JPH05183901A - 移動体監視装置 - Google Patents
移動体監視装置Info
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- JPH05183901A JPH05183901A JP3061364A JP6136491A JPH05183901A JP H05183901 A JPH05183901 A JP H05183901A JP 3061364 A JP3061364 A JP 3061364A JP 6136491 A JP6136491 A JP 6136491A JP H05183901 A JPH05183901 A JP H05183901A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 移動体の画像の中から木の枝の揺れなどの誤
報の原因となるものを取り除き、抽出された動画像につ
いて監視対象の移動体か否かの判定を行い誤報のない移
動体監視装置とする。 【構成】 動画像抽出手段14に、最新の動画像から過
去に蓄積された複数回のフレームについて求めた動画の
画素データの最大値を差し引くことによって限られた範
囲内の周期的運動をするような移動体画像を取り除き、
さらに残った移動体画像について移動体判定手段15に
より、撮影位置を考慮した基準により、画面上の大きさ
から監視が必要な移動体かどうかを判定して誤報の軽減
を図る。
報の原因となるものを取り除き、抽出された動画像につ
いて監視対象の移動体か否かの判定を行い誤報のない移
動体監視装置とする。 【構成】 動画像抽出手段14に、最新の動画像から過
去に蓄積された複数回のフレームについて求めた動画の
画素データの最大値を差し引くことによって限られた範
囲内の周期的運動をするような移動体画像を取り除き、
さらに残った移動体画像について移動体判定手段15に
より、撮影位置を考慮した基準により、画面上の大きさ
から監視が必要な移動体かどうかを判定して誤報の軽減
を図る。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、テレビカメラ画像から
必要な移動体の画像のみを抽出して判定を行い、監視対
象の出現を検知する移動体監視装置に関する。
必要な移動体の画像のみを抽出して判定を行い、監視対
象の出現を検知する移動体監視装置に関する。
【0002】
【従来の技術】一般に、警備,警戒のための人による見
回りを省力化するため、テレビカメラによる監視の自動
化が行われている。従来のこのような目的に使用される
移動体監視装置の構成例を図2に示す。
回りを省力化するため、テレビカメラによる監視の自動
化が行われている。従来のこのような目的に使用される
移動体監視装置の構成例を図2に示す。
【0003】図2においてテレビカメラ21で撮像した
画像信号は画像入力装置22でデジタル化した後、ホス
トコンピュータ(パソコン)23に入力する。ホストコ
ンピュータ23では、デジタル化された画像データにつ
いて、例えば、各画素が8ビットの輝度データを持つ水
平240×垂直224画素のデータとして入力されこれ
がベース画像となる。
画像信号は画像入力装置22でデジタル化した後、ホス
トコンピュータ(パソコン)23に入力する。ホストコ
ンピュータ23では、デジタル化された画像データにつ
いて、例えば、各画素が8ビットの輝度データを持つ水
平240×垂直224画素のデータとして入力されこれ
がベース画像となる。
【0004】次に最新画像をベース画像と同様に入力
し、最新画像とベース画像の各対応する画素について差
分を求める。その絶対値によって構成される画像が動画
像である。この動画像はベース画像に比べて最新画像の
動いた部分を示している。
し、最新画像とベース画像の各対応する画素について差
分を求める。その絶対値によって構成される画像が動画
像である。この動画像はベース画像に比べて最新画像の
動いた部分を示している。
【0005】その後に続く最新画像から動画像を求める
には、最初に差分を生じたフレームの直前のフレームの
画素を差し引けば、動かない背景のみが差し引かれて最
新画像の中の移動体のみの画像が得られる。この動画像
を表示させ、あるいはその出現を検知して警報を出して
いた。
には、最初に差分を生じたフレームの直前のフレームの
画素を差し引けば、動かない背景のみが差し引かれて最
新画像の中の移動体のみの画像が得られる。この動画像
を表示させ、あるいはその出現を検知して警報を出して
いた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】従来の移動体監視装置
は上述のように、テレビカメラ画像のフレーム間差分か
ら単に移動画像を抽出して移動体を検知し、警報を発し
ているので、木の枝の揺れや小動物の動き等による監視
が不要な移動体までを検知し、いわゆる誤報が多く実用
的でないという欠点があった。本発明の目的はこのよう
な欠点を解消し、誤報の恐れのない実用的な移動体監視
装置を提供することにある。
は上述のように、テレビカメラ画像のフレーム間差分か
ら単に移動画像を抽出して移動体を検知し、警報を発し
ているので、木の枝の揺れや小動物の動き等による監視
が不要な移動体までを検知し、いわゆる誤報が多く実用
的でないという欠点があった。本発明の目的はこのよう
な欠点を解消し、誤報の恐れのない実用的な移動体監視
装置を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
め本発明の移動体監視装置は、テレビカメラ画像から移
動体の画像を抽出するとき、限られた範囲内の周期運動
をする木の枝の揺れのような監視不要な移動体の画像を
除去するため、最新の画像から過去の予め定められた個
数の動画像の最大値を差し引く動画像抽出手段と、さら
に残った抽出画像について、画面位置等の大きさ等から
それが、人,車両等の監視対象の移動体であるかどうか
の判定を行う移動体判定手段を有する構成としている。
め本発明の移動体監視装置は、テレビカメラ画像から移
動体の画像を抽出するとき、限られた範囲内の周期運動
をする木の枝の揺れのような監視不要な移動体の画像を
除去するため、最新の画像から過去の予め定められた個
数の動画像の最大値を差し引く動画像抽出手段と、さら
に残った抽出画像について、画面位置等の大きさ等から
それが、人,車両等の監視対象の移動体であるかどうか
の判定を行う移動体判定手段を有する構成としている。
【0008】
【実施例】図1は、本発明の一実施例の構成系統図であ
る。図1に示すように、本発明の実施例は、テレビカメ
ラ11で撮影した映像を画像入力装置12でデジタル化
した後、ホストコンピュータ13(本実施例ではパーソ
ナルコンピュータ使用)に入力する。ホストコンピュー
タには、不要動画像を除去するプログラムを含む動画像
抽出手段14とその抽出結果に基づいて、監視対象とな
る移動体を判定する移動判定手段15が含まれている。
16は、動画像抽出手段14で使用される過去のベース
画像の蓄積,あるいは移動体判定手段15の判定となる
基準データなどの記憶に使われるメモリである。また1
7は、画像入力をモニタするディスプレイ装置であり、
18は,移動体判定手段15の判定結果に基づいてホス
トコンピュータ13から出力される信号によって、音や
光を発生し人の注意を喚起する警報発生装置である。
る。図1に示すように、本発明の実施例は、テレビカメ
ラ11で撮影した映像を画像入力装置12でデジタル化
した後、ホストコンピュータ13(本実施例ではパーソ
ナルコンピュータ使用)に入力する。ホストコンピュー
タには、不要動画像を除去するプログラムを含む動画像
抽出手段14とその抽出結果に基づいて、監視対象とな
る移動体を判定する移動判定手段15が含まれている。
16は、動画像抽出手段14で使用される過去のベース
画像の蓄積,あるいは移動体判定手段15の判定となる
基準データなどの記憶に使われるメモリである。また1
7は、画像入力をモニタするディスプレイ装置であり、
18は,移動体判定手段15の判定結果に基づいてホス
トコンピュータ13から出力される信号によって、音や
光を発生し人の注意を喚起する警報発生装置である。
【0009】図3は、本発明の実施例の特徴であるホス
トコンピュータ13の動作手順を示す流れ図である。図
3において、ステップ31〜35は,動画像抽出手段1
4としての手順であり、ステップ36〜42は移動体判
定手段15としての手順である。
トコンピュータ13の動作手順を示す流れ図である。図
3において、ステップ31〜35は,動画像抽出手段1
4としての手順であり、ステップ36〜42は移動体判
定手段15としての手順である。
【0010】ホストコンピュータ13は、ステップ31
においてデジタル化された画像データを、例えば,各画
素が8ビットの輝度データを持つ水平240×垂直22
4画素のデータをベース画像として入力する。
においてデジタル化された画像データを、例えば,各画
素が8ビットの輝度データを持つ水平240×垂直22
4画素のデータをベース画像として入力する。
【0011】次にステップ32において最新画像をベー
ス画像と同様に入力する。
ス画像と同様に入力する。
【0012】次にステップ33において、最新画像と,
ベース画像の差分の絶対値を計算する。この結果は従来
技術で得られる動画像と同じであり、この段階での動画
像を以下差画像という。
ベース画像の差分の絶対値を計算する。この結果は従来
技術で得られる動画像と同じであり、この段階での動画
像を以下差画像という。
【0013】次にステップ34において差画像を分割
し、4×4画素を1ブロックとして、ブロック内の平均
値を計算する。もとの4×4画素のそれぞれをブロック
ごとに一つの画素に置き換え、新しく置き換えた画素の
輝度データは各ブロック内の平均値(8ビット構成)と
する。このようにして作られた新しい画素による画像を
以下処理画像Aという。このデータの処理によって、も
との水平240×垂直224画素からなる画像は、水平
60画素×垂直56画素となり、画素のデータが16分
の1に圧縮されたことになる。そして、この処理画像A
をメモリ16に蓄積し,必要な都度読み出して利用す
る。
し、4×4画素を1ブロックとして、ブロック内の平均
値を計算する。もとの4×4画素のそれぞれをブロック
ごとに一つの画素に置き換え、新しく置き換えた画素の
輝度データは各ブロック内の平均値(8ビット構成)と
する。このようにして作られた新しい画素による画像を
以下処理画像Aという。このデータの処理によって、も
との水平240×垂直224画素からなる画像は、水平
60画素×垂直56画素となり、画素のデータが16分
の1に圧縮されたことになる。そして、この処理画像A
をメモリ16に蓄積し,必要な都度読み出して利用す
る。
【0014】次にステップ35において最新の処理画像
A0 から、過去の予め定められた回数,例えば10回分
の処理画像A1 ,A2 〜A10の相対部位ごとに比べて得
た画素データの最大値を差引き、その結果零以下はすべ
て零として処理画像Bを求める。この処理画像Bは処理
画像Aに比べ、例えば風に揺れる木の枝のように限られ
た範囲を周期運動する移動体の画像が取り除かれたもの
となっている。
A0 から、過去の予め定められた回数,例えば10回分
の処理画像A1 ,A2 〜A10の相対部位ごとに比べて得
た画素データの最大値を差引き、その結果零以下はすべ
て零として処理画像Bを求める。この処理画像Bは処理
画像Aに比べ、例えば風に揺れる木の枝のように限られ
た範囲を周期運動する移動体の画像が取り除かれたもの
となっている。
【0015】例えば、図4に示すような木の処理画像A
は、風に揺られて図5に示すようにある時点ではaに、
また別の時点ではbのように、同様にC……のような画
像となる。そこでこれらの処理画像A1,A2,A3 ……
を、例えば10回蓄積しておくと、その最大値の画像
(以下最大値画像という。)は図5の実線のようにな
る。最新の処理画像A0 から過去の10回分の最大画像
を減算する(負になる場合は零とする。)と図6のよう
に、木の枝の揺れによる画像は除去される。
は、風に揺られて図5に示すようにある時点ではaに、
また別の時点ではbのように、同様にC……のような画
像となる。そこでこれらの処理画像A1,A2,A3 ……
を、例えば10回蓄積しておくと、その最大値の画像
(以下最大値画像という。)は図5の実線のようにな
る。最新の処理画像A0 から過去の10回分の最大画像
を減算する(負になる場合は零とする。)と図6のよう
に、木の枝の揺れによる画像は除去される。
【0016】一方,人や車両の動きでは最新の処理画像
A(図7に示す)と、過去の処理画像(図8に示す)は
重ならないので、人や車両の動画像は図9に示すよう
に、この最大値を減算する処理の影響を受けない。
A(図7に示す)と、過去の処理画像(図8に示す)は
重ならないので、人や車両の動画像は図9に示すよう
に、この最大値を減算する処理の影響を受けない。
【0017】次にステップ36において処理画像Bをラ
ベリング処理する。ここでいうラベリング処理とは、画
像中で同じ値を持つ2つの画素が前後左右またはそこに
斜め方向も含めて隣接しているとき、それらの画素は4
連結(前後左右隣接の場合)または8連結(前後左右と
斜めも含めて隣接の場合)しているという。そして図1
1に示すように、各連結成分に対して異なった名前のラ
ベルを割当てる処理をラベリング処理という。
ベリング処理する。ここでいうラベリング処理とは、画
像中で同じ値を持つ2つの画素が前後左右またはそこに
斜め方向も含めて隣接しているとき、それらの画素は4
連結(前後左右隣接の場合)または8連結(前後左右と
斜めも含めて隣接の場合)しているという。そして図1
1に示すように、各連結成分に対して異なった名前のラ
ベルを割当てる処理をラベリング処理という。
【0018】なお、ステップ36のラベリング処理で
は、ラベリングしきい値を設定し、処理画像Bの画素デ
ータの値が設定したしきい値より大きいものについての
み画素の連結を調べながらラベリングすることによっ
て、画像の2値化(中間色のない黒白化)処理とラベリ
ング処理を同時に行い処理時間の短縮を図っている。
は、ラベリングしきい値を設定し、処理画像Bの画素デ
ータの値が設定したしきい値より大きいものについての
み画素の連結を調べながらラベリングすることによっ
て、画像の2値化(中間色のない黒白化)処理とラベリ
ング処理を同時に行い処理時間の短縮を図っている。
【0019】図10は、ある2値化された画像例を示
し、図11は、図10の2値化された画像のラベリング
を行った結果(以下ラベリング画像という。)を示して
いる。
し、図11は、図10の2値化された画像のラベリング
を行った結果(以下ラベリング画像という。)を示して
いる。
【0020】また、ステップ36において、ラベリング
画像に外接する長方形(以下外接長方形という。)を求
め、外接長方形の中心座標と縦,横の大きさを計算す
る。図12に2値化された画素(図中の大きい黒点)と
外接長方形50との関係を示す。外接長方形の大きさ
が、予め定めた設定値(例えば、画面全体の3分の1を
占める大きさ)を越える場合は、ラベリングしきい値が
低過ぎたため、個々の連結成分が大きくなり過ぎたので
あるから、ラベリングしきい値を自動的に高くして、前
記2値化処理を含むラベリング処理をやり直す。
画像に外接する長方形(以下外接長方形という。)を求
め、外接長方形の中心座標と縦,横の大きさを計算す
る。図12に2値化された画素(図中の大きい黒点)と
外接長方形50との関係を示す。外接長方形の大きさ
が、予め定めた設定値(例えば、画面全体の3分の1を
占める大きさ)を越える場合は、ラベリングしきい値が
低過ぎたため、個々の連結成分が大きくなり過ぎたので
あるから、ラベリングしきい値を自動的に高くして、前
記2値化処理を含むラベリング処理をやり直す。
【0021】次にステップ37において、外接長方形の
中心座標の位置,縦,横の大きさ,および外接長方形の
面積とラベリングしきい値以上の画素数の割合(以下面
積率という。)を求める。
中心座標の位置,縦,横の大きさ,および外接長方形の
面積とラベリングしきい値以上の画素数の割合(以下面
積率という。)を求める。
【0022】次にステップ38〜40において、監視対
象の移動体であるか否かの判定を行う。ステップ38に
おいては外接長方形の中心座標が、不判定領域外か否か
の判定を行う。不判定領域は、画面上に設定する領域で
この中に外接長方形の中心座標があれば監視対象と判定
しない。この不判定領域は画面上監視する必要がなく、
しかも誤報の発する画像が発生しそうな領域に設定す
る。
象の移動体であるか否かの判定を行う。ステップ38に
おいては外接長方形の中心座標が、不判定領域外か否か
の判定を行う。不判定領域は、画面上に設定する領域で
この中に外接長方形の中心座標があれば監視対象と判定
しない。この不判定領域は画面上監視する必要がなく、
しかも誤報の発する画像が発生しそうな領域に設定す
る。
【0023】ステップ39においては外接長方形が判定
基準となる長方形より大きいか否かの判定を行う。判定
基準長方形は、あるラベリング画像の外接長方形がその
大きさより大きい場合、監視対象とするための長方形で
あり、予め設定しておく。設定の方法は、画面を例え
ば、垂直方向に8分割して、通常のカメラの設置状況の
場合、カメラから移動体までの距離が一番遠く、したが
って移動体の像は一番小さくなる最上部と、カメラから
移動体までの距離が一番近く、したがって移動体の像は
一番大きくなる最下部に判定基準長方形を設定し、それ
以外の部分での判定基準長方形は、この両者の設定値か
ら例えば比例配分により自動的に算出する。そして外接
長方形の中心座標が、上下方向に分けた8ブロックのど
の中にあるかにより、そのブロックでの判定基準長方形
により判定を行う。このように、テレビカメラからの距
離による移動体画像の大きさの変化に追従して、適切な
判定基準長方形を設定している。
基準となる長方形より大きいか否かの判定を行う。判定
基準長方形は、あるラベリング画像の外接長方形がその
大きさより大きい場合、監視対象とするための長方形で
あり、予め設定しておく。設定の方法は、画面を例え
ば、垂直方向に8分割して、通常のカメラの設置状況の
場合、カメラから移動体までの距離が一番遠く、したが
って移動体の像は一番小さくなる最上部と、カメラから
移動体までの距離が一番近く、したがって移動体の像は
一番大きくなる最下部に判定基準長方形を設定し、それ
以外の部分での判定基準長方形は、この両者の設定値か
ら例えば比例配分により自動的に算出する。そして外接
長方形の中心座標が、上下方向に分けた8ブロックのど
の中にあるかにより、そのブロックでの判定基準長方形
により判定を行う。このように、テレビカメラからの距
離による移動体画像の大きさの変化に追従して、適切な
判定基準長方形を設定している。
【0024】ステップ40においては、面積率が面積率
のしきい値より大きいか否かの判定を行う。面積率は外
接長方形のうち、画素データがしきい値以上の値を持つ
ラベリングされた画素の割合であって、図13に示すよ
うに、人や車両では図中斜線を施した部分の画素が外接
長方形51内に占める割合(面積率)が高く、木の枝の
揺れでは図14に示すように外接長方形52内に占める
斜線を施した部分の画素の割合(面積率)が小さい。し
たがって、面積率にしきい値を設定することによって、
人や車両の移動による画像と木の枝の揺れによる画像を
区別することができる。
のしきい値より大きいか否かの判定を行う。面積率は外
接長方形のうち、画素データがしきい値以上の値を持つ
ラベリングされた画素の割合であって、図13に示すよ
うに、人や車両では図中斜線を施した部分の画素が外接
長方形51内に占める割合(面積率)が高く、木の枝の
揺れでは図14に示すように外接長方形52内に占める
斜線を施した部分の画素の割合(面積率)が小さい。し
たがって、面積率にしきい値を設定することによって、
人や車両の移動による画像と木の枝の揺れによる画像を
区別することができる。
【0025】ステップ38〜40の判定により、すべて
が否定され、監視対象の条件が満たされると、ステップ
41で警報が出され、ステップ32に戻る。もし、何れ
かからの判定で監視対象でないとされるとステップ42
で警報はオフ状態のままとし、ステップ43において最
新画像をベース画像として蓄積し、ステップ32に戻
る。ステップ32に戻ればその後はステップ32〜4
1,あるいはステップ32〜43の手順を繰り返す。
が否定され、監視対象の条件が満たされると、ステップ
41で警報が出され、ステップ32に戻る。もし、何れ
かからの判定で監視対象でないとされるとステップ42
で警報はオフ状態のままとし、ステップ43において最
新画像をベース画像として蓄積し、ステップ32に戻
る。ステップ32に戻ればその後はステップ32〜4
1,あるいはステップ32〜43の手順を繰り返す。
【0026】なお、ステップ34の処理によって画素数
を60×56(3360画素)と通常のテレビ画像のデ
ジタル化後の画素数、512×512(262,144
画素)と比較して約78分の1にデータ量を減少させて
処理を行っている。
を60×56(3360画素)と通常のテレビ画像のデ
ジタル化後の画素数、512×512(262,144
画素)と比較して約78分の1にデータ量を減少させて
処理を行っている。
【0027】これは、装置の目的がある程度画像として
画素がまとまった移動体の検知にあり、移動体の微細な
状態を知る必要がないからである。このように監視処理
にとって冗長なデータを圧縮してその後の処理を簡単に
している。そして、このデータ量の圧縮により、パソコ
ンによる処理を可能とし、さらに処理速度の高速化を図
っている。もし、画像の詳細が必要な場合は、ステップ
36の処理によるラベリング画像の外接長方形の座標か
ら、最新画像のうち、外接長方形の部分だけを切り出せ
ばよい。
画素がまとまった移動体の検知にあり、移動体の微細な
状態を知る必要がないからである。このように監視処理
にとって冗長なデータを圧縮してその後の処理を簡単に
している。そして、このデータ量の圧縮により、パソコ
ンによる処理を可能とし、さらに処理速度の高速化を図
っている。もし、画像の詳細が必要な場合は、ステップ
36の処理によるラベリング画像の外接長方形の座標か
ら、最新画像のうち、外接長方形の部分だけを切り出せ
ばよい。
【0028】また、木の枝の揺れ等による不要な移動体
画像は、ステップ35の処理で除去される他、ステップ
38〜40の判定でも、小動物の動き等とともに除外さ
れるので誤報の原因となる確率は極めて小さい。
画像は、ステップ35の処理で除去される他、ステップ
38〜40の判定でも、小動物の動き等とともに除外さ
れるので誤報の原因となる確率は極めて小さい。
【0029】以上説明したように、本発明の移動体監視
装置は、移動体の画像を抽出する際に、過去何回分かの
動画像の画素データの最大値を差し引くことにより限ら
れた範囲内の同期運動をする木の枝の揺れのような監視
不要な移動体の画像の影響を除去できるという効果があ
る。また、前記処理後、さらに残った抽出画像について
画面位置における大きさ等からそれが人,車等の監視対
象の移動体であるかどうかの判定を行うことによって、
監視対象と判定された場合のみ、警報を発するので、小
動物などによる誤報の確率を極めて小さくすることがで
きるという効果がある。
装置は、移動体の画像を抽出する際に、過去何回分かの
動画像の画素データの最大値を差し引くことにより限ら
れた範囲内の同期運動をする木の枝の揺れのような監視
不要な移動体の画像の影響を除去できるという効果があ
る。また、前記処理後、さらに残った抽出画像について
画面位置における大きさ等からそれが人,車等の監視対
象の移動体であるかどうかの判定を行うことによって、
監視対象と判定された場合のみ、警報を発するので、小
動物などによる誤報の確率を極めて小さくすることがで
きるという効果がある。
【図1】本発明の一実施例を示す構成系統図である。
【図2】従来の移動監視装置例を示す構成系統図であ
る。
る。
【図3】図1の実施例のホストコンピュータの動作の手
順例を示す流れ図である。
順例を示す流れ図である。
【図4】〜
【図6】図3のステップ35における木の枝の揺れにつ
いての動作原理を示す説明図である。
いての動作原理を示す説明図である。
【図7】〜
【図9】図3のステップ35における人体の移動につい
ての動作原理を示す説明図である。
ての動作原理を示す説明図である。
【図10】〜
【図11】図3のステップ36のラベリングの動作原理
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図12】図3のステップ36のラベリングにおいて求
める外接長方形の例を示す説明図である。
める外接長方形の例を示す説明図である。
【図13】図3のステップ37における面積率の高い例
を示す説明図である。
を示す説明図である。
【図14】図3のステップ37における面積率の低い例
を示す説明図である。
を示す説明図である。
11,21 テレビカメラ 12,22 画像入力装置 13,23 ホストコンピュータ(パソコン) 14 動画像抽出手段 15 移動体判定手段 17 監視モニタ 18 警報発生装置
Claims (1)
- 【請求項1】 テレビカメラで撮った画像の異なるフレ
ーム間の相対位置におけるレベルの差分を求めて動画像
を抽出する方法により,移動体の有無を検知する移動体
監視装置において、 最新のフレームに続く過去の予め定めた個数のフレーム
についての動画像を求め前記動画像の各部位のレベルの
最大値を最新の画像の対応する部位のレベルからそれぞ
れ差し引くことにより,限られた範囲内の周期運動をす
る監視不要の移動体を取り除く動画像抽出手段と、 画像位置により異なる予め定められた大きさを参照し
て,前記動画像抽出手段によって求めた画像が監視され
るべき移動体に該当するものかどうかを判定する移動体
判定手段とを有することを特徴とする移動体監視装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3061364A JP2667973B2 (ja) | 1991-03-01 | 1991-03-01 | 移動体監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3061364A JP2667973B2 (ja) | 1991-03-01 | 1991-03-01 | 移動体監視装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05183901A true JPH05183901A (ja) | 1993-07-23 |
JP2667973B2 JP2667973B2 (ja) | 1997-10-27 |
Family
ID=13169040
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3061364A Expired - Lifetime JP2667973B2 (ja) | 1991-03-01 | 1991-03-01 | 移動体監視装置 |
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