JP5947588B2

JP5947588B2 - 監視装置

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Publication number: JP5947588B2
Application number: JP2012074973A
Authority: JP
Inventors: 照秀和田
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2012-03-28
Filing date: 2012-03-28
Publication date: 2016-07-06
Anticipated expiration: 2032-03-28
Also published as: JP2013206166A

Description

本発明は、監視領域を撮像した画像を順次処理し、監視領域中に検出対象が存在するか否かを判定する監視装置に関する。

従来、監視領域を撮像した画像から人物等の検出対象が存在するか否かを判定する監視装置が知られている。

例えば、画像から抽出した変化領域毎に画像特徴を算出し、検出対象が呈する画像特徴と算出した画像特徴とが類似しているか否かを判定することにより、検出対象の存否を判定する技術が開示されている（特許文献１）。

特開２０００−１０５８３５号公報

従来の画像から抽出した変化領域と検出対象が呈する画像特徴とを比較して判定する処理は、その判定精度を高めるために、検出対象が呈する多数の画像特徴を用い、変化領域それぞれについて行われる。このため、監視領域を撮影してからの所望の時間内に検出対象の判定処理を完了させることが困難となり、判定の実時間性が損なわれるおそれがある。

例えば、監視領域が屋外の場合、強い降雨や降雪時に一枚の画像中に雨粒や雪粒に起因した多数の変化領域が抽出される。このため、画像特徴の算出処理による演算量が増大し、一枚の画像に要する画像処理時間が長くなる。そして、監視領域を撮像した画像を順次処理する際に撮像時刻から処理終了までの遅延が増大し、撮像から所望の時間内に検出対象物の存否を判定することが難しくなって実時間性が損なわれることがある。

そこで、本発明は、順次入力される画像に対する画像処理が遅延しているときは、検出対象の判定精度の低下を防止しつつ、画像処理の演算量を減少させて時間遅延を解消することを目的とする。

本発明の１つの態様は、監視領域が順次撮像された画像を記憶する画像バッファと、前記画像バッファに記憶された画像を撮像順に処理する画像処理部と、前記監視領域中の所定変化に応じた検出信号を検出する空間変化検出部と、前記監視領域について検出対象の存否を判定する判定部を具備する監視装置であって、前記画像処理部は、前記画像バッファに記憶された画像から変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、前記変化領域を追跡する追跡手段と、検出対象の画像特徴と前記変化領域との類似度に基づく検出対象属性を算出する属性値算出手段を有し、前記判定部は、前記追跡手段の追跡結果および前記属性値算出手段の算出結果である前記検出対象属性から検出対象の存否を判定する第一判定手段と、前記追跡手段の追跡結果および前記空間変化検出部の検出結果である前記検出信号から検出対象の存否を判定する第二判定手段と、前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っているときは、前記追跡手段及び前記属性値算出手段に処理を実行させて、第一判定手段の判定結果にて検出対象の存否を判定し、前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っていないときは前記追跡手段に処理を実行させ、前記属性値算出手段に処理は実行させずに、前記第二判定手段の判定結果にて検出対象の存否を判定する制御手段と、を有することを特徴とした監視装置である。

ここで、前記制御手段は、前記画像バッファ内の残存記憶量が所定以下であるとき、前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っていないとすることが好適である。

また、前記空間変化検出部は、受動型の赤外線センサであることが好適である。

また、前記第二判定手段は、前記追跡手段が検出した前記変化領域に対応する物体の移動方向が前記空間変化検出部の視軸方向に近づくほど、検出対象とより判定され易くすることが好適である。

また、前記第二判定手段は、前記追跡手段が検出した変化領域に対応する物体の位置が前記空間変化検出部から遠いほど、検出対象とより判定され易くすることが好適である。

本発明によれば、画像処理の演算量が増大する状況になった場合でも、検出の精度を大きく損なうことなく、検出対象の存否の判定の遅延を防止することができる。

本発明の実施の形態における監視装置の構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施の形態における追跡情報を用いた閾値の設定について説明する図である。本発明の実施の形態における監視処理を示すフローチャートである。

＜監視装置の構成＞
監視装置１００は、図１に示すように、画像バッファ１１０、画像処理部１２０、空間変化検出部１３０及び判定部１４０から構成される。監視装置１００は、撮像部２００及び出力部３００と接続され、建物内外の監視領域について検出対象の存否を検出する装置である。以下、監視装置は、監視領域への侵入者を検出対象として検出する装置として説明する。

監視装置は、監視領域への侵入者の存在を検出すると、異常検出信号を警報部（図示しない）に出力し、ブザーの鳴動や警告灯の表示などにより周囲に異常の発生を通知する構成とすることができる。また、監視装置は、通信網を介して遠隔の監視センターに接続し、出力部３００は、異常検出信号を監視センターに出力することによって、異常の発生を監視センターに通知する構成とすることができる。

撮像部２００は、ＣＣＤ素子やＣ−ＭＯＳ素子等の撮像素子、光学系部品、アナログ／デジタル変換器等を含んで構成される所謂監視カメラ等の撮像装置を備える。撮像部２００は、監視領域を所定時間間隔にて撮像し、Ａ／Ｄ変換したデジタル画像（以下、監視画像という）を画像バッファ１１０へ出力して記憶させる。

監視装置１００は、一般的な処理部、記憶部、入力部等を備えたコンピュータにより監視処理プログラムを実行することにより実現することができる。

画像バッファ１１０は、半導体メモリ、ハードディスク等のメモリ装置で構成される。画像バッファ１１０は、撮像部２００が撮像した監視画像を記憶し、記憶容量の範囲で蓄積する。例えば、撮像部２００で撮影された監視画像は画像バッファ１１０に撮像順に記憶され、画像バッファ１１０の記憶容量が不足した時点で古い順に監視画像を削除して新たな監視画像を記憶する。また、画像処理部１２０及び判定部１４０での処理が終わった監視画像は画像バッファ１１０から削除する。

画像処理部１２０は、画像バッファ１１０に記憶された監視画像に対して各種の処理を行う。画像処理部１２０は、マイクロプロセッサ等の処理部において監視処理プログラムを実行することにより実現することができる。画像処理部１２０は、撮像部２００で撮影された監視画像を順に処理する。このとき、監視画像を古い画像から新しい画像へ向けて処理する。例えば、監視画像を１フレーム毎順に処理してもよいし、数フレームおきに処理を行ってもよい。画像処理部１２０は、変化領域抽出手段１２１、追跡手段１２２及び属性値算出手段１２３から構成される。

変化領域抽出手段１２１は、画像バッファ１１０に記憶された監視画像から変化のある領域（変化領域）を抽出する。変化領域を抽出する方法としては、例えば、基準画像との差分をとる方法がある。この場合、監視画像のうち動きのある物体が存在しない状況で撮像した画像を基準画像として記憶部（図示しない）に記憶する。また、基準画像は、日照状態の変動などを考慮して適時更新してもよい。さらに、変化領域抽出手段１２１は、抽出した変化領域に対して、ひとつの物体による変化であると認識できる変化領域についてラベル付けを行う。例えば、変化領域抽出手段１２１は、変化があるとして抽出された画素のうち８連結で隣接する画素群をひとまとまりとしてラベル付けする。また、変化領域抽出手段１２１は、ラベル付けされた変化領域と他のラベル付けされた変化領域とが所定距離以内にある場合、一定の大きさや位置関係にあるラベル付けされた変化領域を同一物体による変化領域であるとし、これらを１つ変化領域としてラベル付けしてもよい。この処理は、差分が出にくい環境で一つの物体によって生じた変化領域が異なる複数の変化領域として分割されるのを防ぐためである。

追跡手段１２２は、変化領域抽出手段１２１で抽出及びラベル付けされた変化領域に対して、前回処理した監視画像中の変化領域のうち同一の物体によるものと判断できる変化領域と対応付けする。つまり、異なる時刻に撮像された監視画像について、同一の物体による変化領域を対応付けることで、変化領域の追跡を実現する。このとき、追跡手段１２２は、追跡情報として、現在位置、前回処理時からの移動距離、初期出現位置からの移動方向を算出する。これらの追跡情報は、まず監視画像上の位置を実際の監視領域上の位置に変換する処理を行い、変換された位置に基づいて算出される。また、前回処理した監視画像中の変化領域と対応付けられない変化領域が存在する場合、監視領域内に新たに出現した物体による変化領域として追跡の対象とする。また、前回処理までに追跡が行われていた変化領域に対して今回の監視画像中に対応付けられる変化領域が存在しない場合、その変化領域に対する追跡を終了する。

属性値算出手段１２３は、追跡手段１２２で追跡の対象とされた変化領域毎に対して、検出対象である画像上の人物に備わる所定の画像特徴に類似するか否かを判定する。そして、類似度に基づいて、人物らしさの指標となる人体属性（検出対象属性）を算出する。

本実施の形態では、画像特徴量の算出は、後述する判定モードが通常判定モードの場合に行われる。判定モードが追跡判定モードの場合は、画像特徴量の算出は行わず、追跡手段１２２にて対応付けされた前回処理時のラベル付けされた変化領域の画像特徴量を保持する。

人物らしさの特徴量を表す人体属性値は、対象となる変化領域が人体による画像を含む可能性が高いほどより高い値となるように設定される。例えば、変化領域の大きさ、背景画像との正規化相関（基準画像と対象の監視画像との一致度）、基準画像と比較した場合のエッジの変化率等から人体属性値を算出することができる。

例えば、次の（１）〜（３）のような特徴量に重み付けをして、その総和を人体属性値として算出することができる。
（１）変化領域の大きさが一定の範囲に近いほど人体である可能性が高い
（２）変化領域における監視画像と基準画像との類似度が低いほど人体である可能性が高い
（３）変化領域における監視画像と基準画像とのエッジの変化率が高いほど人体である可能性が高い

これらの特徴量を人体である可能性が高いほど１に近づき、低いほど０に近づくように正規化し、正規化後の特徴量をａ１、ａ２、ａ３とし、それぞれの特徴量に対する重み付けをｂ１、ｂ２、ｂ３（ただし、ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＝１）とすると人体属性値は次式により算出される。

人体属性値＝ａ１×ｂ１＋ａ２×ｂ２＋ａ３×ｂ３

属性値算出手段１２３は、人体属性値に加えて、人物以外の物体らしさの指標となる非人体属性値を算出するようにしてもよい。非人体属性値は、例えば、小動物らしさを表す小動物属性値、光らしさを表す光属性値、影らしさを表す影属性値、雨らしさを表す雨属性値等、植栽揺れらしさを表す植栽ゆれ属性値、虫らしさを表す虫属性値等とすることができる。また、複数の事象に個別に対応した属性値を統合して求めてもよい。人物の侵入かどうかの判定精度を向上させることのできる他の種類の人物以外の物体らしさを表す属性値を用いることも可能である。人体属性値や非人体属性値の算出については、特開２００６-２７７６３９や特開２００１-２４３４７５に開示されている。

空間変化検出部１３０は、監視領域からの赤外線を検出する受動型の赤外線センサを備える。空間変化検出部１３０は、焦電素子、フレネルレンズなどから構成され、監視領域内の侵入者を電圧の変動として捕らえ、Ａ／Ｄ変換した値を所定時間（例えば１秒）分蓄積したデータを検出結果として判定部１４０に出力する。監視画像のサンプリングレートと赤外線センサの検出信号のサンプリングレートは異なってもよいが、監視画像に同期して赤外線センサの検出結果を蓄積する。

ここで、空間変化検出部１３０は、赤外線センサに限らない。画像による検出原理とは異なる検出原理にて監視領域への侵入者を検出できるセンサであればよい。好ましくは、空間変化検出部１３０は、属性値算出手段１２３による属性値算出処理よりも検出処理にかかる演算量が小さいセンサであり、追跡手段１２２の算出した追跡情報に基づいて検出精度を上げることができるセンサであればよい。空間変化検出部１３０は、例えば、マイクロ波センサ、レーザーセンサ等としてもよい。

判定部１４０は、画像処理部１２０及び空間変化検出部１３０からの入力に基づいて、監視領域における侵入者の存否を判定する。判定部１４０は、マイクロプロセッサ等の処理部において監視処理プログラムを実行することにより実現することができる。判定部１４０は、制御手段１４１、第一判定手段１４２及び第二判定手段１４３を含んで構成される。

制御手段１４１は、判定部１４０の第一判定手段１４２における監視画像に基づく判定処理が当該監視画像が撮像されてから所望の時間内に行われているか否かを判定する。そして、判定結果に応じて、画像処理部１２０の追跡手段１２２及び属性値算出手段１２３並びに判定部１４０の第一判定手段１４２及び第二判定手段１４３を制御する。すなわち、制御手段１４１は、順次撮像される監視画像の実時間処理に間に合っているか否かを判定し、画像処理部１２０で行われる画像処理の負荷を調整しつつ、実時間性を確保して監視領域内の侵入者の存否を判定できるようにする。

第一判定手段１４２における判定処理が実時間処理に間に合っているか否かを判定する方法としては、例えば、画像バッファ１１０に蓄積されている未処理の画像枚数が所定枚数以上であれば間に合っておらず、所定枚数未満であれば間に合っているとする方法がある。また、画像バッファ１１０として予め定められた記憶容量に対して、第一判定手段１４２における判定処理が行われていない監視画像の記憶容量が所定の割合以上となった場合に間に合っておらず、所定の割合未満であれば間に合っているとする方法がある。言い換えれば、画像バッファ１１０の残存記憶量が所定以下であれば間に合っていないとする方法がある。また、第一判定手段１４２における判定処理の対象となった監視画像の撮像時刻から判定処理が行われた時刻までの時間が所定時間以上であれば間に合っておらず、所定時間未満であれば間に合っているとする方法がある。

制御手段１４１は、監視装置１００を通常判定モードと追跡判定モードとに分けて制御する。制御手段１４１は、第一判定手段１４２における判定処理が実時間処理に間に合っていれば通常判定モードとし、間に合っていなければ追跡判定モードとする。

このとき、通常判定モードと追跡判定モードとの切り替えにはヒステリシス特性を持たせてもよい。すなわち、通常判定モードから追跡判定モードへの切り替え時と追跡判定モードから通常判定モードへの切り替え時とにおいて閾値となる画像の所定枚数、画像の記憶容量、撮像時刻からの時間を変更してもよい。これにより、通常判定モードと追跡判定モードとが同一の閾値を境に頻繁に切り替わることを避けることができる。

例えば、現在の判定モードが通常判定モードかつ画像バッファ１１０に蓄積された画像枚数が閾値Ａより多い場合、判定モードを追跡判定モードに変更する。また、現在の判定モードが追跡判定モードの場合かつ画像バッファ１１０に蓄積された画像枚数が閾値Ｂより少ない場合、判定モードを通常判定モードに変更する。それ以外の場合、現在の判定モードを維持する。このとき、閾値Ａを閾値Ｂより大きくすることにより、通常判定モードと追跡判定モードとの切り替えが頻繁に発生することを避けることができる。

制御手段１４１は、通常判定モードでは、変化領域抽出手段１２１による変化領域抽出処理、追跡手段１２２による追跡処理、及び属性値算出手段１２３による人体属性値の算出処理が行われるように制御する。また、判定部１４０では、後述の第一判定手段１４２による侵入者検知を行われるように制御する。なお、通常判定モードにおいて、第一判定手段１４２による侵入者検知に加えて、さらに赤外線センサの検出信号を用いた侵入検知を行うようにしてもよい。

制御手段１４１は、追跡判定モードでは、変化領域抽出手段１２１による変化領域抽出処理、追跡手段１２２による追跡処理を行われるように制御する。また、判定部１４０では、第二判定手段１４２による侵入者検知が行われるように制御する。なお、追跡判定モードでは、属性値算出手段１２３による人体属性値の算出処理の処理は行わない。

第一判定手段１４２は、追跡手段１２２で追跡している変化領域に対して、属性値算出手段１２３で算出した人体属性値を用いて、監視領域に侵入者がいるかを判定する。例えば、第一判定手段１４２は、人体属性値が所定の閾値より高い場合に、その変化領域は侵入者であると判断できるため、監視領域に侵入者がいると判定する。

なお、属性値算出手段１２３にて非人体属性値を算出した場合、第一判定手段１４２は、人体属性値が所定の閾値Ｃより高く、非人体属性が所定の閾値Ｄより低い場合に、監視領域に侵入者がいると判定するようにすればよい。

また、判定モードが通常判定モードの場合であっても、空間変化検出部１３０にて取得した検出結果をさらに用いて侵入者の存否を判定するようにしてもよい。この場合、算出した人体属性値が所定の閾値Ｅより高く、非人体属性値も所定の閾値Ｆより高い場合に、さらに空間変化検出部１３０にて取得した検出結果を用いて侵入者判定を行うようにしてもよい。

第二判定手段１４３は、追跡手段１２２で追跡している変化領域に対して、空間変化検出部１３０の検出結果、および追跡手段１２２で算出した追跡情報を用いて監視領域に侵入者がいるかを判定する。

例えば、図２に示すように、第二判定手段１４３は、空間変化検出部１３０である赤外線センサの検出結果と所定の基準値との差分が閾値Ｇ以上の状態が閾値Ｈ以上の時間継続した場合に、侵入者がいると判定する。ここで、閾値Ｇと閾値Ｈの組み合わせを複数用意し、追跡手段１２２で算出した追跡情報に応じて最適な閾値の組み合わせが選択される。

例えば、追跡手段１２２において処理対象である変化領域に対応する物体の現在位置と空間変化検出部１３０との距離を求め、距離が遠いほど閾値Ｇをより小さく設定する。つまり、距離が遠いほど赤外線センサの感度が鈍るため、侵入者であると判定され易い閾値に設定する。また、例えば、追跡手段１２２において処理対象である変化領域に対応する物体の初期出現位置からの移動方向を求め、移動方向が空間変化検出部１３０に対する視軸方向に近いほど閾値Ｇをより小さく設定する。つまり、視軸方向に近いほど赤外線センサの感度が鈍るため、侵入者であると判定され易い閾値に設定する。また、例えば、追跡手段１２２において処理対象である変化領域に対応する物体の現在位置、空間変化検出部１３０との距離及び前回処理時からの移動距離を求め、空間変化検出部１３０の近くに位置する物体において移動距離が長いほど閾値Ｈをより小さく設定する。つまり、物体の現在位置が空間変化検出部１３０から近い場合であっても、空間変化検出部１３０の近くを走る人物である場合には赤外線センサの感度が鈍るため、侵入者であると判定され易い閾値に設定する。このように追跡情報によって判定に用いる閾値を変更することで侵入者判定の精度を高めることができる。

また、判定モードが追跡判定モードの場合であっても、第二判定手段１４３は、追跡判定モードになる以前に既に属性値算出手段１２３で算出されていた人体属性値と非人体属性値を用いて、判定を行う対象とする変化領域を絞ってもよい。この場合、追跡判定モードになる前の状態が、人体属性値が閾値Ｉより高く、非人体属性も閾値Ｊより高い変化領域に対して第二判定手段による判定処理を行うようにすればよい。

判定部１４０は、第一判定手段１４２又は第二判定手段１４３にて侵入者の存在を検出すると出力部３００から異常検出信号を出力させる。

出力部３００は、判定部１４０にて侵入者がいると判定された場合、その旨を示す異常検出信号を監視装置１００の外部に出力する。外部の装置は、異常検出信号を受信すると警報などを発する。

＜監視処理＞
次に、図３のフローチャートを参照して、本発明の監視装置１００における監視処理について説明する。監視処理は、コンピュータにおいて監視処理プログラムを実行することにより監視装置１００の各部の処理を実現することにより行われる。なお、画像バッファ１１０に監視画像を蓄積する画像バッファリング処理は本処理とは別に独立して行われ、監視処理を開始する際には既に画像バッファリング処理は行われているものとする。

ステップＳＴ１では、監視画像取得処理が行われる。画像処理部１２０は、画像バッファ１１０に蓄積されている画像の１つを処理対象として取得する。監視画像を１フレーム毎順に処理する場合、画像バッファ１１０から最古の監視画像を取得する。

ステップＳＴ２では、空間変化検出部１３０である赤外線センサからステップＳＴ１にて取得した監視画像に対応する検出結果を取得する。

ステップＳＴ３では、判定モード変更処理が行われる。制御手段１４１は、侵入者の検出処理が順次撮像される監視画像の実時間処理に間に合っているか否かを判定する。例えば、制御手段１４１は、画像バッファ１１０に蓄積されている画像枚数に応じて侵入者検出の判定モードを変更する。

ステップＳＴ４では、変化領域抽出処理が行われる。変化領域抽出手段１２１は、画像バッファ１１０から取得した監視画像から、変化のある領域（変化領域）を抽出する。また、変化領域抽出手段１２１は、抽出した変化領域に対してラベル付けを行う。

ステップＳＴ５では、追跡処理が行われる。追跡手段１２２は、変化領域抽出手段１２１にてラベル付けされた変化領域に対して、前回処理した監視画像中の変化領域のうち同一の物体によるものと判断できる変化領域と対応付けする。また、必要に応じて、追跡手段１２２は、現在位置、前回処理時からの移動距離、初期出現位置からの移動方向を追跡情報として求める。

以下、ステップＳＴ６〜ＳＴ１１の処理は、処理対象である監視画像から抽出されてラベル付けされた総ての変化領域、つまり、追跡手段１２２にて追跡処理の対象となっている変化領域に対して行われる。

ステップＳＴ６では、判定モードによる分岐処理が行われる。制御手段１４１は、ステップＳＴ３で設定された判定モードが通常判定モードの場合はステップＳＴ７の人体属性値算出処理及びステップＳＴ８の第一判定処理へ処理を移行させる。一方、追跡判定モードの場合は、ステップＳＴ７の属性値算出処理及びステップＳＴ８の第一判定処理を行わず、ステップＳＴ９の第二判定手段に処理を移行させる。

ステップＳＴ７では、人体属性値算出処理が行われる。属性値算出手段１２３は、変化領域抽出処理ＳＴ４で抽出した各変化領域に対して、人体属性値を算出する。ステップＳＴ８の第一判定処理では、第一判定手段１４２において判定処理が行われる。第一判定手段１４２は、ステップＳＴ７で求められた人体属性値が所定の閾値より高い場合にその変化領域は侵入者によるものであると判断し、監視領域に侵入者がいると判定する。

ＳＴ９の第二判定処理では、第二判定手段１４３において判定処理が行われる。判定モードが追跡判定モードの場合、第二判定手段１４３は、ステップＳＴ２にて空間変化検出部１３０によって取得した検出結果と、ステップＳＴ５で算出した追跡情報を用いて監視領域に侵入者が存在するか否かを判定する。このとき、追跡情報に応じて、空間変化検出部１３０からの検出結果による判定の閾値を変更することが好適である。

ステップＳＴ１０では、ステップＳＴ８又はステップＳＴ９にて監視領域に侵入者が存在すると判定されたか否かが判断される。監視領域に侵入者が存在すると判定された場合、ステップＳＴ１１に処理を移行させ、そうでない場合にはステップＳＴ１２に処理を移行させる。ステップＳＴ１１では、出力部３００から異常検出信号を監視装置１００の外部に出力させる。

処理対象である監視画像から抽出されてラベル付けされた変化領域のうち未処理の変化領域があれば、その変化領域についてステップＳＴ６〜ＳＴ１１の処理を繰り返す。また、処理対象である監視画像中の総ての変化領域について処理が完了した場合、ステップＳＴ１に戻り、画像処理部１２０は新たな監視画像に対する処理を開始する。

本実施の形態の監視装置では、撮像された画像に対する実時間処理が間に合わない状況になったとき、画像処理部の行う画像処理のうち処理負荷の大きい検出対象属性値（人体属性値）の算出処理を行わないよう制御する。これにより、画像処理が間に合っていない状況から迅速に復旧できる。また、検出対象属性値の算出処理は行わないが、追跡処理は実行し、追跡結果を検出対象が存在するか否かの判定に用いることで、空間変化を監視するセンサ（受動型赤外線センサなど）単体で検出対象を検出する場合よりも検出精度の低下を防止できる。

なお、本実施の形態では、検出対象として侵入者（人物）の存否を判定する場合を例に説明したが、本発明の監視対象はこれに限定されるものではない。例えば、小動物や自動車などの移動物体を検出対象としてもよい。

また、本実施の形態では、監視装置の各部の機能を１つのコンピュータで実現する態様を説明したがこれに限定されるものではない。監視装置の各部の機能は一般的なコンピュータをプログラムにより制御することによって実現できるものであり、これらの装置の各機能を適宜組み合わせて１つのコンピュータで処理させてもよいし、各機能をネットワーク等で接続された複数のコンピュータで分散処理させてもよい。

１００監視装置、１１０画像バッファ、１２０画像処理部、１２１変化領域抽出手段、１２２追跡手段、１２３属性値算出手段、１３０空間変化検出部、１４０判定部、１４１制御手段、１４２第一判定手段、１４３第二判定手段、２００撮像部、３００出力部。

Claims

監視領域が順次撮像された画像を記憶する画像バッファと、前記画像バッファに記憶された画像を撮像順に処理する画像処理部と、前記監視領域中の所定変化に応じた検出信号を検出する空間変化検出部と、前記監視領域について検出対象の存否を判定する判定部を具備する監視装置であって、
前記画像処理部は、
前記画像バッファに記憶された画像から変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、
前記変化領域を追跡する追跡手段と、
検出対象の画像特徴と前記変化領域との類似度に基づく検出対象属性を算出する属性値算出手段を有し、
前記判定部は、
前記追跡手段の追跡結果および前記属性値算出手段の算出結果である前記検出対象属性から検出対象の存否を判定する第一判定手段と、
前記追跡手段の追跡結果および前記空間変化検出部の検出結果である前記検出信号から検出対象の存否を判定する第二判定手段と、
前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っているときは、前記追跡手段及び前記属性値算出手段に処理を実行させて、第一判定手段の判定結果にて検出対象の存否を判定し、
前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っていないときは前記追跡手段に処理を実行させ、前記属性値算出手段に処理は実行させずに、前記第二判定手段の判定結果にて検出対象の存否を判定する制御手段と、
を有することを特徴とした監視装置。
前記制御手段は、前記画像バッファ内の残存記憶量が所定以下であるとき、前記順次撮像された画像の実時間処理に前記第一判定手段の判定処理が間に合っていないとすることを特徴とした請求項１に記載の監視装置。
前記空間変化検出部は、受動型の赤外線センサであることを特徴とした請求項１または請求項２に記載の監視装置。
前記第二判定手段は、前記追跡手段が検出した前記変化領域に対応する物体の移動方向が前記空間変化検出部の視軸方向に近づくほど、検出対象とより判定され易くすることを特徴とした請求項３に記載の監視装置。
前記第二判定手段は、前記追跡手段が検出した変化領域に対応する物体の位置が前記空間変化検出部から遠いほど、検出対象とより判定され易くすることを特徴とした請求項３または請求項４に記載の監視装置。