JP5792671B2 - Abnormality detection method and abnormality detection device - Google Patents

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Description

本発明は異常検知方法及び異常検知装置に関し、特に石油精製装置等の異常を検知する異常検知方法及び異常検知装置に関する。   The present invention relates to an abnormality detection method and an abnormality detection device, and more particularly to an abnormality detection method and an abnormality detection device for detecting an abnormality in a petroleum refining apparatus or the like.

プラントや工場等の設備が正常に稼動しているか否かを常時監視する異常監視システムには、監視対象設備内に設置した遠隔操作可能な工業用カメラが広く用いられている。カメラで撮影された画像を、画像処理によって煙や塵を検知する方法としては、例えば、ＣＣＤカメラと、その画像を画素分解して標準画像を作製し、この標準画像とリアルタイム画像と比較し差演算する手段を具備し、その差画像と気象データ等を比較し判別して発煙発塵を判別する方法が知られている（特許文献１参照）。   In an anomaly monitoring system that constantly monitors whether a facility such as a plant or factory is operating normally, a remotely operable industrial camera installed in the facility to be monitored is widely used. As a method of detecting smoke and dust from an image captured by a camera by image processing, for example, a standard image is created by pixel-decomposing the CCD camera and the image, and the standard image is compared with a real-time image. There is known a method that includes means for calculating, and compares the difference image with meteorological data to determine smoke generation and dust (see Patent Document 1).

特開平５−１０７３７号公報JP-A-5-10737

しかしながら、従来の技術では、輪郭が明瞭である大量の白煙や黒煙は検知することは可能であるが、輪郭が不明瞭な希薄な白煙を検知することが困難であった。大量の白煙や黒煙を検知したときには、異常事態が進行している可能性があるので、異常発生時の初期の段階における希薄な白煙を検知することは、早期に異常を検知して設備のトラブルの影響を低減するために、解決すべき重要な課題である。   However, with the conventional technology, it is possible to detect a large amount of white smoke and black smoke with clear outlines, but it is difficult to detect dilute white smoke with unclear outlines. When a large amount of white smoke or black smoke is detected, an abnormal situation may be in progress, so detecting the white smoke at an early stage when an abnormality occurs detects the abnormality early. This is an important issue to be solved in order to reduce the effects of equipment troubles.

本発明の目的は、輪郭が不明瞭な希薄な白煙のような像であっても、その発生を高精度かつ迅速に検知することができる異常検知方法及び異常検知装置を提供することにある。   An object of the present invention is to provide an anomaly detection method and an anomaly detection apparatus that can detect the occurrence of an image such as a thin white smoke with an unclear outline with high accuracy and speed. .

本発明の一態様による異常検知方法は、撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、前記第２のステップにより生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３のステップと、前記第３のステップにより生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４のステップと、前記第４のステップにより計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５のステップとを有することを特徴とする。   An abnormality detection method according to an aspect of the present invention is a abnormality detection method for detecting an abnormality from an image of a monitoring target imaged by an imaging unit, and a first step of continuously acquiring images captured by the imaging unit. A second step of generating a differential image composed of differences between pixel values of the plurality of images acquired by the first step, and each pixel of the plurality of consecutive differential images generated by the second step. A third step of generating a calculation image composed of calculation values obtained by calculating values; a fourth step of counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image generated by the third step; And a fifth step of determining whether or not the number of pixels counted in the fourth step is greater than or equal to a predetermined threshold value.

上述した異常検知方法において、前記第５のステップにおいて、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection method described above, if it is determined in the fifth step that the counted number of pixels is continuously equal to or more than a predetermined threshold value more than once, the monitoring target is abnormal. You may make it judge.

本発明の一態様による異常検知方法は、撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、前記第２のステップにより生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３のステップと、前記第３のステップにより生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４のステップと、前記第４のステップにより計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５のステップと、前記第５のステップにより所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かを判断する第６のステップとを有することを特徴とする。   An abnormality detection method according to an aspect of the present invention is a abnormality detection method for detecting an abnormality from an image of a monitoring target imaged by an imaging unit, and a first step of continuously acquiring images captured by the imaging unit. A second step of generating a differential image composed of differences between pixel values of the plurality of images acquired by the first step, and each pixel of the plurality of consecutive differential images generated by the second step. A third step of generating a calculation image composed of calculation values obtained by calculating values; a fourth step of counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image generated by the third step; A fifth step of determining whether or not the number of pixels of the calculated image counted in the fourth step is equal to or greater than a predetermined threshold; and a predetermined threshold or greater in the fifth step Multiple variations of the number of pixels calculating successive images it is determined that there is; and a sixth step of determining whether it is within a predetermined range.

上述した異常検知方法において、前記第６のステップでは、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection method described above, in the sixth step, it may be determined whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images is within 50%.

上述した異常検知方法において、前記第６のステップにおいて、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection method described above, when it is determined in the sixth step that the variation in the number of pixels of the plurality of consecutive calculation images is within a predetermined range at least a plurality of times in succession, May be determined to be abnormal.

上述した異常検知方法において、前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行うヒストグラム均一化処理ステップを更に有し、前記第４のステップは、前記ヒストグラム均一化処理ステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数するようにしてもよい。   The abnormality detection method described above further includes a histogram equalization process step of performing a histogram equalization process for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated in the third step so as to be constant. The fourth step may count the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the operation image that has been subjected to histogram equalization by the histogram equalization processing step.

上述した異常検知方法において、前記第１のステップは、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上であるようにしてもよい。   In the above-described abnormality detection method, the first step continuously acquires images captured at predetermined time intervals by the imaging unit, and the predetermined time interval is 1/6 seconds or more. May be.

本発明の一態様による異常検知装置は、監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、前記画像処理手段は、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、前記第２の手段により生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３の手段と、前記第３の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４の手段と、前記第４の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５の手段とを有することを特徴とする。   An abnormality detection apparatus according to an aspect of the present invention includes an imaging unit that images a monitoring target and an image processing unit that processes an image of the monitoring target captured by the imaging unit, and detects an abnormality of the monitoring target In the detection apparatus, the image processing unit includes a first unit that continuously acquires images captured by the imaging unit, and a difference between pixel values of a plurality of images acquired by the first unit. A second means for generating a difference image; a third means for generating a calculation image comprising calculation values obtained by calculating each pixel value of a plurality of consecutive difference images generated by the second means; A fourth means for counting the number of pixels having a pixel value greater than or equal to a predetermined value in the calculation image generated by the third means; and the number of pixels in the calculation image counted by the fourth means is greater than or equal to a predetermined threshold value. Determine if there is And having a fifth means.

上述した異常検知装置において、前記第５の手段により、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection apparatus described above, the monitoring target is abnormal when the fifth means determines that the number of counted pixels is not less than a predetermined threshold value a plurality of times continuously. You may make it judge.

本発明の一態様による異常検知装置は、監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、前記画像処理手段は、前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、前記第２の手段により生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成する第３の手段と、前記第３の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第４の手段と、前記第４の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第５の手段と、前記第５の手段により所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かを判断する第６の手段とを有することを特徴とする。   An abnormality detection apparatus according to an aspect of the present invention includes an imaging unit that images a monitoring target and an image processing unit that processes an image of the monitoring target captured by the imaging unit, and detects an abnormality of the monitoring target In the detection apparatus, the image processing unit includes a first unit that continuously acquires images captured by the imaging unit, and a difference between pixel values of a plurality of images acquired by the first unit. A second means for generating a difference image; a third means for generating a calculation image comprising calculation values obtained by calculating each pixel value of a plurality of consecutive difference images generated by the second means; A fourth means for counting the number of pixels having a pixel value greater than or equal to a predetermined value in the calculation image generated by the third means; and the number of pixels in the calculation image counted by the fourth means is greater than or equal to a predetermined threshold value. Determine if there is And a sixth means for determining whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images determined to be equal to or greater than the predetermined threshold by the fifth means is within a predetermined range. Means.

上述した異常検知装置において、前記第６の手段は、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection apparatus described above, the sixth means may determine whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images is within 50%.

上述した異常検知装置において、前記第６の手段により、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断するようにしてもよい。   In the abnormality detection apparatus described above, when the sixth means determines that the variation in the number of pixels of the plurality of consecutive calculation images is within a predetermined range at least a plurality of times, the monitoring target May be determined to be abnormal.

上述した異常検知装置において、前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行うヒストグラム均一化処理手段を更に有し、前記第４の手段は、前記ヒストグラム均一化処理手段によりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数するようにしてもよい。   The abnormality detection apparatus described above further includes histogram equalization processing means for performing histogram equalization processing for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated by the third means so as to be constant. The fourth means may count the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image that has been subjected to histogram uniformization by the histogram uniformization processing means.

上述した異常検知装置において、前記第１の手段は、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上であるようにしてもよい。   In the above-described abnormality detection device, the first means continuously obtains images taken at predetermined time intervals by the imaging means, and the predetermined time intervals are 1/6 seconds or more. May be.

以上の通り、本発明によれば、撮像手段により撮像された画像を連続的に取得し、取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成し、生成された連続する複数の差分画像の各画素値を演算した演算値からなる演算画像を生成し、生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数し、計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断するようにしたので、輪郭が不明瞭な希薄な白煙のような像であっても、その発生を高精度かつ迅速に検知することができる。   As described above, according to the present invention, images captured by the imaging unit are continuously acquired, a difference image including a difference between pixel values of the acquired plurality of images is generated, and the generated plurality of consecutive images A calculation image composed of calculation values obtained by calculating each pixel value of the difference image is generated, the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the generated calculation image is counted, and the counted number of pixels is a predetermined threshold value. Since it is judged whether it is above, even if it is an image like the thin white smoke with an unclear outline, the generation | occurrence | production can be detected with high precision and rapidly.

本発明の第１実施形態による異常検知装置の具体的構成を示す図である。It is a figure which shows the specific structure of the abnormality detection apparatus by 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１実施形態による異常検知装置のブロック図である。1 is a block diagram of an abnormality detection device according to a first embodiment of the present invention. 本発明の第１実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例のフローチャートである。It is a flowchart of the 1st specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of 1st Embodiment of this invention. 本発明の第１実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例のフローチャートである。It is a flowchart of the 2nd specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of 1st Embodiment of this invention. 本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例のフローチャートである。It is a flowchart of the 1st specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。It is a graph which shows the detection result of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第２実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例のフローチャートである。It is a flowchart of the 2nd specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of 2nd Embodiment of this invention.

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態による異常検知装置について図１乃至図４を用いて説明する。図１は本実施形態による異常検知装置の具体的構成を示す図であり、図２は本実施形態による異常検知装置のブロック図であり、図３、図４は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法のフローチャートである。 [First Embodiment]
An abnormality detection apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a diagram illustrating a specific configuration of the abnormality detection device according to the present embodiment, FIG. 2 is a block diagram of the abnormality detection device according to the present embodiment, and FIGS. 3 and 4 are diagrams according to the abnormality detection device of the present embodiment. It is a flowchart of the abnormality detection method.

（異常検知装置）
本実施形態による異常検知装置は、プラントや工場等の設備である監視対象１０が正常に稼働しているか否かを常時監視する異常監視システムとして機能する。監視対象１０からの白煙や黒煙の発生を検出し、監視対象１０の異常を検知する。 (Abnormality detection device)
The abnormality detection apparatus according to the present embodiment functions as an abnormality monitoring system that constantly monitors whether or not the monitoring target 10 that is equipment such as a plant or factory is operating normally. Generation of white smoke or black smoke from the monitoring target 10 is detected, and an abnormality of the monitoring target 10 is detected.

本実施形態による異常検知装置では、図１に示すように、監視対象１０の近傍に、ネットワークカメラやＣＣＴＶ（Closed Circuit Television）カメラ等のカメラ１２を設置する。カメラ１２により監視対象１０を連続的に撮像する。カメラ１２は、モノクロ画像を撮像するモノクロカメラでも、カラー画像を撮像するカラーカメラでもよい。   In the abnormality detection apparatus according to the present embodiment, as shown in FIG. 1, a camera 12 such as a network camera or a CCTV (Closed Circuit Television) camera is installed in the vicinity of the monitoring target 10. The monitoring object 10 is continuously imaged by the camera 12. The camera 12 may be a monochrome camera that captures a monochrome image or a color camera that captures a color image.

カメラ１２には、プラントや工場等の設備である監視対象１０の爆発等の異常状態においても画像取得が可能となるように、安全防爆構造が施されている。   The camera 12 is provided with a safety explosion-proof structure so that an image can be acquired even in an abnormal state such as an explosion of the monitoring target 10 which is equipment in a plant or factory.

カメラ１２により撮像された監視対象１０の画像は、無線中継局１４、１６を介して、安全な場所に設置されたＰＣ１８により取得される。ＰＣ１８は、監視対象１０の画像に対して所定の画像処理を行って、監視対象１０の異常を検知する。   The image of the monitoring target 10 captured by the camera 12 is acquired by the PC 18 installed in a safe place via the wireless relay stations 14 and 16. The PC 18 performs predetermined image processing on the image of the monitoring target 10 and detects an abnormality of the monitoring target 10.

本実施形態による異常検知装置は、図２のブロック図に示すように、監視対象１０を撮像するカメラ１２には、カメラ１２からの画像を処理する画像処理装置２０が接続されている。画像処理装置２０には、カメラ１２からの画像を記憶する画像メモリ２２と、様々な情報を表示するディスプレイ２４と、異常を知らせるアラーム表示装置２６が接続されている。   In the abnormality detection apparatus according to the present embodiment, as shown in the block diagram of FIG. 2, an image processing apparatus 20 that processes an image from the camera 12 is connected to a camera 12 that captures an image of the monitoring target 10. Connected to the image processing device 20 are an image memory 22 for storing images from the camera 12, a display 24 for displaying various information, and an alarm display device 26 for notifying abnormality.

画像処理装置２０は、画像メモリ２２に記憶されたカメラ１２からの画像を用いて、後述するような異常を検知する処理を実行する。その結果、監視対象１０の異常を検知した場合には、アラーム表示装置２６により異常を知らせる。   The image processing device 20 executes processing for detecting an abnormality as will be described later using the image from the camera 12 stored in the image memory 22. As a result, when an abnormality of the monitoring target 10 is detected, the alarm display device 26 notifies the abnormality.

アラーム表示装置２６は、ブザー音やパトライト（登録商標）のような点灯装置、または監視員へのＣＲＴ表示など、直ぐに監視員がアラーム発生を認識できる装置である。アラーム表示装置２６に所定の表示をすると共に、監視員へ電子メールでアラームを通知するようにしてもよい。   The alarm display device 26 is a device that allows the monitoring person to immediately recognize the occurrence of the alarm, such as a lighting device such as a buzzer sound or Patlight (registered trademark), or a CRT display to the monitoring person. A predetermined display may be displayed on the alarm display device 26, and an alarm may be notified to the monitor by e-mail.

（異常検知方法の第１の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例について、図３のフローチャートを用いて説明する。 (First specific example of abnormality detection method)
A first specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。   First, the camera 12 continuously captures images of the monitoring target 10 and sequentially acquires images of the monitoring target 10 every predetermined time. For example, the image 1, the image 2, the image 3,... Of the monitoring target 10 are sequentially acquired every 1/6 second (steps S11 to S13).

画像を順次取得する時間間隔は、希薄な白煙画像でも充分なレベルの画素値を得るために必要な時間を確保する。例えば、カメラ１２により１秒間に３０フレーム撮像するとして、５フレーム程度必要であるから、所定の時間間隔としては、（１／３０）×５＝１／６秒が必要である。   The time interval for sequentially acquiring images secures the time necessary to obtain a sufficient level of pixel value even in a thin white smoke image. For example, if the camera 12 captures 30 frames per second, about 5 frames are required, and therefore, the predetermined time interval needs to be (1/30) × 5 = 1/6 seconds.

画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、…は、画像メモリ２２に記憶される。   The image 1 is an image of the monitoring target 10 at a certain time, the image 2 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 1, and the image 3 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 2. It is an image. The acquired images 1, 2, 3,... Are stored in the image memory 22.

本実施形態では、画像１、画像２、画像３、…はモノクロ画像である。なお、カラー画像であってもよい。各画像は、例えば、縦６４０ピクセル、横４８０ピクセルの６４０×４８０個の画素から構成されている。各画素の値である画素値Ｐは、濃淡に応じて、例えば、０〜２５５の間の値となる。   In the present embodiment, image 1, image 2, image 3,... Are monochrome images. It may be a color image. Each image is composed of, for example, 640 × 480 pixels having a length of 640 pixels and a width of 480 pixels. The pixel value P, which is the value of each pixel, is a value between 0 and 255, for example, depending on the shading.

次に、取得された画像１、画像２、画像３に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２３）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３を構成する画素の画素値Ｐから、例えば、輝度１０を一律に減算して、ノイズを除去する。   Next, predetermined noise removal processing is executed on each of the acquired image 1, image 2, and image 3 (steps S21 to S23). As the noise removal processing, for example, the luminance 10 is uniformly subtracted from the pixel values P of the pixels constituting the image 1, the image 2, and the image 3, for example, to remove the noise.

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像２とノイズ除去処理された画像３とから差分画像２を生成する（ステップＳ３２）。   Next, a difference image 1 is generated from the noise-removed image 1 and the noise-removed image 2 (step S31), and the difference image is generated from the noise-removed image 2 and the noise-removed image 3. 2 is generated (step S32).

ステップＳ３１では、画像１の各画素の画素値Ｐ１と画像２の各画素の画素値Ｐ２とから、次式の通り、画素値Ｐ１と画素値Ｐ２の差の絶対値である差分画像１の画素値ＤＰ１を生成する。   In step S31, from the pixel value P1 of each pixel of the image 1 and the pixel value P2 of each pixel of the image 2, the pixel of the difference image 1 that is the absolute value of the difference between the pixel value P1 and the pixel value P2 as follows: A value DP1 is generated.

ＤＰ１＝｜Ｐ２−Ｐ１｜
同様に、ステップＳ３２では、画像２の各画素の画素値Ｐ２と画像３の各画素の画素値Ｐ３とから、次式の通り、画素値Ｐ２と画素値Ｐ３の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２を生成する。 DP1 = | P2-P1 |
Similarly, in step S32, from the pixel value P2 of each pixel of the image 2 and the pixel value P3 of each pixel of the image 3, a difference image that is an absolute value of the difference between the pixel value P2 and the pixel value P3 as shown in the following equation. 2 generates a pixel value DP2 of each pixel.

ＤＰ２＝｜Ｐ３−Ｐ２｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像を生成する（ステップＳ４１）。 DP2 = | P3-P2 |
Next, a predetermined calculation image is generated from the difference image 1 and the difference image 2 (step S41).

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２とから、所定の演算式により演算して、演算画像の各画素の演算値ＣＰを生成する。   In step S41, the pixel value DP1 of each pixel of the difference image 1 and the pixel value DP2 of each pixel of the difference image 2 are calculated by a predetermined calculation formula to generate a calculation value CP of each pixel of the calculation image.

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２の平均値である演算画像の各画素の画素値ＣＰを生成する。   As the predetermined arithmetic expression, for example, the pixel value CP of each pixel of the arithmetic image that is an average value of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 is generated as in the following expression.

ＣＰ＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
なお、差分画像１と差分画像２に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP = (DP1 + DP2) / 2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1 and the difference image 2. For example, as shown in the following equation, if any one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP = (DP1 + DP2) / 2
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP = 0
Further, as another predetermined calculation formula, the larger one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 may be set as the pixel value CP of each pixel of the calculation image as shown in the following formula. However, when either the pixel value DP1 or the pixel value DP2 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ２の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。 CP = DP1 or DP2 whichever is larger
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP = 0
Further, as another predetermined arithmetic expression, the following expression may be used.

ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２）1/2
なお、差分画像１と差分画像２に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP = (DP1 × DP2) 1/2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1 and the difference image 2. For example, as shown in the following equation, if any one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２）1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
次に、演算画像にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５１）。 CP = (DP1 × DP2) 1/2
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP = 0
Next, histogram equalization processing is performed on the calculated image (step S51).

ヒストグラム均一化処理（イコライゼーション処理）は、ヒストグラムの累積度数(輝度値０から画素数を累積したもの)のグラフの傾きが一定になるように変換する処理である。ヒストグラム均一化処理により、コントラストを改善したり、明るさが偏っている画像の全体的なバランスを改善したりすることが可能である。   The histogram equalization process (equalization process) is a process for converting the histogram so that the slope of the cumulative frequency (accumulation of the number of pixels from the luminance value 0) is constant. Histogram equalization processing can improve contrast and improve the overall balance of images with uneven brightness.

次に、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像を生成する（ステップＳ６１）。例えば、演算画像の各画素の画素値ＣＰが所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像の画素値ＢＰを「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像の画素値ＢＰを「０」とする。   Next, a binarized image is generated by binarizing the calculated image that has been subjected to the histogram equalization processing using a predetermined threshold (step S61). For example, if the pixel value CP of each pixel of the calculation image is a predetermined threshold value, for example, 128 or more, the pixel value BP of the binarized image is set to “1”. The pixel value BP is set to “0”.

次に、２値化画像の白画素、すなわち、画素値ＢＰが１である画素の数を積算して、積算値Ｓを求める（ステップＳ７１）。   Next, the number of white pixels in the binarized image, that is, the number of pixels having a pixel value BP of 1 is integrated to obtain an integrated value S (step S71).

次に、ステップＳ７１において求めた積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth、例えば、２０より大きいか否か判断する（ステップＳ８１）。積算値Ｓの所定しきい値Ｓthとしては、２０であればよく、１００であればなお望ましい。   Next, it is determined whether or not the integrated value S obtained in step S71 is larger than a predetermined threshold value Sth, for example, 20 (step S81). The predetermined threshold value Sth of the integrated value S may be 20, and more preferably 100.

ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。   If the integrated value S is less than or equal to the predetermined threshold value Sth in step S81, it is determined as normal, that is, there is no abnormality.

ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きい場合には、異常の可能性があると判断する。   If the integrated value S is larger than the predetermined threshold value Sth in step S81, it is determined that there is a possibility of abnormality.

次に、所定の時間間隔、例えば、１／６秒後における、監視対象１０の画像１、画像２、画像３を取得して、監視対象１０の新たな画像１、画像２、画像３に対して、上述したステップＳ１１〜Ｓ８１の処理を実行する。   Next, the image 1, image 2, and image 3 of the monitoring target 10 after a predetermined time interval, for example, 1/6 second, are acquired, and the new image 1, image 2, and image 3 of the monitoring target 10 are obtained. Then, the processes of steps S11 to S81 described above are executed.

そして、ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓth以下であると判断された場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。   When it is determined in step S81 that the integrated value S is equal to or less than the predetermined threshold value Sth, it is determined that the integrated value S is normal, that is, there is no abnormality.

しかし、ステップＳ８１において積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きいと連続して２回以上判断された場合には、監視対象１０の異常と判断する（ステップＳ９１）。   However, if it is determined in step S81 that the integrated value S is greater than the predetermined threshold value Sth twice or more in succession, it is determined that the monitoring target 10 is abnormal (step S91).

なお、ステップＳ９１における監視対象１０の異常の判断は他の条件により判断してもよい。   Note that the determination of the abnormality of the monitoring target 10 in step S91 may be made based on other conditions.

例えば、連続して３回以上積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。   For example, the monitoring target 10 may be determined to be abnormal when the integrated value S is continuously greater than or equal to three times or more than a predetermined threshold value Sth.

また、ステップＳ１１〜Ｓ８１の処理を所定回数、例えば、１０回実行し、ステップＳ８１における１０回の異常・正常の判断結果のパターンに基づいて、ステップＳ４６において監視対象１０の正常・異常を判断するようにしてもよい。   In addition, the processes of steps S11 to S81 are executed a predetermined number of times, for example, 10 times, and the normality / abnormality of the monitoring target 10 is determined in step S46 based on the pattern of the 10 abnormal / normal determination results in step S81. You may do it.

また、所定回数の積算値Ｓに対する平均値を取り、しきい値Ｓｔｈより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。   Further, an average value for the predetermined number of integrated values S may be taken, and the monitoring target 10 may be determined to be abnormal when it is greater than the threshold value Sth.

（異常検知方法の第２の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例について、図４のフローチャートを用いて説明する。 (Second specific example of abnormality detection method)
A second specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

この異常検知方法の第２の具体例は、図３に示す異常検知方法の第１の具体例とは、差分画像１、差分画像２の生成方法が異なる。   The second specific example of this abnormality detection method differs from the first specific example of the abnormality detection method shown in FIG. 3 in the generation method of the difference image 1 and the difference image 2.

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１４）。例えば、画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像４は画像３の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、画像４、…は、画像メモリ２２に記憶される。   First, the camera 12 continuously captures images of the monitoring target 10 and sequentially acquires images of the monitoring target 10 every predetermined time. For example, the image 1, the image 2, the image 3, the image 4,... Of the monitoring target 10 are sequentially acquired every 1/6 second (steps S11 to S14). For example, the image 1 is an image of the monitoring target 10 at a certain time, the image 2 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 1, and the image 3 is a monitoring target after 1/6 second of the image 2. The image 4 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 3. The acquired images 1, 2, 3, 4,... Are stored in the image memory 22.

次に、取得された画像１、画像２、画像３、画像４に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２４）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３、画像４を構成する画素の画素値Ｐが小さい場合、例えば、５より小さい場合には、ノイズとして除去し、画素値Ｐを０とする。   Next, predetermined noise removal processing is executed on each of the acquired image 1, image 2, image 3, and image 4 (steps S21 to S24). As the noise removal processing, for example, when the pixel value P of the pixels constituting the image 1, image 2, image 3, and image 4 is small, for example, smaller than 5, it is removed as noise, and the pixel value P is set to 0. And

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像３とノイズ除去処理された画像４とから差分画像２を生成する（ステップＳ３２）。   Next, a difference image 1 is generated from the noise-removed image 1 and the noise-removed image 2 (step S31), and the difference image is generated from the noise-removed image 3 and the noise-removed image 4. 2 is generated (step S32).

ステップＳ３１では、画像１の各画素の画素値Ｐ１と画像２の各画素の画素値Ｐ２とから、次式の通り、画素値Ｐ１と画素値Ｐ２の差の絶対値である差分画像１の画素値ＤＰ１を生成する。   In step S31, from the pixel value P1 of each pixel of the image 1 and the pixel value P2 of each pixel of the image 2, the pixel of the difference image 1 that is the absolute value of the difference between the pixel value P1 and the pixel value P2 as follows: A value DP1 is generated.

ＤＰ１＝｜Ｐ２−Ｐ１｜
同様に、ステップＳ３２では、画像３の各画素の画素値Ｐ３と画像４の各画素の画素値Ｐ４とから、次式の通り、画素値Ｐ３と画素値Ｐ４の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２を生成する。 DP1 = | P2-P1 |
Similarly, in step S32, from the pixel value P3 of each pixel of the image 3 and the pixel value P4 of each pixel of the image 4, a difference image that is an absolute value of the difference between the pixel value P3 and the pixel value P4 as follows: 2 generates a pixel value DP2 of each pixel.

ＤＰ２＝｜Ｐ４−Ｐ３｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像を生成する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１以降の処理については、異常検知方法の第１の具体例と同様であるので、説明を省略する。 DP2 = | P4-P3 |
Next, a predetermined calculation image is generated from the difference image 1 and the difference image 2 (step S41). Since the process after step S41 is the same as that of the first specific example of the abnormality detection method, the description thereof is omitted.

［第２実施形態］
本発明の第２実施形態による異常検知装置について図５乃至図７を用いて説明する。図５、７は本実施形態による異常検知装置による異常検知方法のフローチャートであり、図６は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。 [Second Embodiment]
An abnormality detection device according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 5 and 7 are flowcharts of the abnormality detection method by the abnormality detection device according to the present embodiment, and FIG. 6 is a graph showing the detection result of the abnormality detection method by the abnormality detection device of the present embodiment.

（異常検知方法の第１の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第１の具体例について、図５のフローチャートを用いて説明する。 (First specific example of abnormality detection method)
A first specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間毎に、監視対象１０の画像を順次取得する。例えば、１／６秒毎に、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…を順次取得する（ステップＳ１１〜Ｓ１５）。例えば、画像１はある時刻の監視対象１０の画像であり、画像２は画像１の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像３は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像４は画像３の１／６秒後の監視対象１０の画像であり、画像５は画像２の１／６秒後の監視対象１０の画像である。取得された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…は、画像メモリ２２に記憶される。   First, the camera 12 continuously captures images of the monitoring target 10 and sequentially acquires images of the monitoring target 10 every predetermined time. For example, the image 1, the image 2, the image 3, the image 4, the image 5,... Of the monitoring target 10 are sequentially acquired every 1/6 second (steps S11 to S15). For example, the image 1 is an image of the monitoring target 10 at a certain time, the image 2 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 1, and the image 3 is a monitoring target after 1/6 second of the image 2. 10 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 3, and an image 5 is an image of the monitoring target 10 after 1/6 second of the image 2. The acquired image 1, image 2, image 3, image 4, image 5... Are stored in the image memory 22.

本実施形態では、画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…はモノクロ画像である。なお、カラー画像であってもよい。各画像は、例えば、縦６４０ピクセル、横４８０ピクセルの６４０×４８０個の画素から構成されている。各画素の値である画素値Ｐは、濃淡に応じて、例えば、０〜２５５の間の値となる。   In the present embodiment, image 1, image 2, image 3, image 4, image 5,... Are monochrome images. It may be a color image. Each image is composed of, for example, 640 × 480 pixels having a length of 640 pixels and a width of 480 pixels. The pixel value P, which is the value of each pixel, is a value between 0 and 255, for example, depending on the shading.

次に、取得された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行する（ステップＳ２１〜Ｓ２５）。ノイズ除去処理としては、例えば、画像１、画像２、画像３、画素４、画素５を構成する画素の画素値Ｐから、例えば、輝度１０を一律に減算して、ノイズを除去する。   Next, predetermined noise removal processing is executed on each of the acquired image 1, image 2, image 3, image 4, and image 5 (steps S21 to S25). As the noise removal processing, for example, the luminance 10 is uniformly subtracted from the pixel value P of the pixels constituting the image 1, the image 2, the image 3, the pixel 4, and the pixel 5, for example, to remove the noise.

次に、ノイズ除去処理された画像１とノイズ除去処理された画像２とから差分画像１を生成し（ステップＳ３１）、ノイズ除去処理された画像２とノイズ除去処理された画像３とから差分画像２を生成し（ステップＳ３２）、ノイズ除去処理された画像３とノイズ除去処理された画像４とから差分画像３を生成し（ステップＳ３３）、ノイズ除去処理された画像４とノイズ除去処理された画像５とから差分画像４を生成する（ステップＳ３３）。   Next, a difference image 1 is generated from the noise-removed image 1 and the noise-removed image 2 (step S31), and the difference image is generated from the noise-removed image 2 and the noise-removed image 3. 2 (step S32), a difference image 3 is generated from the noise-removed image 3 and the noise-removed image 4 (step S33), and the noise-removed image 4 and the noise-removed image are processed. A difference image 4 is generated from the image 5 (step S33).

ステップＳ３１では、画像１の各画素の画素値Ｐ１と画像２の各画素の画素値Ｐ２とから、次式の通り、画素値Ｐ１と画素値Ｐ２の差の絶対値である差分画像１の画素値ＤＰ１を生成する。   In step S31, from the pixel value P1 of each pixel of the image 1 and the pixel value P2 of each pixel of the image 2, the pixel of the difference image 1 that is the absolute value of the difference between the pixel value P1 and the pixel value P2 as follows: A value DP1 is generated.

ＤＰ１＝｜Ｐ２−Ｐ１｜
同様に、ステップＳ３２では、画像２の各画素の画素値Ｐ２と画像３の各画素の画素値Ｐ３とから、次式の通り、画素値Ｐ２と画素値Ｐ３の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２を生成する。 DP1 = | P2-P1 |
Similarly, in step S32, from the pixel value P2 of each pixel of the image 2 and the pixel value P3 of each pixel of the image 3, a difference image that is an absolute value of the difference between the pixel value P2 and the pixel value P3 as shown in the following equation. 2 generates a pixel value DP2 of each pixel.

ＤＰ２＝｜Ｐ３−Ｐ２｜
同様に、ステップＳ３３では、画像３の各画素の画素値Ｐ３画像４各画素の画素値Ｐ４から、次式の通り、画素値Ｐ３と画素値Ｐ４の差の絶対値である差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３を生成する。 DP2 = | P3-P2 |
Similarly, in step S33, the pixel value P3 of each pixel of the image 3 and the pixel value P4 of each pixel of the image 3 are obtained from the pixel value P4 of each pixel of the difference image 3 that is the absolute value of the difference between the pixel value P3 and the pixel value P4 as follows: A pixel value DP3 of the pixel is generated.

ＤＰ３＝｜Ｐ４−Ｐ３｜
同様に、ステップＳ３４では、画像４の各画素の画素値Ｐ４と画像５の各画素の画素値Ｐ５とから、次式の通り、画素値Ｐ４と画素値Ｐ５の差の絶対値である差分画像２の各画素の画素値ＤＰ４を生成する。 DP3 = | P4-P3 |
Similarly, in step S34, from the pixel value P4 of each pixel of the image 4 and the pixel value P5 of each pixel of the image 5, a difference image that is an absolute value of the difference between the pixel value P4 and the pixel value P5 as follows: A pixel value DP4 of each pixel of 2 is generated.

ＤＰ４＝｜Ｐ５−Ｐ４｜
次に、差分画像１と差分画像２とから所定の演算画像１を生成し（ステップＳ４１）、差分画像３と差分画像４とから所定の演算画像２を生成する（ステップＳ４２）。 DP4 = | P5-P4 |
Next, a predetermined calculation image 1 is generated from the difference image 1 and the difference image 2 (step S41), and a predetermined calculation image 2 is generated from the difference image 3 and the difference image 4 (step S42).

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２とから、所定の演算式により演算して、演算画像１の各画素の演算値ＣＰ１を生成する。   In step S41, the pixel value DP1 of each pixel of the difference image 1 and the pixel value DP2 of each pixel of the difference image 2 are calculated by a predetermined calculation formula to generate a calculation value CP1 of each pixel of the calculation image 1. .

ステップＳ４２では、差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３と差分画像４の各画素の画素値ＤＰ４とから、所定の演算式により演算して、演算画像２の各画素の演算値ＣＰ２を生成する。   In step S42, the pixel value DP3 of each pixel of the difference image 3 and the pixel value DP4 of each pixel of the difference image 4 are calculated by a predetermined calculation formula to generate a calculation value CP2 of each pixel of the calculation image 2. .

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２の平均値である演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１を生成する。   As the predetermined arithmetic expression, for example, the pixel value CP1 of each pixel of the arithmetic image 1 that is an average value of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 is generated as follows.

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
また、次式の通り、画素値ＤＰ３と画素値ＤＰ４の平均値である演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２を生成する。 CP1 = (DP1 + DP2) / 2
Further, as shown in the following equation, a pixel value CP2 of each pixel of the calculation image 2 that is an average value of the pixel value DP3 and the pixel value DP4 is generated.

ＣＰ２＝（ＤＰ３＋ＤＰ４）／２
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。 CP2 = (DP3 + DP4) / 2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1, the difference image 2, the difference image 3, and the difference image 4.

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。   For example, as shown in the following equation, if any one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP1 of the pixel is set to 0.

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ２）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。 CP1 = (DP1 + DP2) / 2
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP1 = 0
Further, as shown in the following expression, when any of the pixel value DP3 and the pixel value DP4 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP2 of the pixel is set to 0.

ＣＰ２＝（ＤＰ３＋ＤＰ４）／２
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ２のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP2 = (DP3 + DP4) / 2
However, if DP3 <5 or DP4 <5, CP2 = 0
Further, as another predetermined calculation formula, the larger one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 may be set as the pixel value CP of each pixel of the calculation image as shown in the following formula. However, when either the pixel value DP1 or the pixel value DP2 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ２の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、次式に示すように、画素値ＤＰ３と画素値ＤＰ４のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP = DP1 or DP2 whichever is larger
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP = 0
Further, as shown in the following equation, the larger one of the pixel value DP3 and the pixel value DP4 may be set as the pixel value CP of each pixel of the calculation image. However, when any one of the pixel value DP3 and the pixel value DP4 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝ＤＰ３又はＤＰ４の大きい方
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。 CP = DP3 or DP4, whichever is greater
However, if DP3 <5 or DP4 <5, CP = 0
Further, as another predetermined arithmetic expression, the following expression may be used.

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ２）1/2
ＣＰ２＝（ＤＰ３×ＤＰ４）1/2
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。 CP1 = (DP1 × DP2) 1/2
CP2 = (DP3 × DP4) 1/2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1, the difference image 2, the difference image 3, and the difference image 4.

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ２のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。   For example, as shown in the following equation, if any one of the pixel value DP1 and the pixel value DP2 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP1 of the pixel is set to 0.

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ２）1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ２＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ３及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。 CP1 = (DP1 × DP2) 1/2
However, if DP1 <5 or DP2 <5, CP1 = 0
Further, as shown in the following expression, when any of the pixel value DP3 and the pixel value DP4 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP2 of the pixel is set to 0.

ＣＰ２＝（ＤＰ３×ＤＰ４）1/2
ただし、ＤＰ３＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
次に、演算画像１にヒストグラム均一化処理を実行し（ステップＳ５１）、演算画像２にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５２）。 CP2 = (DP3 × DP4) 1/2
However, if DP3 <5 or DP4 <5, CP2 = 0
Next, the histogram equalization process is performed on the calculation image 1 (step S51), and the histogram equalization process is performed on the calculation image 2 (step S52).

次に、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像１に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像１を生成し（ステップＳ６１）、ヒストグラム均一化処理を行った演算画像２に対して所定のしきい値により２値化して２値化画像２を生成する（ステップＳ６２）。   Next, binarized image 1 is generated by binarizing the calculated image 1 that has been subjected to the histogram equalization processing with a predetermined threshold (step S61), and the calculated image 2 that has been subjected to the histogram equalization processing is converted into the calculated image 2. On the other hand, a binarized image 2 is generated by binarization with a predetermined threshold (step S62).

例えば、演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１が所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像１の画素値ＢＰ１を「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像１の画素値ＢＰ１を「０」とする。   For example, if the pixel value CP1 of each pixel of the calculation image 1 is a predetermined threshold, for example, 128 or more, the pixel value BP1 of the binarized image 1 is “1”, and if it is smaller than 128, binarization is performed. The pixel value BP1 of the image 1 is set to “0”.

また、演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２が所定のしきい値、例えば、１２８以上であれば、２値化画像２の画素値ＢＰ２を「１」とし、１２８より小さければ、２値化画像２の画素値ＢＰ２を「０」とする。   Further, if the pixel value CP2 of each pixel of the calculation image 2 is a predetermined threshold, for example, 128 or more, the pixel value BP2 of the binarized image 2 is set to “1”, and if it is smaller than 128, binarization is performed. The pixel value BP2 of the image 2 is set to “0”.

次に、２値化画像１の白画素、すなわち、画素値ＢＰ１が１である画素の数を積算して、積算値Ｓ１を求め（ステップＳ７１）、２値化画像２の白画素、すなわち、画素値ＢＰ２が１である画素の数を積算して、積算値Ｓ２を求め（ステップＳ７２）、
次に、ステップＳ７１において求めた積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓth、例えば、１００より大きいか否か判断する（ステップＳ８１）。 Next, the number of white pixels in the binarized image 1, that is, the number of pixels having a pixel value BP1 of 1, is integrated to obtain an integrated value S1 (step S71). The number of pixels whose pixel value BP2 is 1 is integrated to obtain an integrated value S2 (step S72),
Next, it is determined whether or not the integrated value S1 obtained in step S71 is greater than a predetermined threshold value Sth, for example, 100 (step S81).

また、ステップＳ７２において求めた積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓth、例えば、１００より大きいか否か判断する（ステップＳ８２）。   Further, it is determined whether or not the integrated value S2 obtained in step S72 is larger than a predetermined threshold value Sth, for example, 100 (step S82).

ステップＳ８１において積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。同様に、ステップＳ８２において積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓth以下である場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。   If the integrated value S1 is less than or equal to the predetermined threshold value Sth in step S81, it is determined to be normal, that is, no abnormality. Similarly, when the integrated value S2 is less than or equal to the predetermined threshold value Sth in step S82, it is determined as normal, that is, there is no abnormality.

ステップＳ８１において積算値Ｓ１が所定のしきい値Ｓthより大きく、かつ、ステップＳ８２において積算値Ｓ２が所定のしきい値Ｓthより大きい場合には、次のようにして、正常・異常を判断する。   When the integrated value S1 is larger than the predetermined threshold value Sth in step S81 and the integrated value S2 is larger than the predetermined threshold value Sth in step S82, normality / abnormality is determined as follows.

まず、次式に示すように、積算値Ｓ２と積算値Ｓ１の比Ｒを求める（ステップＳ１０１）。   First, as shown in the following equation, a ratio R between the integrated value S2 and the integrated value S1 is obtained (step S101).

Ｒ＝Ｓ２／Ｓ１
次に、比Ｒが１より大きいか否かを判断する（ステップＳ１０２）。 R = S2 / S1
Next, it is determined whether or not the ratio R is greater than 1 (step S102).

比Ｒが１以下の場合にはステップＳ１０４に進む。比Ｒが１より大きい場合は、次式に示すように、積算値Ｓ２と積算値Ｓ１の比の逆数を比Ｒとする（ステップＳ１０３）。   When the ratio R is 1 or less, the process proceeds to step S104. When the ratio R is larger than 1, the reciprocal of the ratio between the integrated value S2 and the integrated value S1 is set as the ratio R as shown in the following equation (step S103).

Ｒ＝１／（Ｓ２／Ｓ１）
次に、比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きいか否かを判断する（ステップＳ１０４）。比Ｒは、連続する演算画像１と演算画像２における白画素の積算値Ｓ１、Ｓ２の変動を示している。例えば、比Ｒが１であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に全く変動がなかったことを意味する。比Ｒが０．５であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に５０％もの変動があったことを意味する。比Ｒが０．２であれば、白画素の積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に８０％もの変動があったことを意味する。 R = 1 / (S2 / S1)
Next, it is determined whether or not the ratio R is greater than a predetermined threshold value Rth (step S104). The ratio R indicates the variation of the integrated values S1 and S2 of the white pixels in the continuous calculation image 1 and calculation image 2. For example, if the ratio R is 1, it means that the integrated value S1 and the integrated value S2 of the white pixel did not change at all. If the ratio R is 0.5, it means that the white pixel integrated value S1 and the integrated value S2 have changed by as much as 50%. If the ratio R is 0.2, it means that the white pixel integrated value S1 and the integrated value S2 have changed by as much as 80%.

比Ｒの所定のしきい値Ｒthとしては、０．３（３０％）であればよく、０．５（５０％）であればなお望ましい。   The predetermined threshold value Rth of the ratio R may be 0.3 (30%), and more preferably 0.5 (50%).

監視対象１０の異常により白煙又は黒鉛が発生すると、演算画像における白画像の積算値は大きくなる。また、監視対象１０の前を自動車等の物体が通過した場合も、演算画像における白画像の積算値は大きくなる。   When white smoke or graphite is generated due to an abnormality of the monitoring target 10, the integrated value of the white image in the calculation image increases. In addition, even when an object such as an automobile passes in front of the monitoring target 10, the integrated value of the white image in the calculation image increases.

これらを識別するために、本実施形態では、連続する演算画像１と演算画像２における白画素の積算値Ｓ１、Ｓ２の変動を検出している。積算値Ｓ１と積算値Ｓ２に大きな変動があった場合には、監視対象１０は正常であると判定して、誤検出を防止する。   In order to identify these, in this embodiment, fluctuations in the integrated values S1 and S2 of the white pixels in the consecutive calculation image 1 and calculation image 2 are detected. When the integrated value S1 and the integrated value S2 have large fluctuations, it is determined that the monitoring target 10 is normal, and erroneous detection is prevented.

次に、所定の時間間隔、例えば、１／６秒後における、監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５を取得して、監視対象１０の新たな画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、上述したステップＳ１１〜Ｓ１０４の処理を実行する。   Next, the image 1, the image 2, the image 3, the image 4, the image 5 of the monitoring target 10 after a predetermined time interval, for example, 1/6 second, are acquired, and the new image 1, the image of the monitoring target 10 is acquired. The above-described processing of steps S11 to S104 is performed on image 2, image 3, image 4, and image 5.

そして、ステップＳ１０４において比Ｒが所定のしきい値Ｒth以下であると判断された場合には、正常、すなわち、異常なしと判断する。   If it is determined in step S104 that the ratio R is equal to or less than the predetermined threshold value Rth, it is determined that the ratio is normal, that is, there is no abnormality.

しかし、ステップＳ１０４において比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きいと連続して２回以上判断された場合には、監視対象１０の異常と判断する（ステップＳ１０５）。   However, if it is determined in step S104 that the ratio R is greater than the predetermined threshold value Rth twice or more in succession, it is determined that the monitoring target 10 is abnormal (step S105).

なお、ステップＳ１０５における監視対象１０の異常の判断は他の条件により判断してもよい。   Note that the determination of the abnormality of the monitoring target 10 in step S105 may be made based on other conditions.

例えば、連続して３回以上、比Ｒが所定のしきい値Ｒthより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。   For example, the monitoring target 10 may be determined to be abnormal when the ratio R is greater than a predetermined threshold value Rth three or more times in succession.

また、ステップＳ１１〜Ｓ１０４の処理を所定回数、例えば、１０回実行し、ステップＳ１０４における１０回の異常・正常の判断結果のパターンに基づいて、ステップＳ１０５において監視対象１０の正常・異常を判断するようにしてもよい。   In addition, the processes of steps S11 to S104 are executed a predetermined number of times, for example, 10 times, and the normality / abnormality of the monitoring target 10 is determined in step S105 based on the pattern of the 10 abnormal / normal determination results in step S104. You may do it.

また、所定回数の積算値Ｓに対する平均値を取り、しきい値Ｓｔｈより大きい場合に監視対象１０が異常と判断してもよい。   Further, an average value for the predetermined number of integrated values S may be taken, and the monitoring target 10 may be determined to be abnormal when it is greater than the threshold value Sth.

図６は本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の検知結果を示すグラフである。   FIG. 6 is a graph showing a detection result of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of the present embodiment.

本実施形態において、希薄白煙とは、カメラ撮影画像の輝度が０〜２５５階調の場合、おおよそ１００以下程度の煙画像である。また、濃い白煙とはおおよそ２００以上程度の煙画像である。   In the present embodiment, the diluted white smoke is a smoke image of about 100 or less when the brightness of the camera-captured image is 0 to 255 gradations. The dark white smoke is a smoke image of about 200 or more.

従来の技術では、輪郭が不明瞭な希薄な白煙を検出することができなかったが、図６に示すように、本実施形態によれば、輪郭が不明瞭な希薄な白煙に対しても、演算画像の白の画素数の積算値Ｓが所定のしきい値Ｓthより大きくなり、連続する積算値Ｓの比Ｒが所定のしきい値Ｒth（＝０．５（５０％））よりも大きくなり、濃い白煙が発生する前に異常を検知することができた。   In the prior art, it was not possible to detect a thin white smoke with an unclear outline. However, according to the present embodiment, as shown in FIG. In addition, the integrated value S of the number of white pixels in the calculation image becomes larger than the predetermined threshold value Sth, and the ratio R of the continuous integrated values S is more than the predetermined threshold value Rth (= 0.5 (50%)). The abnormalities were detected before dark white smoke was generated.

（異常検知方法の第２の具体例）
本実施形態の異常検知装置による異常検知方法の第２の具体例について、図７のフローチャートを用いて説明する。 (Second specific example of abnormality detection method)
A second specific example of the abnormality detection method by the abnormality detection apparatus of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

この異常検知方法の第２の具体例は、図５に示す異常検知方法の第１の具体例とは、演算画像１、演算画像２の生成方法が異なる。   The second specific example of the abnormality detection method is different from the first specific example of the abnormality detection method shown in FIG. 5 in the generation method of the calculation image 1 and the calculation image 2.

監視対象１０の画像１、画像２、画像３、画像４、画像５…を順次取得し（ステップＳ１１〜Ｓ１５）、取得した画像１、画像２、画像３、画像４、画像５に対して、それぞれ、所定のノイズ除去処理を実行し（ステップＳ２１〜Ｓ２５）、ノイズ除去処理された画像１、画像２、画像３、画像４、画像５から差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４を生成する（ステップＳ３１〜Ｓ３４）ステップまでは、図５に示す異常検知方法の第１の具体例と同じである。   Image 1, image 2, image 3, image 4, image 5... Of the monitoring target 10 are sequentially acquired (steps S 11 to S 15), and the acquired image 1, image 2, image 3, image 4, image 5 are Predetermined noise removal processing is executed (steps S21 to S25), and the difference image 1, difference image 2, difference image 3, difference from image 1, image 2, image 3, image 4, and image 5 subjected to noise removal processing are respectively performed. Up to the step of generating the image 4 (steps S31 to S34) is the same as the first specific example of the abnormality detection method shown in FIG.

次に、本具体例では、差分画像１と差分画像３とから所定の演算画像１を生成し（ステップＳ４１）、差分画像２と差分画像４とから所定の演算画像２を生成する（ステップＳ４２）。   Next, in this specific example, a predetermined calculation image 1 is generated from the difference image 1 and the difference image 3 (step S41), and a predetermined calculation image 2 is generated from the difference image 2 and the difference image 4 (step S42). ).

ステップＳ４１では、差分画像１の各画素の画素値ＤＰ１と差分画像３の各画素の画素値ＤＰ３とから、所定の演算式により演算して、演算画像１の各画素の演算値ＣＰ１を生成する。   In step S41, the pixel value DP1 of each pixel of the difference image 1 and the pixel value DP3 of each pixel of the difference image 3 are calculated by a predetermined calculation formula to generate a calculation value CP1 of each pixel of the calculation image 1. .

ステップＳ４２では、差分画像２の各画素の画素値ＤＰ２と差分画像４の各画素の画素値ＤＰ４とから、所定の演算式により演算して、演算画像２の各画素の演算値ＣＰ２を生成する。   In step S42, the pixel value DP2 of each pixel of the difference image 2 and the pixel value DP4 of each pixel of the difference image 4 are calculated by a predetermined calculation formula to generate a calculation value CP2 of each pixel of the calculation image 2. .

所定の演算式としては、例えば、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ３の平均値である演算画像１の各画素の画素値ＣＰ１を生成する。   As the predetermined arithmetic expression, for example, the pixel value CP1 of each pixel of the arithmetic image 1 that is an average value of the pixel value DP1 and the pixel value DP3 is generated as follows.

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ３）／２
また、次式の通り、画素値ＤＰ２と画素値ＤＰ４の平均値である演算画像２の各画素の画素値ＣＰ２を生成する。 CP1 = (DP1 + DP3) / 2
Further, as shown in the following equation, a pixel value CP2 of each pixel of the calculation image 2 that is an average value of the pixel value DP2 and the pixel value DP4 is generated.

ＣＰ２＝（ＤＰ２＋ＤＰ４）／２
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。 CP2 = (DP2 + DP4) / 2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1, the difference image 2, the difference image 3, and the difference image 4.

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ３のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。   For example, as shown in the following equation, when any of the pixel value DP1 and the pixel value DP3 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP1 of the pixel is set to 0.

ＣＰ１＝（ＤＰ１＋ＤＰ３）／２
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。 CP1 = (DP1 + DP3) / 2
However, if DP1 <5 or DP3 <5, CP1 = 0
Further, as shown in the following expression, when either of the pixel value DP2 and the pixel value DP4 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP2 of the pixel is set to 0.

ＣＰ２＝（ＤＰ２＋ＤＰ４）／２
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
また、他の所定の演算式としては、次式の通り、画素値ＤＰ１と画素値ＤＰ３のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ３のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP2 = (DP2 + DP4) / 2
However, if DP2 <5 or DP4 <5, CP2 = 0
Further, as another predetermined calculation formula, the larger one of the pixel value DP1 and the pixel value DP3 may be set as the pixel value CP of each pixel of the calculation image as shown in the following formula. However, when any of the pixel value DP1 and the pixel value DP3 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝ＤＰ１又はＤＰ３の大きい方
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、次式に示すように、画素値ＤＰ２と画素値ＤＰ４のいずれか大きい方を、演算画像の各画素の画素値ＣＰとするようにしてもよい。ただし、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰを０とする。 CP = DP1 or DP3, whichever is greater
However, if DP1 <5 or DP3 <5, CP = 0
Further, as shown in the following equation, the larger one of the pixel value DP2 and the pixel value DP4 may be set as the pixel value CP of each pixel of the calculation image. However, if any one of the pixel value DP2 and the pixel value DP4 of a pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP of the pixel is set to 0.

ＣＰ＝ＤＰ２又はＤＰ４の大きい方
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ＝０
また、他の所定の演算式としては、次のような式であってもよい。 CP = DP2 or DP4, whichever is greater
However, if DP2 <5 or DP4 <5, CP = 0
Further, as another predetermined arithmetic expression, the following expression may be used.

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ３）1/2
ＣＰ２＝（ＤＰ２×ＤＰ４）1/2
なお、差分画像１、差分画像２、差分画像３、差分画像４に所定のノイズ除去処理を行った後に、所定の演算を行ってもよい。 CP1 = (DP1 × DP3) 1/2
CP2 = (DP2 × DP4) 1/2
Note that a predetermined calculation may be performed after performing a predetermined noise removal process on the difference image 1, the difference image 2, the difference image 3, and the difference image 4.

例えば、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ１及び画素値ＤＰ３のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ１を０とする。   For example, as shown in the following equation, when any of the pixel value DP1 and the pixel value DP3 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP1 of the pixel is set to 0.

ＣＰ１＝（ＤＰ１×ＤＰ３）1/2
ただし、ＤＰ１＜５、又は、ＤＰ３＜５である場合には、ＣＰ１＝０
また、次式に示すように、ある画素の画素値ＤＰ２及び画素値ＤＰ４のいずれかが、例えば、５より小さい場合には、その画素の画素値ＣＰ２を０とする。 CP1 = (DP1 × DP3) 1/2
However, if DP1 <5 or DP3 <5, CP1 = 0
Further, as shown in the following expression, when either of the pixel value DP2 and the pixel value DP4 of a certain pixel is smaller than 5, for example, the pixel value CP2 of the pixel is set to 0.

ＣＰ２＝（ＤＰ２×ＤＰ４）1/2
ただし、ＤＰ２＜５、又は、ＤＰ４＜５である場合には、ＣＰ２＝０
次に、演算画像１にヒストグラム均一化処理を実行し（ステップＳ５１）、演算画像２にヒストグラム均一化処理を実行する（ステップＳ５２）。ステップＳ５１、Ｓ５２以降の処理については、異常検知方法の第１の具体例と同様であるので、説明を省略する。 CP2 = (DP2 × DP4) 1/2
However, if DP2 <5 or DP4 <5, CP2 = 0
Next, the histogram equalization process is performed on the calculation image 1 (step S51), and the histogram equalization process is performed on the calculation image 2 (step S52). Since the processes after steps S51 and S52 are the same as those in the first specific example of the abnormality detection method, description thereof will be omitted.

［変形実施形態］
本発明は上記実施形態に限らず種々の変形が可能である。 [Modified Embodiment]
The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications can be made.

例えば、上記実施形態では、カメラ１２は監視対象１０を連続的に撮像し、所定の時間間隔である（１／３０）×５＝１／６秒毎に、監視対象１０の画像を順次取得したが、所定の時間間隔は、これより長くてもよい。白煙のような輪郭の薄い像を確実に検出するためには、１／６秒よりも長い時間間隔、例えば、（１／３０）×２０＝２／３秒毎に、監視対象１０の画像を取得するようにしてもよい。   For example, in the above-described embodiment, the camera 12 continuously captures images of the monitoring target 10 and sequentially acquires images of the monitoring target 10 every predetermined time interval (1/30) × 5 = 1/6 seconds. However, the predetermined time interval may be longer than this. In order to reliably detect an image with a thin outline such as white smoke, the image of the monitoring target 10 is taken at a time interval longer than 1/6 second, for example, every (1/30) × 20 = 2/3 seconds. May be obtained.

また、差分画像を生成するために用いる画像としては、上記実施形態の記載した態様に限らない。撮像手段により連続的に取得した複数の画像から任意の２つの画像を選択し、選択した２つの画像から差分画像を生成してもよい。   In addition, the image used to generate the difference image is not limited to the aspect described in the above embodiment. Two arbitrary images may be selected from a plurality of images continuously acquired by the imaging unit, and a difference image may be generated from the two selected images.

また、演算画像を生成するために用いる差分画像としては、上記実施形態の記載した態様に限らない。撮像手段により連続的に取得した画像から生成された複数の差分画像から任意の２つの差分画像を選択し、選択した２つの差分画像から演算画像を生成してもよい。   Further, the difference image used for generating the calculation image is not limited to the aspect described in the above embodiment. Arbitrary two difference images may be selected from a plurality of difference images generated from images continuously acquired by the imaging unit, and a calculation image may be generated from the selected two difference images.

１０…監視対象
１２…カメラ
１４、１６…無線中継局
１８…ＰＣ
２０…画像処理装置
２２…画像メモリ
２４…ディスプレイ
２６…アラーム表示装置 10 ... monitoring object 12 ... camera 14, 16 ... wireless relay station 18 ... PC
20 ... Image processing device 22 ... Image memory 24 ... Display 26 ... Alarm display device

Claims (8)

撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、
前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、
前記第２のステップにより生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） 1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３のステップと、
前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４のステップと、
前記第４のステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５のステップと、
前記第５のステップにより計数された画素数が所定のしきい値以上であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第６のステップと
を有することを特徴とする異常検知方法。 In the abnormality detection method for detecting an abnormality from the monitoring target image captured by the imaging means,
A first step of continuously acquiring images picked up by the image pickup means;
A second step of generating a difference image composed of differences in pixel values of the plurality of images acquired in the first step;
The pixel value DP1 of each pixel of the first difference image and the pixel value of each pixel of the second difference image for the continuous first difference image and second difference image generated by the second step. From DP2 , the following formula
CP = (DP1 × DP2) 1/2
A third step of generating a calculation image composed of the calculation value CP of each pixel calculated by
A fourth step of performing histogram equalization processing for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated by the third step so as to be constant;
A fifth step of counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image that has been uniformed in histogram by the fourth step;
When determining that the monitoring target is abnormal depending on whether the number of pixels counted in the fifth step is greater than or equal to a predetermined threshold, the number of pixels counted more than once in succession. And a sixth step of determining that the monitoring target is abnormal when it is determined that the threshold value is equal to or greater than a predetermined threshold value. 撮像手段により撮像された監視対象の画像から異常を検知する異常検知方法において、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１のステップと、
前記第１のステップにより取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２のステップと、
前記第２のステップにより生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） 1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３のステップと、
前記第３のステップにより生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４のステップと、
前記第４のステップによりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５のステップと、
前記第５のステップにより計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第６のステップと、
前記第６のステップにより所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第７のステップと
を有することを特徴とする異常検知方法。 In the abnormality detection method for detecting an abnormality from the monitoring target image captured by the imaging means,
A first step of continuously acquiring images picked up by the image pickup means;
A second step of generating a difference image composed of differences in pixel values of the plurality of images acquired in the first step;
The pixel value DP1 of each pixel of the first difference image and the pixel value of each pixel of the second difference image for the continuous first difference image and second difference image generated by the second step. From DP2 , the following formula
CP = (DP1 × DP2) 1/2
A third step of generating a calculation image composed of the calculation value CP of each pixel calculated by
A fourth step of performing histogram equalization processing for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated by the third step so as to be constant;
A fifth step of counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image that has been uniformed in histogram by the fourth step;
A sixth step of determining whether or not the number of pixels of the calculation image counted in the fifth step is equal to or greater than a predetermined threshold;
The monitoring target is determined to be abnormal depending on whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images determined to be greater than or equal to the predetermined threshold value by the sixth step is within a predetermined range. In this case, when it is determined that the variation in the number of pixels of the plurality of consecutive calculation images is within a predetermined range more than once continuously, the seventh step of determining that the monitoring target is abnormal An abnormality detection method comprising: and. 請求項２記載の異常検知方法において、
前記第７のステップでは、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常検知方法。 In the abnormality detection method according to claim 2,
In the seventh step, it is determined whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images is within 50%. 請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検知方法において、
前記第１のステップは、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上である
ことを特徴とする異常検知方法。 In the abnormality detection method according to any one of claims 1 to 3 ,
The abnormality detection method according to claim 1, wherein the first step continuously acquires images captured at predetermined time intervals by the imaging unit, and the predetermined time intervals are 1/6 seconds or more. 監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、
前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、
前記第２の手段により生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） 1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３の手段と、
前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４の手段と、
前記第４の手段によりヒストグラム均一化された前記演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５の手段と、
前記第５の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、計数された画素数が所定のしきい値以上であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第６の手段と
を有することを特徴とする異常検知装置。 In an abnormality detection apparatus that includes an imaging unit that images a monitoring target and an image processing unit that processes an image of the monitoring target captured by the imaging unit, and detects an abnormality of the monitoring target.
The image processing means includes
First means for continuously acquiring images picked up by the image pickup means;
Second means for generating a difference image comprising differences between pixel values of a plurality of images acquired by the first means;
For the continuous first difference image and second difference image generated by the second means, the pixel value DP1 of each pixel of the first difference image and the pixel value of each pixel of the second difference image From DP2 , the following formula
CP = (DP1 × DP2) 1/2
A third means for generating a calculation image composed of the calculation value CP of each pixel calculated by
Fourth means for performing a histogram equalization process for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated by the third means to be constant;
A fifth means for counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the calculation image, the histogram being uniformized by the fourth means;
When it is determined that the monitoring target is abnormal depending on whether or not the number of pixels of the calculation image counted by the fifth means is equal to or greater than a predetermined threshold, the number is continuously counted more than once. An abnormality detection apparatus comprising: sixth means for determining that the monitoring target is abnormal when the number of pixels is determined to be equal to or greater than a predetermined threshold value. 監視対象を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により撮像された監視対象の画像を処理する画像処理手段とを有し、監視対象の異常を検知する異常検知装置において、
前記画像処理手段は、
前記撮像手段により撮像された画像を連続的に取得する第１の手段と、
前記第１の手段により取得された複数の画像の各画素値の差からなる差分画像を生成する第２の手段と、
前記第２の手段により生成された連続する第１の差分画像と第２の差分画像について、前記第１の差分画像の各画素の画素値ＤＰ１と前記第２の差分画像の各画素の画素値ＤＰ２とから次の演算式
ＣＰ＝（ＤＰ１×ＤＰ２） 1/2
により演算した各画素の演算値ＣＰからなる演算画像を生成する第３の手段と、
前記第３の手段により生成された演算画像のヒストグラムの累積度数のグラフの傾きが一定になるように変換するヒストグラム均一化処理を行う第４の手段と、
前記第４の手段により生成された演算画像における所定値以上の画素値の画素数を計数する第５の手段と、
前記第５の手段により計数された演算画像の画素数が所定のしきい値以上であるか否かを判断する第６の手段と、
前記第６の手段により所定のしきい値以上であると判断された連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であるか否かにより前記監視対象が異常であると判断する際に、連続して複数回以上、前記連続する複数の演算画像の画素数の変動が所定の範囲内であると判断された場合に、前記監視対象が異常であると判断する第７の手段と
を有することを特徴とする異常検知装置。 In an abnormality detection apparatus that includes an imaging unit that images a monitoring target and an image processing unit that processes an image of the monitoring target captured by the imaging unit, and detects an abnormality of the monitoring target.
The image processing means includes
First means for continuously acquiring images picked up by the image pickup means;
Second means for generating a difference image comprising differences between pixel values of a plurality of images acquired by the first means;
For the continuous first difference image and second difference image generated by the second means, the pixel value DP1 of each pixel of the first difference image and the pixel value of each pixel of the second difference image From DP2 , the following formula
CP = (DP1 × DP2) 1/2
A third means for generating a calculation image composed of the calculation value CP of each pixel calculated by
Fourth means for performing a histogram equalization process for converting the slope of the cumulative frequency histogram of the calculation image generated by the third means to be constant;
Fifth means for counting the number of pixels having a pixel value equal to or greater than a predetermined value in the arithmetic image generated by the fourth means;
Sixth means for determining whether or not the number of pixels of the calculated image counted by the fifth means is equal to or greater than a predetermined threshold;
The monitoring target is determined to be abnormal depending on whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images determined to be greater than or equal to a predetermined threshold by the sixth means is within a predetermined range. In this case, when it is determined that the variation in the number of pixels of the plurality of consecutive calculation images is within a predetermined range at least a plurality of times, seventh means for determining that the monitoring target is abnormal An anomaly detection device comprising: 請求項６記載の異常検知装置において、
前記第６の手段は、連続する複数の演算画像の画素数の変動が５０％以内であるか否かを判断する
ことを特徴とする異常検知装置。 The abnormality detection device according to claim 6 ,
The sixth means determines whether or not the variation in the number of pixels of a plurality of consecutive calculation images is within 50%. 請求項５乃至７のいずれか１項に記載の異常検知装置において、
前記第１の手段は、前記撮像手段により所定の時間間隔毎に撮像された画像を連続的に取得し、前記所定の時間間隔は１／６秒以上である
ことを特徴とする異常検知装置。 In the abnormality detection device according to any one of claims 5 to 7 ,
The abnormality detecting device, wherein the first means continuously acquires images taken at predetermined time intervals by the image pickup means, and the predetermined time intervals are 1/6 seconds or more.
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