JP5877725B2 - 画像監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、監視空間を撮像した監視画像を順次取得し、この取得した監視画像を画像処理して監視空間における目標移動物体の有無を判定する画像監視装置に関する。

従来、撮像装置としてのカメラから入力される画像と過去の画像との変化態様から侵入者等の移動物体の特徴を示す領域を検出して当該領域が目標移動物体（例えば侵入者）であるか否かを判定するような画像監視装置が知られている。

この画像監視装置としては、例えば、特許文献１のように、現在撮影した入力画像と予め記憶している背景画像とを比較して、両画像の差分を変化領域として抽出する。そして、当該変化領域の画像上の位置情報から実空間でのカメラからの距離を求め、当該距離と当該変化領域の大きさなどから特徴量（例えば、実空間における推定サイズ）を算出する。そして、算出した特徴量が例えば人物らしい特徴量を示している場合（例えば、高さが１ｍ以上、幅が１ｍ以内など）に侵入者であると判定している。

また、このような画像監視装置では、例えば移動物体の衣服の色が背景と類似して差異が少ない場合、１個の移動物体による変化領域が複数個のラベルとして抽出されることがある。そのため、従来は特許文献２のように、カメラの設置条件などを用いて抽出された注目するラベル位置における目標移動物体の大きさに相当する領域を求め、その領域内に含まれるラベルの組を１個の物体による変化領域としてラベル統合する処理を行っていた。

このように、従来の画像監視装置では、人物らしいサイズなどといった予め設定した目標移動物体らしさを表す目標情報と、変化領域（ラベル領域）から求めた推定サイズなどの特徴量とを比較して、ラベル統合の可否や、目標移動物体であるか否かなどを判定していた。

特開２００２−０４２１４２号公報 特開平０９−２３１３６３号公報

ところで、カメラが撮像する監視画像は、例えば３２０×３２０画素といった複数画素によって構成されるが、一般的に、この１画素が監視する実空間領域は、カメラから遠い位置であるほど広くなる。そのため、カメラから遠方に位置する物体のラベル領域であるほど、ラベル領域の１画素の違いによって生じる推定サイズの変化が大きくなる。したがって、抽出が不安定であるなどといった影響によりラベル領域の大きさが１画素ずれたとき、ラベル領域の画像上の大きさから求めた推定サイズと当該ラベル領域に対応する物体の監視空間における実サイズとの間の誤差（以下、これを「抽出誤差」という）は、カメラから遠方に位置する物体に対応するラベル領域であるほど大きな値となって生じうる。

したがって、従来の画像監視装置のように、予め定めた目標情報と、ラベル領域から求めた特徴量とを比較して、ラベル統合の可否を判定する場合、カメラからの距離を考慮せずに許容する抽出誤差を一定として判定した場合、カメラから遠くに位置する物体に対応するラベル領域である程、目標移動物体らしいサイズから異なるとして、適切にラベル統合されないケースが生じていた。このような従来技術によって適切にラベル統合されないケースについて図７を用いて具体的に説明する。

図７は、監視空間においてカメラから近傍と遠方のそれぞれに目標移動物体Ｐ１，Ｐ２が存在する場合における監視画像から抽出処理された後の抽出画像４０を示している。今、それぞれの目標移動物体Ｐ１，Ｐ２は、複数の変化領域（図中では、２つの変化領域）からなるラベル領域４１Ａ、４１Ｂとして抽出されているものとする。ここでは、目標情報として、目標移動物体らしい大きさである目標サイズ（高さ）が１．９ｍに予め設定されているものとする。この場合、まず、抽出画像４０からラベル領域４１の位置における推定サイズＬ（Ｌ１，Ｌ２）を求める。そして、推定サイズＬと目標サイズ（１．９ｍ）とを比較し、推定サイズＬが目標サイズ内にあれば、推定サイズＬによるラベル領域４１の組を同一物体による変化領域として統合する。

ここで、抽出画像４０上でカメラの近傍に位置（目標移動物体Ｐ１が存在する位置）する２つの変化領域からなるラベル領域４１Ａの推定サイズＬ１が１．７ｍと算出されたとする。この場合、推定サイズＬ１が目標サイズ１．９ｍ以下であるため、当該２つの変化領域からなるラベル領域４１Ａは、目標移動物体らしいサイズ内にあるとしてラベル統合される。これに対し、抽出画像４０上でカメラの遠方に位置（目標移動物体Ｐ２が存在する位置）する２つの変化領域からなるラベル領域４１Ｂの場合、前述した抽出誤差の影響を大きく受け易く実空間における推定サイズＬ２が２．１ｍと算出されたとする。この場合、推定サイズＬ２は、目標サイズ１．９ｍ以上であるため、当該２つの変化領域からなるラベル領域４１Ｂは、目標移動物体らしいサイズ内にないとしてラベル統合されない。よって、図７の例の場合、カメラの遠方に位置するラベル領域４１Ｂに関して、実際に目標移動物体Ｐ２が存在するにも関わらず、ラベル領域４１Ｂを構成する２つの変化領域が別々の移動物体による変化領域として取り扱われてしまうことになる。

上記の例は、ラベル統合の際に、遠方に存在する物体に対応する複数の変化領域が抽出誤差によって適切に統合できないケースについて説明したものであるが、目標移動物体であるか否かを判定する際にも同様の問題を有している。すなわち、目標サイズなどの目標情報とラベル領域から求めた推定サイズなどの特徴量とを比較して目標移動物体であるか否かを判定する場合、遠方に存在する物体に対応するラベル領域であるほど、抽出誤差が大きく算出されるため、目標移動物体らしいサイズ外（例えば、目標サイズが１．９ｍ以内にない）であるとして、適切に目標移動物体を検出できないケースが生じていた。

そこで本発明は、カメラから遠方に存在する物体に対応するラベル領域であるほど大きく表れる抽出誤差の影響を考慮してラベル統合や目標移動物体の判定をすることにより、ラベル統合の精度や目標移動物体の判定の精度を向上することを目的とする。

上記した目的を達成するために、本願請求項１に係る画像監視装置は、
実空間である監視空間を撮像する撮像部により取得した監視画像を画像処理して前記監視空間における目標移動物体の有無を判定する画像監視装置であって、
前記目標移動物体の大きさについての情報を示す目標サイズと、前記監視空間における前記撮像部の設置情報とを記憶する記憶部と、
前記監視画像と予め記憶した監視空間の基準画像とを比較して前記基準画像から変化した一又は複数の変化領域からなるラベル領域を抽出し、該ラベル領域の特徴量を求め、該特徴量を用いて該ラベル領域が目標移動物体であるか否かを判定する画像処理部とを具備し、
前記画像処理部は、
前記ラベル領域の画像上の位置と前記設置情報とを用いて該ラベル領域の物体と前記撮像部との間の距離を示す推定距離を求め、該推定距離と該ラベル領域の大きさとを用いて該ラベル領域の監視空間における大きさである推定サイズを算出する推定サイズ算出手段と、
前記推定距離が大きいほど大きな値となる許容誤差を算出する許容誤差算出手段とを有し、
前記目標サイズと前記許容誤差の合算値から目標移動物体らしいサイズを求め、該目標移動物体らしいサイズと前記推定サイズとを用いて前記特徴量を求めることを特徴としている。

かかる構成により、本発明の推定サイズ算出手段は、監視画像から抽出したラベル領域の監視画像上の位置と設置情報（設置位置や撮影方向など）とから実空間である監視空間におけるラベル領域に対応する物体と撮像部との間の実距離（推定距離）を、例えば透視変換処理などによって求める。そして、推定サイズ算出手段は、推定距離とラベル領域の画像上の大きさとを用いてラベル領域の監視空間における大きさである推定サイズを透視変換処理などによって算出する。また、本発明の許容誤差算出手段は、推定距離が大きいほど大きな値となる許容誤差を算出する。そして、本発明の画像処理部は、予め設定された目標サイズと許容誤差との合算値から目標移動物体らしいサイズを求め、当該目標移動物体らしいサイズと推定サイズとを用いて特徴量を求める。例えば、複数の変化領域からなるラベル領域の推定サイズが、算出した目標移動物体らしいサイズ以内であるとき、当該ラベル領域に含まれる複数の変化領域を同一物体による変化領域とみなし、当該ラベル領域の特徴量を算出する。この際、例えば、当該ラベル領域の特徴量である推定サイズが目標移動物体らしいサイズと略一致しているとき当該ラベル領域は目標移動物体による変化領域らしいとする特徴量（例えば、「人らしさ」）を算出する。そして、本発明の画像処理部は、求めた特徴量を用いて当該ラベル領域が目標移動物体であるか否かを判定する。
撮像部から遠方に存在する物体であるほど、一般的に抽出誤差が大きくなるため、推定サイズが目標サイズ（例えば、人物らしいサイズ）よりも大きく算出され易く、目標移動物体らしくないと誤判定され易い。本発明は、このような遠方にある物体のラベル領域に対しては大きめの値となる許容誤差を求め、当該許容誤差及び目標サイズから求めた目標移動物体らしいサイズと推定サイズとを用いて特徴量を求めることにより、距離によって大きく表れる抽出誤差を考慮して目標移動物体を判定することができ、目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本願請求項２に係る画像監視装置は、請求項１の画像監視装置において、
前記画像処理部は、前記ラベル領域が複数の前記変化領域からなるときであって、該ラベル領域の前記推定サイズが前記目標移動物体らしいサイズ以内であるとき、複数の該変化領域を同一物体であるとしてラベル統合し、ラベル統合した該ラベル領域の前記特徴量を求めることを特徴としている。

撮像部から遠方に存在する物体であるほど、一般的に抽出誤差が大きくなるため、当該物体のラベル領域の推定サイズが目標サイズよりも大きく算出され易い。したがって、ラベル領域が複数の変化領域からなる場合、適切にラベル統合がなされず、目標移動物体として検出できないケースが生じ易い。本発明は、このような遠方にある物体のラベル領域に対しては大きめの値となる許容誤差と予め定めた目標サイズとを用いてラベル統合することにより、距離によって大きく表れる抽出誤差を考慮してラベル統合することができ、ラベル統合の精度を向上させ、ひいては目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本願請求項３に係る画像監視装置は、請求項１又は２の画像監視装置において、
前記画像処理部は、前記ラベル領域の前記推定サイズが前記目標移動物体らしいサイズ以内であるとき、該ラベル領域が前記目標移動物体らしいとする前記特徴量を求めることを特徴としている。

撮像部から遠方に存在する物体であるほど、一般的に抽出誤差が大きくなるため、推定サイズが目標サイズ（例えば、人物らしいサイズ）よりも大きく算出され易く、目標移動物体らしくないと誤判定され易い。本発明は、ラベル領域の推定サイズが、目標移動物体らしいサイズ内にあるとき、目標移動物体らしいとする特徴量を求めることにより、距離によって大きく表れる抽出誤差を考慮して目標移動物体を判定することができ、目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本願請求項４に係る画像監視装置は、請求項１〜３の何れかの画像監視装置において、
前記許容誤差算出手段は、前記推定距離と前記監視画像の画像分解能とを用いて前記許容誤差を算出し、該画像分解能が低いほど前記許容誤差を大きい値として算出することを特徴としている。

かかる構成により、本発明の許容誤差算出手段は、推定距離と監視画像の画像分解能とを用いて許容誤差を算出し、画像分解能が低いほど許容誤差を大きい値として算出する。例えば、１画素あたりで見える実空間のサイズを元に許容誤差を算出する。具体的には、監視画像の垂直方向の画素数、垂直画角、撮像部の視軸上での撮像部からラベル領域に対応する物体までの距離（推定距離）を用いた計算式により許容誤差を算出する。画像分解能が低い監視画像であるほど、抽出されたラベル領域における抽出誤差が大きくなるため、推定サイズと目標サイズ（例えば人らしい範囲）との差異が大きくなりやすい。そこで、本発明は、ラベル領域の推定距離だけでなく、監視画像の画像分解能を考慮し、画像分解能が低いほど大きい値となるように許容誤差を算出することにより、画像分解能の大小によって変化する抽出誤差を考慮することができ、更にラベル統合の精度が向上し、目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本願請求項５に係る画像監視装置は、請求項１〜４の何れかの画像監視装置において、
前記許容誤差算出手段は、前記ラベル領域が前記監視画像における信号雑音比の小さい所定領域に位置するとき、前記許容誤差を大きい値に変更することを特徴としている。

かかる構成により、本発明の許容誤差算出手段は、まず、抽出したラベル領域の画像上の位置が、監視画像における予め設定した信号雑音比（ＳＮ比）の小さい領域に位置しているか否かを判定する。例えば、監視画像の画像外周領域は、レンズの収差の影響などによって、画像中央領域と比較してＳＮ比が小さい領域であるため、当該画像外周領域を予め記憶しておく。そして、許容誤差算出手段は、ラベル領域が画像外周領域に位置しているか否かを判定し、ラベル領域が当該画像外周領域に位置していた場合、許容誤差を大きめの値に変更する。そして、本発明の画像処理部は、予め設定された目標サイズと変更された許容誤差の合算値から目標移動物体らしいサイズを求め、当該目標移動物体らしいサイズと推定サイズとを用いてラベル統合したり、目標移動物体であるか否かを判定したりする。
画像外周領域のようなＳＮ比が小さい領域は、ノイズの影響を受けて画素値が変動しやすいためノイズ抽出が生じ易い。したがって、ラベル領域がそのようなＳＮ比の小さい領域に位置していた場合、ラベル領域の面積（画素数）がノイズ抽出を含んで大きめになり易く、結果として、推定サイズが目標移動物体らしいサイズの範囲外であるとして、適切にラベル統合されなかったり、目標移動物体として検出できなかったりするケースが生じ易い。本発明は、ラベル領域の推定距離や、監視画像の画像分解能だけでなく、ラベル領域の画像上の位置がＳＮ比の小さい所定領域内か否かを考慮して許容誤差を算出することにより、ノイズ抽出による抽出誤差を考慮することができ、更にラベル統合の精度が向上し、目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本願請求項６に係る画像監視装置は、請求項１〜５の何れかの画像監視装置において、
前記記憶部は、前記目標移動物体の移動速度についての情報を示す目標速度を更に記憶し、
前記画像処理部は、
前記ラベル領域を時間的に追跡する追跡手段と、
前記追跡手段にて追跡する前記ラベル領域の移動量と前記推定距離とを用いて前記ラベル領域の監視空間における推定速度を算出する推定速度算出手段と、
前記推定距離が大きいほど大きな値となる許容速度誤差を算出する許容速度誤差算出手段と、を更に備え、
前記目標速度と前記許容速度誤差との合算値から目標移動物体らしい速度を求め、前記ラベル領域の前記推定速度が該目標移動物体らしい速度以内であるとき、該ラベル領域が前記目標移動物体らしいとする前記特徴量を求めることを特徴としている。

かかる構成により、本発明の推定速度算出手段は、追跡手段にて追跡されたラベル領域の移動量と推定距離とを用いて、当該ラベル領域に対応する物体の監視空間における推定速度を算出する。例えば、ラベル領域についての前後フレーム間における画像上の移動量を求め、推定距離の位置における移動量から監視空間における移動距離（実距離）を求め、当該移動距離をフレーム間の時間間隔で除算することにより、ラベル領域に対応する物体の推定速度を算出できる。また、本発明の許容速度誤差算出手段は、推定距離が大きいほど大きな値となる許容速度誤差を算出する。例えば、撮像部から監視画像上の全ての画素上の位置までの推定距離に応じた許容速度誤差として、予め実験などで求めた計算式により算出する。そして、本発明の判定手段は、目標速度と許容速度誤差の合算値を目標移動物体らしい速度とし、推定速度が目標移動物体らしい速度内にあるときに、変化領域を目標移動物体と判定する。
目標移動物体の判定において、目標サイズによる判定のみならず、ラベル領域の推定（移動）速度も用いた判定はよく利用される。判定条件の例としては、人かどうかを判定する場合、ラベル領域の推定速度が例えば０．１〜７．０ｍ／ｓであれば人とみなすといったような方法が挙げられる。しかしながら、撮像部から遠方に存在する物体であるほど、当該ラベル領域には大きめの抽出誤差が含まれるため、このような抽出誤差を含んだラベル領域から求めた推定速度にも、抽出誤差に比例した大きさの誤差が生じうる。そのため、人らしい移動速度であるにもかかわらず、誤差により範囲から外れてしまうことが考えられる。そこで、推定距離の大きいラベル領域については、推定距離に応じた許容速度誤差により目標速度を拡張することで、目標速度からの許容誤差を考慮して、そのラベルが目標移動物体であるか否かを判別することができ、目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本発明に係る画像監視装置によれば、撮像部から遠方に存在する物体に対応するラベル領域であるほど許容誤差を大きめに求め、当該許容誤差を考慮してラベル統合や目標移動物体の判定をすることにより、ラベル統合の精度や目標移動物体の判定精度を向上させることができる。

本発明に係る画像監視装置の全体構成を示すブロック構成図である。 本発明に係る画像監視装置において許容誤差を考慮したサイズ比較によるラベル統合処理の説明図である。 監視画像の外周領域にラベルが位置するときの許容誤差の変更状態の概略を示す説明図である。 本発明に係る画像監視装置による全体動作の処理手順を示すフローチャートである。 図４のラベリング処理の具体的処理内容の手順を示すフローチャートである。 図４の特徴量算出処理の具体的処理内容の手順を示すフローチャートである。 従来の画像監視装置のラベル統合処理の説明図である。

以下、本発明を監視空間における侵入者を検出する画像監視装置に適用した実施形態について、添付した図面を参照しながら詳細に説明する。

（画像監視装置の全体構成について）
本発明に係る画像監視装置は、監視空間を撮像した監視画像を順次取得し、この順次取得した監視画像を画像処理して監視空間における目標移動物体（例えば侵入者）の有無を判定するものである。

特に、本実施形態は、撮像部が監視空間を撮像した監視画像の中から変化のある領域として抽出されるラベル領域に対応する物体と撮像部との間の監視空間における実距離（推定距離）や撮像部の画像分解能を用いて許容誤差を算出し、この算出した許容誤差と予め設定された目標移動物体の目標サイズとの合算値を目標移動物体らしいサイズとし、この目標移動物体らしいサイズとラベル領域の推定サイズとの比較により、複数の変化領域からなるラベル領域を同一物体からなる変化領域としてラベル統合したり、当該ラベル領域が目標移動物体（侵入者）であるか否かを判定する機能を含む画像監視装置を提供するものである。

図１に示すように、本実施形態の画像監視装置１は、上述した機能を実現するべく、撮像部２、記憶部３、画像処理部４、出力部５を含んで概略構成される。

撮像部２は、例えばレンズなどの光学系およびＣＣＤやＣＭＯＳなどの２次元アレイ素子を有する二次元イメージセンサで構成され、監視空間を撮像した撮像画像（以下、監視画像と言う）を画像処理部４に出力している。撮像部２は、天井や壁に設置され上から斜め下方の空間を撮像している。さらに説明すると、二次元イメージセンサによる撮像部２は、監視空間から入射した光をレンズなどの光学系によって２次元アレイ素子の受光平面に結像させ、その像の光による明暗を電荷の量に光電変換し、これを順次読み出して、各画素が電荷量に対応した輝度値で表現された画像を画像処理部４に出力する。その際、１フレームの画像を所定の時間間隔で取得して画像処理部４に出力する。

また、撮像部２は、その設置位置や撮像方向を示す外部パラメータと、焦点距離、画角（視野角）、レンズ歪み、その他のレンズ特性や撮像素子の画素数を示す内部パラメータとを撮像パラメータとして含む。この撮像パラメータは、実際に計測を行うなどして得ることができ、設置情報として予め記憶部３に記憶される。

そして、この撮像パラメータを用いれば、監視画像中の画素位置を撮像部２の撮像面における座標（撮像面座標）と実空間における座標（実座標）との間で座標変換することが可能となる。本実施形態では、この設置情報を用いた（１）撮像面座標から実座標への変換及び（２）実座標から撮像面座標への変換の両変換を透視変換と総称している。

なお、撮像部２としては、所定画素（例えば３２０×３２０画素）の赤外線検出素子を有し、監視領域から放射される赤外線を検出し、この検出した赤外線の量に応じた監視領域の温度分布を監視画像として画像処理部４に出力する熱画像センサで構成することもできる。

記憶部３は、画像監視装置１に関する装置の設定情報、画像処理部４の各種処理に使用される情報を記憶している。画像監視装置１に関する設定情報としては、上述した撮像部２の撮像パラメータなどの設置情報が含まれる。また、画像処理部４の各種処理に使用される情報としては、例えばフレーム毎の画像データ、画像データから変化領域を抽出するための基準画像、目標移動物体の目標サイズや目標速度の他、本実施形態の処理に用いられる計算式や閾値等の各種パラメータが含まれる。

画像処理部４は、ＣＰＵ等を備えたコンピュータで構成され、撮像部２からデジタル化された画像の入力を受け、後述する図４〜図６に示す一連の処理として、抽出処理、ラベリング処理、ラベル統合処理、トラッキング（物体候補の追跡）処理、特徴量算出処理、侵入者判定処理を実行するべく、ラベル抽出手段４ａ、推定サイズ算出手段４ｂ、許容誤差算出手段４ｃ、ラベル統合手段４ｄ、追跡手段４ｅ、推定速度算出手段４ｆ、許容速度誤差算出手段４ｇ、特徴量算出手段４ｈ、判定手段４ｊを含んでいる。

ラベル抽出手段４ａは、撮像部２で取得された監視画像の中から変化のある領域を変化領域として抽出する抽出処理を行っている。すなわち、ラベル抽出手段４ａは、基準画像を予め記憶部３に保存しておき、今回取得した監視画像と基準画像との差分が所定の閾値以上の領域を変化領域として抽出する。この際、基準画像として監視空間の背景画像や、過去に取得した監視画像を適宜選択して採用することができる。また、ラベル抽出手段４ａは、抽出した各変化領域に対し、それぞれユニークな数値であるラベルを付与するラベリング処理を行っている。以下では、ラベリング処理によってラベルが付与された変化領域（後述するラベル統合手段４ｄにおけるラベル統合処理によって統合された一又は複数の変化領域を含む）を「ラベル領域」という。なお、本実施形態では、現在取得した監視画像において、予め記憶した基準画像からの差分値の大きい領域を変化領域として抽出しているが、これに限らず、画素値の時間変化をディジタルフィルタなどの周波数解析を行うことによって変化領域を抽出する方法を用いても良い。また、上記のラベル統合処理を省略することもできる。

推定サイズ算出手段４ｂは、ラベル抽出手段４ａによって抽出されたラベル領域の監視空間（実空間）における大きさである推定サイズを算出する処理を行っている。そのため、まず、推定サイズ算出手段４ｂは、各ラベル領域の推定距離を求める。ここで、本実施形態における推定距離とは、ラベル領域に対応する物体と撮像部２との間の監視空間（実空間）における距離を意味する。例えば、ラベル領域の最上部を人物の頭部位置とみなした場合における当該最上部の監視画像上における位置（ｙ座標）と設置情報（設置高や撮影方向（俯角）など）とを用いて既知の透視変換処理をすることによって求まる距離値を推定距離とする。そして、推定サイズ算出手段４ｂは、算出した推定距離とラベル領域の外接矩形の大きさとを用いて、既知の透視変換処理をすることによって、ラベル領域の監視空間における推定サイズを算出している。

許容誤差算出手段４ｃは、許容誤差を求める手段である。ここで、許容誤差とは、撮影された目標移動物体と撮像部２との間の推定距離や撮像部２の画像分解能に起因する誤差の許容できる範囲と、予め記憶している目標サイズとの差をいう。すなわち、許容誤差は、推定距離が大きいほど、及び画像分解能が低いほど、大きな値として算出される。例えば、撮像部２の画素数や視野角、対象物と撮像部２との推定距離により、実空間における１画素が示す領域の大きさが求められるので、その領域の大きさに比例するように許容誤差を許容誤差量Ｅとして算出する。具体的には、ラベル領域の推定距離をＸ、監視画像の垂直方向の画素数をＹ、垂直画角をθとしたとき、撮像部２の視軸に対して垂直な面における１画素に対応する実空間の垂直方向の大きさは、２Ｘｔａｎ（θ／２）／Ｙとなる。そのため、本実施形態では、予め実験によって求められる定数αを用いて、許容誤差量Ｅ＝２αＸｔａｎ（θ／２）／Ｙ…式（１）のように定める。すなわち、許容誤差量Ｅは、推定距離Ｘに比例し、監視画像の画像分解能に相当する垂直方向の画素数Ｙに反比例する値として算出する。なお、定数αは、０よりも大きい値をとる値であり、式（１）とともに予め記憶部３に記憶される。また、監視画像の垂直画角θに代えて水平画角を用いた場合でも、同様の手法により許容誤差を許容誤差量Ｅとして算出することができる。

なお、本実施形態では、式（１）のように、推定距離と画像分解能とに基づいて許容誤差量Ｅを算出しているが、これに限らず、推定距離Ｘのみによって許容誤差量Ｅを算出してもよい。すなわち、予め実験によって求められる定数βを用いて、許容誤差量ＥをＥ＝βＸ…式（２）のように、推定距離Ｘに比例する値として定めてもよい。なお、定数βは、例えば実距離ｘの１０％といったように、実距離ｘに対する割合の固定値として与えられ、式（２）とともに予め記憶部３に記憶される。また、定数βは、撮像部２の視野角θと画素数Ｙとの間で、β＝２αｔａｎ（θ／２）／Ｙ…式（３）といった関係を有しているため、予め記憶部３に画素数Ｙにおける視野角θと定数βとの対応テーブルを記憶しておき、設置された撮像部２の視野角θから、対応する定数βを選択してもよい。

ラベル統合手段４ｄは、後述する図５のラベリング処理により統合可能と判定された所定範囲にある複数のラベル領域を、一つの物体からなる変化領域とみなし、単一ラベルに統合するラベル統合処理を行っている。ラベル統合処理の詳細については後述する。

追跡手段４ｅは、ラベル抽出手段４ａ及びラベル統合手段４ｄにて抽出・統合されたラベル領域を時間的に追跡するもので、ラベリング処理で求まったラベル領域に対し、前回取得した画像の追跡ラベル領域との対応付けをするトラッキング処理を行っている。

なお、追跡ラベル領域とは、これまでに取得した画像において、同一の追跡物体によるラベル領域が常に同じラベルになるように、抽出部４ａによるラベリング処理でのラベルと異なるユニークなラベル（以下、追跡ラベルという）を付与し直したラベル領域のことを指す。

推定速度算出手段４ｆは、追跡手段４ｅにて追跡されたラベル領域の移動量と推定距離とを用いて、当該ラベル領域に対応する物体の監視空間における推定速度を算出する。具体的には、まず、ラベル領域についての現在フレームと前フレームとの間における画像上の移動量を求める。そして、推定サイズ算出手段４ｂにて算出した現在フレームにおけるラベル領域の推定距離の位置における移動量から監視空間における移動距離（実距離）を求める。そして、算出した移動距離をフレーム間の時間間隔で除算することにより、ラベル領域に対応する物体の推定速度を算出する。

許容速度誤差算出手段４ｇは、推定サイズ算出手段４ｂにて算出した推定距離が大きいほど大きな値となる許容速度誤差を算出する。本実施形態では、許容速度誤差量Ｅ’を予め実験などで求めた定数γを用いて、Ｅ’＝γＸ…式（４）のように、推定距離Ｘに比例する値として定める。

特徴量算出手段４ｈは、追跡手段４ｅにて求めた追跡ラベル領域について、侵入者を判定するための特徴量を算出する特徴量算出処理を行っている。まず、特徴量算出手段４ｈは、予め設定される目標サイズ（例えば、人物らしいサイズとして高さ１．９ｍ、幅０．７ｍ）と、許容誤差算出手段４ｃが算出した許容誤差量Ｅとの合算値から、目標移動物体らしいサイズを求める。また、特徴量算出手段４ｈは、予め設定される目標速度（例えば、人物らしい移動速度として７．０ｍ／ｓ以下）と、許容速度誤差算出手段４ｇが算出した許容速度誤差量Ｅ’との合算値から、目標移動物体らしい速度を求める。そして、特徴量算出手段４ｈは、推定サイズ算出手段４ｂにより算出された推定サイズ（推定幅・推定高さ）及び推定速度を、目標移動物体らしいサイズ及び目標移動物体らしい速度と比較することにより、追跡ラベル領域が目標移動物体（侵入者）らしいかを判定し、追跡ラベル領域が侵入者らしい場合、当該追跡ラベルの目標移動物体らしさを表す特徴量である「人らしさ」をインクリメントする処理を行う。特徴量算出処理の詳細については、図６を参照しながら追って説明する。

判定手段４ｊは、予め定められた判定条件に従い、特徴量算出手段４ｈによって算出された特徴量に基づいて、対象となる追跡ラベル領域が侵入者か否かを判定している。具体的には、特徴量算出手段４ｈによって算出されたある追跡ラベル領域の特徴量「人らしさ」が、予め定めた閾値（例えば、５）以上になった時、当該追跡ラベル領域を侵入者であると判定する。

出力部５は、画像処理部４の判定手段４ｊにて侵入者ありと判定された旨の判定信号を外部に出力するもので、例えば表示器やブザーなどで構成される。出力部５は、画像処理部４の判定手段４ｊから侵入者ありの判定信号が入力されると、表示器やブザーを駆動して侵入者ありの旨を報知する。

なお、出力部５は、不図示の警備装置や遠隔の監視センタなどと通信線を介して接続され、画像処理部４の判定手段４ｊから入力された侵入者ありの判定信号を通信線に出力する通信Ｉ／Ｆとして構成することもできる。

（画像監視装置１による人物有無の判定処理について）
次に、上記構成による画像監視装置１を用いて監視空間における侵入者の有無を判定する場合の画像処理部４の処理動作について図４を参照しながら説明する。

画像処理部４は、画像監視装置１の電源がオンされると、設定情報取得処理を実行する（ＳＴ１）。設定情報取得処理では、予め設定される画像監視装置１に関する設定情報や画像処理部４の各種処理に使用される情報を取得し、取得した情報を記憶部３に格納する。ここで言う情報とは、撮像部２の設置高や撮影方向、撮像部２より得られる画像の垂直方向及び水平方向の画素数、垂直画角や水平画角、基準画像、各種閾値などである。

次に、画像処理部４は、入力画像取得処理を実行する（ＳＴ２）。入力画像取得処理では、撮像部２が監視空間の監視範囲を撮像した画像の取得を行う。

次に、画像処理部４のラベル抽出手段４ａにより抽出処理を実行する（ＳＴ３）。抽出処理では、入力画像取得処理で取得された画像から変化領域を抽出する。本実施形態では、今回取得した監視画像と予め記憶した監視空間の基準画像である背景画像との差分をとることにより変化領域を抽出する。

なお、画像として熱画像を撮像部２から取得する他の実施形態の場合は、取得した熱画像から温度変化があった領域を変化領域として抽出する。例えば予め過去の熱画像を基準画像として記憶部３に保存しておき、現在の熱画像と基準画像との差分が閾値以上の領域を温度変化があると判定し、この温度変化がある領域を変化領域として抽出する。

次に、画像処理部４のラベル抽出手段４ａ、推定サイズ算出手段４ｂ、許容誤差算出手段４ｃ、ラベル統合手段４ｄにより後述する図５のラベリング処理を実行する（ＳＴ４）。ラベリング処理では、ラベル抽出手段４ａは、ＳＴ３の抽出処理で求めた変化領域についてラベル付けを行う。例えば注目画素の周囲で隣接する抽出画素をひとまとまりとしてラベル領域とする手法などが利用できる。また、ラベリング処理では、推定距離の算出、許容誤差（許容誤差量Ｅ）の算出、許容誤差の修正、ラベル統合の各処理が行われる。これらの処理内容については追って説明する。

次に、画像処理部４の追跡手段４ｅにより追跡処理を実行する（ＳＴ５）。追跡処理では、ＳＴ４のラベリング処理が施されたラベル領域に対し、前回取得した画像の追跡ラベル領域との対応付けを行う。具体的には、前回取得した画像の追跡ラベル領域と現在処理中の画像のラベル領域について、画像内での位置関係などをもとに、同一の追跡移動物体によるものか否かを判別する。そして、同一の追跡移動物体によるものと判定された場合には、前回取得した画像の追跡ラベル領域と同じ追跡ラベルを付与し直す処理を行う。また、現在処理中の画像に出現しているラベル領域であって、前回の追跡ラベル領域のいずれとも対応付けられないラベル領域については、新規に出現した追跡ラベル領域として追跡を開始し、新たな追跡ラベルを付与する。さらに、前回存在した追跡ラベル領域で、現在処理中の画像に出現したラベル領域のいずれとも対応付けられない追跡ラベル領域については、追跡を終了し、当該ラベルを破棄する。

次に、画像処理部４の特徴量算出手段４ｈなどにより後述する図６の特徴量算出処理を実行する（ＳＴ６）。特徴量算出処理では、ＳＴ５の追跡処理で求めた追跡ラベル領域について、侵入者を判定するための特徴量を算出する。具体的には、透視変換処理によって推定される実空間での推定サイズ（推定幅・推定高さ）や推定速度などを用いて、追跡ラベル領域の「人らしさ」特徴量を求める。これらの処理内容については追って説明する。

次に、画像処理部４の判定手段４ｊにより侵入者判定処理を実行する（ＳＴ７）。侵入者判定処理では、ＳＴ６の特徴量算出処理で求めた侵入者を判定するための特徴量を用い、予め定められた判定条件に従って追跡ラベル領域が侵入者か否かの判定を行う。具体的には、後述する特徴量算出処理により１フレーム毎に算出された追跡ラベル領域の人らしさを用いて、判定条件として予め定めた出現時刻からの「人らしさ」の累積値が閾値（例えば５）以上のときに、追跡ラベル領域が侵入者であると判定する。その際の閾値は、予め記憶部３に記憶されている。

なお、図４のフローチャートにおいて、ループ１はＳＴ２〜ＳＴ７の各処理を１フレームの画像取得毎に実行することを意味し、ループ２はＳＴ６〜ＳＴ７の各処理をラベル領域の数だけ実行することを意味している。

（ラベリング処理の詳細について）
次に、図４のフローチャートにおいて、画像処理部４のラベル抽出手段４ａ、推定サイズ算出手段４ｂ、許容誤差算出手段４ｃ、ラベル統合手段４ｄが実行するラベリング処理について図５を参照しながら説明する。

画像処理部４のラベル抽出手段４ａは、ラベル付け処理として、ＳＴ３の抽出処理で求めた変化領域についてラベル付けを行う（ＳＴ１１）。このラベル付け処理が終了すると、統合対象となるラベル数が２以上あるか否かを判別する（ＳＴ１２）。統合対象となるラベル数が２以上ないと判定すると（ＳＴ１２−Ｎｏ）、ラベル付け処理を終了し、図４の追跡処理（ＳＴ５）に移行する。これに対し、統合対象となるラベル数が２以上あると判定すると（ＳＴ１２−Ｙｅｓ）、注目ラベル選択処理として、統合対象のラベルの中から１つのラベル（以下、これを「注目ラベル」という）を選択する（ＳＴ１３）。

そして、注目ラベルを選択すると、ラベル統合手段４ｄは、統合候補ラベル選択処理として、監視画像上で注目ラベルとのラベル統合の候補となる統合候補ラベルを一つ選択する（ＳＴ１４）。ここで、「統合候補ラベル」とは、統合対象ラベルのうちの注目ラベル以外から選ばれるラベルであり、注目ラベルとラベル統合可能か否かの判定対象となるラベルである。そして、推定サイズ算出手段４ｂは、統合候補ラベルを選択すると、注目ラベルと統合候補ラベルとをラベル統合したと仮定したときのラベル領域群（以下「統合仮定ラベル領域」という）についての推定距離と推定サイズを、透視変換処理により算出する（ＳＴ１５）。

そして、許容誤差算出手段４ｃは、統合仮定ラベル領域についての許容誤差量ＥをＳＴ１６にて算出した推定距離、前述した式（１）及び記憶部３に記憶した設定情報を用いて算出する（ＳＴ１６）。

ＳＴ１１〜ＳＴ１６までの処理について、図２を用いて本処理を具体的に説明する。図２は、ラベル抽出手段４ａにより抽出され、ＳＴ１１にてラベル付けされた２つのラベル領域４１（４１Ｃ、４１Ｄ）が存在する現在フレーム（ｎ＋１）の抽出画像４０を示している。そして、ＳＴ１３にてラベル領域４１Ｃが注目ラベルとして選択され、ＳＴ１４にてラベル領域４１Ｄが統合候補ラベルとして選択されていることとする。推定サイズ算出手段４ｂは、ＳＴ１５にて、２つのラベル領域４１Ｃ、４１Ｄが統合したと仮定し、２つのラベル領域４１Ｃ、４１Ｄからなる統合仮定ラベル領域４４についての推定距離と推定サイズを算出する。具体的には、２つのラベル領域４１Ｃ、４１Ｄからなる統合仮定ラベル領域４４における最上部Ｐの抽出画像４０（監視画像）上におけるｙ座標を求める。そして、この最上部Ｐを侵入者の頭部位置とみなし、ｙ座標と上述した設置情報とを用いて既知の透視変換処理を行うことによって、統合仮定ラベル領域４４に対応する物体と撮像部２との間の監視空間（実空間）における距離である推定距離を算出する。また、統合仮定ラベル領域４４の外接矩形の画像上の大きさ（幅と高さ）を求め、推定距離における監視空間（実空間）における大きさである推定サイズ（推定高さＬ１、推定幅Ｌ２）を、既知の透視変換処理を行うことによって算出する。なお、図２の例では、推定距離が６ｍであり、推定サイズは推定高さ２ｍ・推定幅０．８ｍと算出されたこととする。そして、許容誤差算出手段４ｃは、ＳＴ１６にて、算出した推定距離と前述した式（１）とを用いて、許容誤差量Ｅを算出する。なお、図２の例では、許容誤差量Ｅが０．３ｍと算出されたこととする。

ＳＴ１６の許容誤差算出処理によって許容誤差量Ｅを算出すると、統合仮定ラベル領域４４の位置が所定の画像外周領域内（本実施形態では、監視画像端から１０画素の距離以内の領域とする）であるか否かを判別する（ＳＴ１７）。統合仮定ラベル領域４４の位置が画像外周領域内であると判定すると（ＳＴ１７−Ｙｅｓ）、許容誤差を修正する処理を行う（ＳＴ１８）。本処理の具体例について図３を用いて説明する。図３は現在フレームの２つのラベル領域４１からなる統合仮定ラベル領域４４の重心位置Ｇが抽出画像４０の画像外周領域４２内に位置する場合の一例を示している。この場合、ラベル統合手段４ｄは、統合仮定ラベル領域４４の許容誤差を予め設定された割合（例えば、１２０％）分だけ、大きくなるように変更する処理を行う。例えば、図３の統合仮定ラベル領域４４の許容誤差が、上記の処理等によって０．３ｍと算出されたとき、当該統合仮定ラベル領域４４の許容誤差は、０．３×１．２＝０．３６ｍとして変更され、記憶部３に記憶される。

なお、本実施形態では、本発明における信号雑音比（ＳＮ比）の小さい所定領域として、監視画像端から１０画素の距離以内の領域である画像外周領域を予め記憶部３が記憶されていることとしている。すなわち、当該画像外周領域が、レンズの収差の影響などによって、画像中央領域と比較してＳＮ比が小さい領域であるため、監視画像端からの距離に基づいてノイズ抽出の出やすい領域（ＳＮ比が小さい領域）を規定している。しかし、ノイズ抽出の出やすい領域の規定方法としては、これに限らず、例えば、予め画素ごとにＳＮ比を評価して、ＳＮ比が一定値以下の領域を当該領域と定めておく方法などが考えられる。具体的には、まず、均一な輝度物体を一定期間撮影したときの画素値の時間的変動量を求める。次に、異なる輝度の均一な輝度物体を見た時の画素値の差分値を求める。前者は画素ごとのノイズ成分を、後者は同じ輝度変化に対する画素ごとの出力値変化量を得ることに相当するため、後者を前者で除算することにより、画素ごとのＳＮ比を求めることができる。このようにして求めた、ＳＮ比が所定値以下の画素の領域をノイズの出やすい領域として記憶部３に記憶させておく方法を用いてもよい。

そして、ＳＴ１８にて許容誤差が修正されると、注目ラベルと統合候補ラベルとが統合可能か否かを判定する処理に移行する（ＳＴ１９）。なお、統合仮定ラベル領域４４の位置が画像外周領域内ではないと判定すると（ＳＴ１７−Ｎｏ）、そのままＳＴ１９の統合可能か否かの判定処理に移行する。

ＳＴ１９における注目ラベルと統合候補ラベルとが統合可能か否かを判定する処理では、まず、ラベル統合手段４ｄは、予め記憶部３に設定されている目標サイズと、ＳＴ１６にて算出した許容誤差量Ｅとを合算した値であって、本発明の目標移動物体らしいサイズに対応する値である「人物らしいサイズ」を求める。そして、ラベル統合手段４ｄは、ＳＴ１５にて算出した推定サイズが、人物らしいサイズ以内である場合、注目ラベルと統合候補ラベルとをラベル統合可能であると判定する。そして、注目ラベルと統合候補ラベルとが統合可能であると判定すると（ＳＴ１９−Ｙｅｓ）、ラベル統合手段４ｄは、ラベル統合処理として、注目ラベルと統合候補ラベルとをラベル統合する（ＳＴ２０）。なお、ラベル統合されることによって、統合された統合候補ラベルは、注目ラベルが変わるまで統合候補ラベルとはならないことになる。

ＳＴ２０のラベル統合処理が終了すると、ＳＴ１２の判定処理に戻る。また、ＳＴ１９にて、推定サイズが人物らしいサイズ内になく、注目ラベルと統合候補ラベルとが統合可能ではないと判定すると（ＳＴ１９−Ｎｏ）、ＳＴ２０におけるラベル統合がされずに次の処理に進む。なお、この際、ラベル統合手段４ｄは、統合可能ではないと判定された統合候補ラベルを、注目ラベルが変わるまで統合候補ラベルとならないよう処理する。

なお、図５のフローチャートにおいて、ループ３はＳＴ１４〜ＳＴ２０の各処理を統合候補ラベルが有る間だけ実行することを意味している。なお、ループ３を抜けると、ラベル統合手段４ｄは、ＳＴ１３にて現在選択している注目ラベルを、以後の処理において統合対象ラベルとならないように処理する。

このように、推定距離や画像分解能に基づいて許容誤差量Ｅを算出し、当該許容誤差量Ｅを用いてラベル統合判定を行うことにより、ラベル統合の精度を向上させることができる。すなわち、撮像部から遠方に存在する物体であるほど、一般的に抽出誤差が大きくなるため、当該物体のラベル領域の推定サイズが目標サイズよりも大きく算出され易く、適切にラベル統合されないケースが生じやすいが、遠方に存在する物体であるほど大きな値をとる許容誤差を考慮してラベル統合することによって、このような物体であっても適切にラベル統合することができる。例えば、図２の例では、統合仮定ラベル領域４４の推定サイズは推定高さ２ｍ・推定幅０．８ｍと算出されているため、予め設定した目標サイズである高さ１．９ｍ、幅０．７ｍを超えた大きさであり、従来技術においては適切にラベル統合することができなかった。しかし、本発明の本実施形態においては、許容誤差量Ｅとして０．３ｍと算出されたことから、人物らしいサイズは高さが１．９ｍ＋０．３ｍ＝２．２ｍ、幅が０．７ｍ＋０．３ｍ＝１ｍとなるため、推定サイズは人物らしいサイズ以内であるとして適切にラベル統合することができる。

また、画像外周領域のようなＳＮ比が小さい領域に、統合仮定ラベル領域が位置していたとき、許容誤差量Ｅを大きめの値に修正することにより、ラベル統合の精度をさらに向上させることができる。画像外周領域のようなＳＮ比が小さい領域は、ノイズの影響を受けて画素値が変動しやすいためノイズ抽出が生じ易い。したがって、ラベル領域がそのようなＳＮ比の小さい領域に位置していた場合、ラベル領域の面積（画素数）がノイズ抽出を含んで大きめになり易く、結果として、推定サイズが人物らしいサイズの範囲外であるとして、適切にラベル統合されないケースが生じ易い。そのため、ラベル領域の推定距離や、監視画像の画像分解能だけでなく、ラベル領域の画像上の位置がＳＮ比の小さい所定領域内か否かを考慮して許容誤差を算出することにより、ノイズ抽出による抽出誤差を考慮することができ、更にラベル統合の精度を向上させることができる。

（特徴量算出処理の詳細について）
次に、図４のフローチャートにおいて、画像処理部４の特徴量算出手段４ｈが実行する特徴量算出処理について図６を参照しながら説明する。

画像処理部４の特徴量算出手段４ｈは、追跡ラベル領域の外接矩形座標計算処理として、図４のＳＴ５の追跡処理で求めた追跡ラベル領域の外接矩形座標を計算する（ＳＴ２１）。続いて、推定サイズ算出手段４ｂは、透視変換処理により、追跡ラベル領域に対応する物体と撮像部２との間の距離である推定距離を算出し、当該推定距離における推定サイズを外接矩形座標から求めた外接矩形の大きさから算出する（ＳＴ２２）。なお、ＳＴ２２において推定サイズ算出手段４ｂが行う推定距離及び推定サイズの算出については、ラベリング処理にて実施した内容（ＳＴ１５）と同じであるため、ここでは詳細な説明を省略する。

その後、特徴量算出手段４ｈは、この追跡ラベル領域が新規の追跡ラベルであるか否かを判別する（ＳＴ２３）。そして、当該追跡ラベル領域が新規の追跡ラベルではないと判定すると（ＳＴ２３−Ｎｏ）、推定速度算出手段４ｆは、移動速度計算処理として、前フレームの当該追跡ラベル領域の位置を利用して、この追跡ラベル領域の推定速度を計算する（ＳＴ２４）。これに対し、そのときの追跡ラベル領域が新規の追跡ラベルであると判定すると（ＳＴ２３−Ｙｅｓ）、推定速度算出手段４ｆは、その追跡ラベル領域（新規追跡ラベル）の移動速度＝０とする（ＳＴ２６）。

ＳＴ２４又はＳＴ２６にて追跡ラベル領域の推定速度が算出されると、許容誤差算出手段４ｃは、当該追跡ラベル領域の許容誤差量Ｅを、また、許容速度誤差算出手段４ｇは、当該追跡ラベル領域の許容速度誤差量Ｅ’を、推定距離と式（１）、式（４）を用いて算出する（ＳＴ２５）。

ＳＴ２５にて許容誤差量Ｅ及び許容速度誤差量Ｅ’が算出されると、特徴量算出手段４ｈは、追跡ラベル領域が画像外周領域内に位置しているか否かを判定する（ＳＴ２７）。なお、ＳＴ２５における追跡ラベル領域が画像外周領域内に位置しているか否かを判定する処理については、ラベリング処理にて実施した内容（ＳＴ１７）と同じであるため、ここでは詳細な説明を省略する。

追跡ラベルの位置が監視画像の外周領域内であると判定すると（ＳＴ２７−Ｙｅｓ）、許容誤差量Ｅと許容速度誤差量Ｅ’とを修正する処理を行う（ＳＴ２８）。これに対し、追跡ラベルが画像外周領域内に位置していないと判定すると（ＳＴ２７−Ｎｏ）、そのまま次の処理に進む。なお、本実施形態では、特徴量算出手段４ｈは、追跡ラベル領域の許容誤差量Ｅと許容速度誤差量Ｅ’とを予め設定された割合（例えば、１２０％）分だけ、大きくなるように変更する処理を行う。例えば、追跡ラベル領域の許容誤差が、上記の処理等によって０．３ｍと算出されたとき、当該追跡ラベル領域の許容誤差は、０．３×１．２＝０．３６ｍとして変更され、記憶部３に記憶される。また、例えば、追跡ラベル領域の許容速度誤差量Ｅ’が２．５ｍ／ｓと算出されていたとき、当該追跡ラベル領域の許容速度誤差量Ｅ’は２．５×１．２＝３ｍ／ｓとして変更され、記憶部３に記憶される。

そして、特徴量算出手段４ｈは、本発明の目標移動物体らしいサイズに対応する値である「人物らしいサイズ」を、予め記憶部３に設定されている目標サイズとＳＴ２８にて算出した許容誤差量Ｅとを合算して算出し、ＳＴ２２にて算出した追跡ラベル領域の推定サイズが「人物らしいサイズ」の範囲内にあるか否かを判定する（ＳＴ２９）。推定サイズが人物らしいサイズの範囲内にないと判定すると（ＳＴ２９−Ｎｏ）、特徴量算出処理を終了する。

一方、推定サイズが人物らしいサイズの範囲内にあると判定すると（ＳＴ２９−Ｙｅｓ）、本発明の目標移動物体らしい速度に対応する値である「人物らしい速度」を、予め記憶部３に設定されている目標速度とＳＴ２８にて算出した許容速度誤差量Ｅ’とを合算して算出し、ＳＴ２４又はＳＴ２６にて算出した追跡ラベル領域の推定速度が「人物らしい速度」の範囲内にあるか否かを判定する（ＳＴ３０）。推定速度が人物らしい速度の範囲内にないと判定すると（ＳＴ３０−Ｎｏ）、特徴量算出処理を終了する。一方、推定速度が人物らしい速度の範囲内にあると判定すると（ＳＴ３０−Ｙｅｓ）、当該追跡ラベル領域の目標移動物体らしさを表す特徴量である「人らしさ」をインクリメントする処理を行い（ＳＴ３１）、特徴量算出処理を終了する。

このように、推定距離や画像分解能に基づいて許容誤差量Ｅ及び許容速度誤差量Ｅ’を算出し、当該許容誤差量Ｅ及び許容速度誤差量Ｅ’を用いてラベル統合判定を行うことにより、目標移動物体（侵入者）の判定精度を向上させることができる。すなわち、撮像部から遠方に存在する物体であるほど、一般的に抽出誤差が大きくなるため、当該物体のラベル領域の推定サイズや推定速度が目標サイズや目標速度よりも大きく算出され易く、目標移動物体であると適切に判定できないケースが生じやすいが、遠方に存在する物体であるほど大きな値をとる許容誤差と許容速度誤差を考慮してラベル統合することによって、このような物体であっても目標移動物体として適切に判定することができる。例えば、追跡ラベル領域の推定サイズが推定高さ２ｍ・推定幅０．８ｍと算出され、推定速度が７．５ｍ／ｓと算出されている場合、予め設定した目標サイズである高さ１．９ｍ・幅０．７ｍ、及び予め設定した目標速度である７ｍ／ｓを超えた値であるため、従来技術においては目標移動物体として適切に検出することができなかった。しかし、本発明の本実施形態において、許容誤差量Ｅとして０．３ｍと算出され、許容速度誤差量Ｅ’として１．０ｍ／ｓと算出されているとき、人物らしいサイズは高さが１．９ｍ＋０．３ｍ＝２．２ｍ、幅が０．７ｍ＋０．３ｍ＝１ｍとなり、人物らしい速度は７ｍ／ｓ＋１．０ｍ／ｓ＝８ｍ／ｓとなるため、推定サイズ及び推定速度が人物らしいサイズ・人物らしい速度以内であるとして侵入者を適切に検出することができる。

また、画像外周領域のようなＳＮ比が小さい領域に、追跡ラベル領域が位置していたとき、許容誤差量Ｅ及び許容速度誤差量Ｅ’を大きめの値に修正することにより、目標移動物体（侵入者）の判定精度をさらに向上させることができる。画像外周領域のようなＳＮ比が小さい領域は、ノイズの影響を受けて画素値が変動しやすいためノイズ抽出が生じ易い。したがって、追跡ラベル領域がそのようなＳＮ比の小さい領域に位置していた場合、追跡ラベル領域の面積（画素数）がノイズ抽出を含んで大きめになり易い。結果として、推定サイズが人物らしいサイズの範囲外であるとして、又は推定速度が人物らしい速度の範囲外であるとして適切に目標移動物体として検出できないケースが生じ易い。そのため、追跡ラベル領域の推定距離や、監視画像の画像分解能だけでなく、追跡ラベル領域の画像上の位置がＳＮ比の小さい所定領域内か否かを考慮して許容誤差、許容速度誤差を算出することにより、ノイズ抽出による抽出誤差を考慮することができ、更にラベル統合の精度を向上させることができる。

ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内で、更に種々の異なる実施形態で実施されてもよいものである。また、実施形態に記載した効果は、これに限定されるものではない。

前記実施形態では、特徴量算出処理において、追跡ラベル領域の推定サイズだけでなく推定移動速度も考慮して、「人らしさ」特徴量を算出しているが、これに限らず、推定速度に関する処理（図６のＳＴ２３、ＳＴ２４，ＳＴ２６、ＳＴ３０、ＳＴ２５における許容速度誤差の算出）を省いてもよい。また、図５のラベリング処理におけるＳＴ１７、ＳＴ１８の処理や、図６の特徴量算出処理におけるＳＴ２７、ＳＴ２８の処理を省くこともできる。

また、前記実施形態では、ラベリング処理及び特徴量算出処理のそれぞれの処理において、ラベル領域の推定距離、推定サイズ、許容誤差（許容誤差量Ｅ）を算出しているが、これに限らず、ラベリング処理において算出したこれらの値をラベルに対応づけて記憶部３に記憶しておき、特徴量算出処理においてはこれらの値を記憶部３から読み出すのみで算出する処理を省略してもよい。

また、前記実施形態では、ラベリング処理においてラベル統合処理を行っているが、これに限らず、ラベリング処理においてラベル統合処理を行わずに、ラベル抽出手段４ａによるラベル付け処理のみを行ってもよい。すなわち、前記実施形態におけるラベル統合手段４ｄを省略し、また、図５のラベリング処理におけるＳＴ１２〜ＳＴ２０の処理を省略してもよい。

１ 画像監視装置
２ 撮像部
３ 記憶部
４ 画像処理部
４ａ ラベル抽出手段
４ｂ 推定サイズ算出手段
４ｃ 許容誤差算出手段
４ｄ ラベル統合手段
４ｅ 追跡手段
４ｆ 推定速度算出手段
４ｇ 許容速度誤差算出手段
４ｈ 特徴量算出手段
４ｊ 判定手段
５ 出力部
４０ 抽出画像
４１（４１Ａ，４１Ｂ，４１Ｃ，４１Ｄ） ラベル領域
４２ 外周領域
４３ 内側領域
４４ 統合仮定ラベル領域

Claims (6)

1. 実空間である監視空間を撮像する撮像部により取得した監視画像を画像処理して前記監視空間における目標移動物体の有無を判定する画像監視装置であって、
   前記目標移動物体の大きさについての情報を示す目標サイズと、前記監視空間における前記撮像部の設置情報とを記憶する記憶部と、
   前記監視画像と予め記憶した監視空間の基準画像とを比較して前記基準画像から変化した一又は複数の変化領域からなるラベル領域を抽出し、該ラベル領域の特徴量を求め、該特徴量を用いて該ラベル領域が目標移動物体であるか否かを判定する画像処理部とを具備し、
   前記画像処理部は、
   前記ラベル領域の画像上の位置と前記設置情報とを用いて該ラベル領域の物体と前記撮像部との間の距離を示す推定距離を求め、該推定距離と該ラベル領域の大きさとを用いて該ラベル領域の監視空間における大きさである推定サイズを算出する推定サイズ算出手段と、
   前記推定距離が大きいほど大きな値となる許容誤差を算出する許容誤差算出手段とを有し、
   前記目標サイズと前記許容誤差の合算値から目標移動物体らしいサイズを求め、該目標移動物体らしいサイズと前記推定サイズとを用いて前記特徴量を求めることを特徴とする画像監視装置。
2. 前記画像処理部は、前記ラベル領域が複数の前記変化領域からなるときであって、該ラベル領域の前記推定サイズが前記目標移動物体らしいサイズ以内であるとき、複数の該変化領域を同一物体であるとしてラベル統合し、ラベル統合した該ラベル領域の前記特徴量を求める請求項１に記載の画像監視装置。
3. 前記画像処理部は、前記ラベル領域の前記推定サイズが前記目標移動物体らしいサイズ以内であるとき、該ラベル領域が前記目標移動物体らしいとする前記特徴量を求める請求項１又は請求項２に記載の画像監視装置。
4. 前記許容誤差算出手段は、前記推定距離と前記監視画像の画像分解能とを用いて前記許容誤差を算出し、該画像分解能が低いほど前記許容誤差を大きい値として算出する請求項１〜請求項３の何れか一項に記載の画像監視装置。
5. 前記許容誤差算出手段は、前記ラベル領域が前記監視画像における信号雑音比の小さい所定領域に位置するとき、前記許容誤差を大きい値に変更する請求項１〜請求項４の何れか一項に記載の画像監視装置。
6. 前記記憶部は、前記目標移動物体の移動速度についての情報を示す目標速度を更に記憶し、
   前記画像処理部は、
   前記ラベル領域を時間的に追跡する追跡手段と、
   前記追跡手段にて追跡する前記ラベル領域の移動量と前記推定距離とを用いて前記ラベル領域の監視空間における推定速度を算出する推定速度算出手段と、
   前記推定距離が大きいほど大きな値となる許容速度誤差を算出する許容速度誤差算出手段と、を更に備え、
   前記目標速度と前記許容速度誤差との合算値から目標移動物体らしい速度を求め、前記ラベル領域の前記推定速度が該目標移動物体らしい速度以内であるとき、該ラベル領域が前記目標移動物体らしいとする前記特徴量を求める請求項１〜請求項５の何れか一項に記載の画像監視装置。

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