれらが一斉に動かされる。そのため、小さな人工物であっても多数に変化が生じていれば被災が発生している確度が高い。これらは被災前後で線分要素の長さ分布に変化が起きること、長い線分要素に対する感度を高くすると被災判定の確度が上がることを意味している。

以下、本発明の第三の実施形態として、線分要素の長さ分布に着目して被災を判定する画像監視装置１について説明する。尚、以下では第一の実施形態と共通する箇所を省略して説明する。

［画像監視装置の構成］
本発明の第三の実施形態にかかる画像監視装置１の構成を、第一の実施形態と共通する図１を参照して説明する。

第一の実施形態において被災判定手段２２３は、線分要素の総数の変化量に基づき被災を判定した。第三の実施形態において被災判定手段２２３は、所定の長さ区間ごとに線分要素の数を集計し、長さ区間ごとの区間変化量を当該長さ区間が長いほど大きく定められた重みをつけて累積して変化量を算出する。こうすることで在室者によって動かされる可能性が低い長めの線分要素に対する感度が高くなるので、より確度の高い被災判定が可能となる。

より具体的には被災判定手段２２３は、検知前画像及び検知後画像のそれぞれから抽出された線分情報の数を長さ区間ごとに計数し、各区間において検知後画像について計数された数と検知前画像について計数された数の差の絶対値を検知前画像について計数された数で除して正規化することで区間変化量を算出し、区間変化量の重み付け和を重みの総和で除して変化量を算出する。そして被災判定手段２２３は、算出された変化量を予め設定された基準値と比較して変化量が基準値を越えていれば被災ありと判定し、そうでなければ被災なしと判定する。尚、上記正規化には監視空間の違いによる判定のばらつきを抑制する効果がある。

ここで、長さ区間が一定幅に設定されていると数が少ない区間における区間変化量の信頼性が低くなってしまい、区間変化量の和である変化量の信頼性が低下する。そこで、被災判定手段２２３は、長さ区間のそれぞれにおいて検知前画像から抽出された線分要素の数が予め設定された下限数ＴＮ以上となるように当該長さ区間を設定する。こうすることで、算出される変化量の信頼性が確保されて確度の高い被災判定が可能となる。

第三の実施形態におけるその余の構成は第一の実施形態と同様である。

［画像監視装置の動作］
第三の実施形態における画像監視装置１の動作のうち、画像監視処理全体の流れは図４を参照して説明した第一の実施形態のそれと同様である。第三の実施形態と第一の実施形態とではステップＳ７の被災判定処理の細部において動作が異なる。

以下、第三の実施形態における被災判定処理について図９及び図１０を参照して説明する。図９は、被災判定処理のフローチャートであり、図５と共通するステップには図５と共通の符号を記している。図１０は図６のシミュレーション例に第三の実施形態による被災判定処理を適用したときの処理の様子を示したものである。

まず、第一の実施形態と同様に、検知前画像、及び検知後画像である現画像に対して歪補正、線分要素の抽出、線分長の計測及び線分要素の剪定が行われ、各画像に関する線分情報が生成される（Ｓ７００〜Ｓ７３０）。

続いて被災判定手段２２３は、検知前画像に関する線分情報を線分長についてソートし、線分長が長いデータから順に下限値ＴＮ以上の線分要素数を確保できる長さ区間を設定する（Ｓ７３４）。線分長が長いデータから順に行うのは、被災判定に有用な長い長さ区間を必ず確保するためである。尚、最も短い長さ区間においては下限値ＴＮ以上の線分要素数を確保できなくなるが、当該長さ区間は変化量の算出から除外しても良いし、或いは２番目に短い長さ区間と統合しても良い。いずれにせよ下限値ＴＮ以上の線分要素数が確保されない長さ区間は設定しない。

ＴＮ＝２０とした図１０の例では、線分長が２６以上の長さ区間、線分長が２０以上２６未満の長さ区間、線分長が１６以上１９未満の長さ区間、線分長が１１以上１５未満の長さ区間、線分長が９以上１０未満の長さ区間が設定された。線分長が９未満の長さ区間は２０データ以上とならず除外された。

続いて被災判定手段２２３は、設定された長さ区間ごとに検知前画像に関する線分要素の数を計数し、同長さ区間ごとに検知後画像に関する線分要素の数を計数して地震前後の長さ分布を集計する（Ｓ７３６）。

図１０のグラフ９６は検知前画像について集計された長さ分布を示したものである。ステップＳ７３４で行われた長さ区間の設定により各区間の線分要素数は２０〜２５本に平準化されている。因みに全区間で２０本とならないのは同じ線分長の線分要素が複数存在するためである。一方、グラフ９７は検知後画像について集計された長さ分布を示したものである。線分長が１６〜１９の長さ区間を中心に分布の変化が観測される。

続いて被災判定手段２２３は、各長さ区間の重みを設定する（Ｓ７３８）。具体的には各長さ区間の下端が当該長さ区間の重みとして設定される。図１０の例では、長い長さ区間から順に２６，２０，１６，１１，９と設定される。別の実施形態では、５，４，３，２，１と一次関数的に設定されても良いし、２，２，２，１，１とステップ関数的に設定されても良い。

続いて被災判定手段２２３は、各区間ｍにおける検知前画像の計数結果Ｎｍ０及び検知後画像の計数結果Ｎｍ１を次の式（３）に適用して各区間ｍにおける区間変化量Δｍを算出し、算出された区間変化量Δｍと設定された重みＷｍを次の式（４）に適用して変化量を算出する（Ｓ７４０）。尚、Σはｍについて総和する演算を表している。
Δｍ＝｜Ｎｍ１−Ｎｍ０｜／Ｎｍ０ …式（３）
変化量＝Σ（Δｍ×Ｗｍ）／ΣＷｍ …式（４）

続いて被災判定手段２２３は、第一の実施形態と同様に変化量を基準量と比較して、変化量が基準量より大きければ「被災あり」と判定し、変化量が基準量以下であれば「被災なし」と判定する（Ｓ７５０〜Ｓ７８０）。判定後、処理は図５のステップＳ８へ進められる。

図１０の例では変化量が０．１６と算出され、予め設定された基準量０．１０より大きいため「被災あり」が判定される。第一の実施形態での変化量は１１％であったのに対し、第三の実施形態での変化量は１６％相当となり、より高い感度で被災を判定できていることが分かる。

以上、第三の実施形態においては、線分長ごとの線分要素の数の変化を線分長が長いほど高感度に累積した変化量を算出することで、より高い精度で被災を判定することができる。

＜変形例＞
上記実施形態において地震検知手段２２０は画像変化に基づいて地震を検知した。別の実施形態において地震検知手段２２０は、制御部２２に接続されて揺れを検知すると検知信号を出力する加速度センサの地震センサ、振り子型の地震センサなどとすることもできる。この場合、図４のステップＳ２において制御部２２は画像全体に亘る変動の有無に代えて検知信号の有無を確認することにより地震の発生及び終了を検知する。また、別の実施形態において地震検知手段２２０は通信網４を経由して外部から緊急地震速報を受信することによって地震を検知する。この場合、地震検知手段２２０は、緊急地震速報を受信した時刻に地震発生の検知に相当する出力を行い、緊急地震速報の受信から十分な時間（例えば３０秒間）が経過したときに地震終了の検知に相当する出力を行う。

第一の実施形態において被災判定手段２２３は線分要素の総数から算出した変化量に基づき被災の有無を判定し、第二の実施形態において被災判定手段２２３は略鉛直方向の線分要素の数から算出した変化量に基づき被災の有無を判定し、第三の実施形態において被災判定手段２２３は線分要素の長さ分布から算出した変化量に基づき被災の有無を判定した。別の実施形態において被災判定手段２２３はこれらの２つ或いは３つの判定結果を総合して被災の有無を判定する。すなわち被災判定手段２２３はいずれか２つの変化量が各基準量を越える場合、或いは３つの変化量が各基準量を越える場合に「被災あり」を判定し、そうでない場合に「被災なし」を判定する。これにより被災判定の確度がさらに向上する。

上記実施形態において被災判定手段２２３は２段階で被災を判定した。別の実施形態において被災判定手段２２３は被災ありを複数段階に分けた３段階以上の段階にて被災を判定する。この場合、事前の検討に基づき被災が小さいときの基準量、被災がより大きいときの基準量というように複数の基準量が設定され、変化量がこれらの基準量と順次比較され、被災の有無とともに被災の大きさが判定される。

１・・・画像監視装置
２・・・画像センサ
３・・・コントローラ
４・・・通信網
５・・・受信装置
２０・・・撮像部
２１・・・記憶部
２２・・・制御部
２３・・・通信部
２１１・・・過去画像
２１２・・・歪補正係数
２２０・・・地震検知手段
２２１・・・歪補正手段
２２２・・・線分抽出手段
２２３・・・被災判定手段
２２４・・・安否判定手段

Claims (5)

1. 監視空間を順次撮像する撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像を記憶する記憶部と、
   地震の発生を検知する地震検知手段と、
   前記撮像部により撮像された画像から線分要素を抽出して前記線分要素それぞれの線分長を計測する線分抽出手段と、
   前記線分長の分布範囲を複数に区分した区間ごとに、前記地震の検知前に撮像された検知前画像と当該地震が検知されなくなった後に撮像された検知後画像との間で前記線分要素の数の区間変化量を算出し、前記区間変化量を前記線分長が長い線分要素から算出した区間変化量ほど大きく定められた重みをつけて累積した変化量が予め設定された基準量を越える場合に被災の発生を判定する被災判定手段と、
   を備えたことを特徴とする画像監視装置。
2. 前記被災判定手段は、前記線分長が予め設定されたしきい値以上の線分要素について前記変化量を算出する請求項１に記載の画像監視装置。
3. 前記被災判定手段は、前記区間のそれぞれにおいて前記検知前画像から抽出された線分要素の数が予め設定された下限数以上となるように当該区間を設定する請求項１または２に記載の画像監視装置。
4. 前記被災判定手段は、前記区間変化量を前記検知前画像から抽出された線分要素の数にて除して正規化を施して前記変化量を算出する請求項１から３のいずれかひとつに記載の画像監視装置。
5. 前記撮像部により撮像された画像に対して前記撮像部のレンズ特性により生じる歪を打ち消す補正を行う歪補正手段、をさらに備え、
   前記線分抽出手段は、前記歪補正手段により補正された画像から線分要素を抽出する請求項１から４のいずれかひとつに記載の画像監視装置。