JPH06105312A - 静止物監視方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】不特定多数の被写体を撮像し、該被写体の中で
特に、忘れ物、設置物、危険物等の静止物を監視し、該
静止物が置かれている位置が変化した場合には、これを
識別し、報知する方法を提供すること。 【構成】画像処理部１０、画像メモリ部１１、ＣＰＵ部
１２、監視情報記憶部１３、およびアラーム情報出力部
を有して構成される画像処理装置と、カメラ１を有して
構成される。 【効果】忘れ物・危険物等が放置された場合に早期対応
が可能となり、案内係・監視員等の監視に対する労力の
軽減を図ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】不特定多数の物体が移動する場所
において、忘れ物、設置物、危険物等の静止物を監視
し、存在位置が変化した静止物を識別し、報知する技術
に関する。

【０００２】

【従来の技術】不特定多数の物体が移動する場所におけ
る静止物の検出において、例えば画像処理を利用した技
術が存在していた。この場合、静止物の存在する位置が
変化する前の背景画像と、現時点での監視用画像との差
分画像を累積（時間経過にしたがって得られた画像を加
算していく）することで、存在位置が変化した静止物を
検出する方式が提案されている。かかる方式において
は、複数存在する静止物を検出するための周期が、静止
物ごとに設定できないため、いずれの静止物に対しても
同じ周期でしか、被写体の位置変化情報を検出すること
ができないものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】例えば、空港、ホテ
ル、駅のロビー、銀行の窓口等では、不特定多数の人や
物の移動が頻繁に行なわれ、このようなシーンの中か
ら、忘れ物、危険物等の放置物、さらには、設備の１つ
である各種設置物の盗難等を検出することは、重要なこ
とである。しかし、これらの複数の静止物を移動体の中
から個別に監視し、検出するためには、検知対象となる
静止物を個別に時間監視する必要があるため、多くのセ
ンサー（例えば超音波等の測距センサ、圧力センサ等）
を必要とする。そこで、少ないセンサーによって、静止
物を監視する手法として画像処理を利用する方式が、従
来技術として考えられる。しかし、これまでの手法で
は、静止物を検知することは可能であっても、複数の静
止物を個別に監視し、対象物に適したタイミングで検知
するまでの機能は、有していないものであった。

【０００４】したがって、複数の静止物を個別に監視
し、対象物に適したタイミングで検知する手段の提供が
期待されていた。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する手段
として、以下に示す手段が考えられる。予め監視対象物
の存在しない監視エリアの背景画像を撮像・記憶してお
き、該背景画像と、任意時間の間隔で取り込まれる監視
画像との差分画像を作成し、作成した差分画像を累積
し、静止物を監視する静止物監視方法が考えられる。ま
た、予め監視対象物の存在しない監視エリアの背景画像
を撮像・記憶しておき、該背景画像と、任意時間の間隔
で取り込まれる監視画像との差分画像を作成し、作成し
た差分画像を累積して、２値化し、さらに該２値化され
た画像の各画像ごとの累積存在時間を計数し、該累積画
像を、監視対象静止物ごとに予め設定したしきい値で検
出することにより、複数の静止物を個別に識別すること
を特徴とする静止物監視方法も考えられる。さらに、上
記手段において、前記背景画像と、任意時間の間隔で取
り込まれる監視画像Ａ（ｔ−１）により差分画像ＤＰ
（ｔ）を作成し、累積画像Ａ（ｔ）を作成する際、 Ａ（ｔ）＝αＡ（ｔ−１）＋（１−α）ＤＰ（ｔ）（た
だしαは定数で、０≦α≦１である）なる関係式を使用
して指数平滑する静止物監視方法でもよい。 加えて、
上記方法により監視された静止物を、予め蓄積された監
視対象物候補に関する、寸法および位置座標のうち少な
くとも一方を含む２値画像情報にもとずき、前記静止物
が候補監視対象物であるか否かを判定する静止物監視方
法も考えられる。さらに、上記方法により監視された静
止物が、予め監視対象物候補の監視エリアを表す画像を
作成しておき、該作成画像を参照し、監視エリア内に前
記静止物が存在する場合には、前記静止物が監視対象物
であると判断する静止物監視方法も考えられる。また、
上記方法を実現する装置として、以下の手段が考えられ
る。撮像手段と画像処理部と警告手段を有して構成され
る静止物監視装置において、 前記画像処理部は、予め
監視対象物の存在しない監視エリアの背景画像を撮像・
記憶しておく手段と、該背景画像と任意時間の間隔で取
り込まれる監視画像との差分画像を作成する手段と、作
成した差分画像を累積して、２値化し、さらに該２値化
された画像の各画像ごとの累積存在時間を計数し、該累
積画像を、監視対象静止物ごとに予め設定したしきい値
で検出することにより、複数の静止物を個別に識別する
手段を備える静止物監視装置である。

【０００６】

【作用】本発明は、複数の移動体と静止物が混在する監
視エリアにおいてその機能を発揮するものである。ま
ず、カメラ等の撮像手段により、背景画像の画像情報を
取り込み、記憶しておく。なお、かかる背景画像には、
監視対象のエリア内に人、不必要な物等が存在しないこ
とが条件となる。次に、このようにして撮像された背景
画像と、任意の時間間隔にて取り込まれる監視画像との
差分画像を作成していく。かかる差分画像を累積、２値
化していき、すなわち時間経過に従って得られる差分画
像を加算し、さらに予め設定されたしきい値によって２
値画像を作成し、静止物を検知する。次に、該２値画像
の２値情報を静止物の監視画像として累積していき、再
度２値化することにより、複数の静止物の各々に対し、
個別に累積値を付加することができ、検知対象物ごとの
監視が可能になる。また、前記背景画像と監視画像によ
り作成される静止物の差分累積画像の階調値のオーバー
フロー防止の方法として、例えば指数平滑法を用いた画
像処理を行なってもよい。さらに、予め検出対象物体の
寸法情報、位置座標情報等を記憶しておき、上記画像処
理により得られた監視対象物の情報と比較し、被写体が
所望の監視対象物であるか否かを判定することも可能で
ある。加えて、予め対象物体が監視する領域を記憶して
おき、この領域情報と被写体の存在位置を比較すること
により、所望の監視対象物であるか否かを判定し、静止
物を検出することも可能である。以上のように、監視対
象物の位置情報の変化、被写体が所望の監視対象物であ
るか否かの判定等を行なうことができれば、これを監視
者等に各種方法によって報知し、注意を喚起せしめるこ
とが可能になる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。図１に、不特定多数の人や物が移動するエリア
（例えば、空港、ホテル、駅のロビー、銀行窓口等）に
おいて、本発明にかかる装置を備えた場合の一シーンを
示す。監視エリア内の画像情報を取込むためのＩＴＶ(I
ndustrial TV)カメラ１と、該カメラに接続され、カメ
ラからの濃淡画像（例えば、２５６階調の画像）を入力
画像とし、濃淡画像の差分累積、２値化処理を行い、さ
らに得られた２値画像を累積していく処理を施した、累
積画像にもとずいて、複数の静止物４、５、６等を個別
に監視し、静止物に対して個別に監視時間を設定可能と
することにより、検知対象物を適切なタイミングで検出
する画像処理装置２、および、検知した物体が放置対象
物である場合に、アラーム等を出力する手段を備えて構
成されている、モニタ装置３が配置されている。次に、
図２を参照して、画像処理装置２について説明する。画
像処理装置２は、画像処理部１０、画像メモリ部１１、
ＣＰＵ部１２、監視情報記憶部１３、アラーム情報出力
部１４を有して構成されている。また、画像処理部１０
は、例えば、画像間演算回路、２値化回路、ラベリング
回路、特徴量抽出回路、画像メモリクリア回路を有して
構成される。

【０００８】２値化回路は、ある画像を、あるしきい値
により２値化、すなわちデジタル化する手段であり、例
えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、各種ＣＭＯＳ等の電子デバイス
にて実現される。画像間演算回路は、２値化した画像間
の各種演算（例えばＡＮＤ、ＯＲ、ＥＯＲ演算等）を行
なう手段であり、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、各種ＣＭＯ
Ｓ等の電子デバイスにて実現される。ラベリング回路
は、ラベリング処理を行なう手段であり、例えば、ＣＰ
Ｕ、ＲＡＭ、各種ＣＭＯＳ等の電子デバイスにて実現さ
れる。なお、ここでラベリングとは、画像中の独立した
物体に番号づけすることを称する。特徴量抽出回路は、
例えばラベリングされた物体の寸法等の特徴を画素情報
に基づき抽出する手段であり、ＣＰＵ、ＲＡＭ、各種Ｃ
ＭＯＳ等の電子デバイスにて実現される。画像メモリク
リア回路は、画像メモリに格納されている画像データを
消去する手段であり、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、各種Ｃ
ＭＯＳ等の電子デバイスにて実現される。次に、画像メ
モリ部１１は、各種画像情報を記憶しておく手段であ
り、例えばＲＡＭ等の電子デバイスにて実現される。記
憶される画像の種類としては、例えば、背景画像、監視
対象画像、差分画像、差分累積画像、差分累積画像の２
値画像、２値画像累積画像、危険物位置範囲２値画像が
ある。ここで、背景画像とは、監視対象物が存在しない
監視エリアの撮像画像である。 監視対象画像とは、監
視するエリア内を撮像した画像である。差分画像とは、
２画像間の対応する画素同士の階調値を減算処理した画
像である。差分累積画像とは、上記差分画像を蓄積（加
算処理）して作成した画像である。 差分累積画像の２
値画像とは、上記差分累積画像を予め設定したしきい値
で２値化した画像である。２値画像累積画像とは、上記
差分累積画像の２値画像を蓄積（加算処理）して作成し
た画像である。危険物位置範囲２値画像とは、危険物が
存在する位置範囲の原画像を予め設定したしきい値で２
値化した画像である。次に、ＣＰＵ部１２は、静止物抽
出処理機能および候補物体監視・判定処理機能等を備え
る手段であって、例えば半導体マイクロプロセッサにて
実現されうる。 ここで、静止物抽出処理機能とは、累
積画像を調べていき、静止しているラベリングされた物
体を、所定のしきい値で抽出する機能であり、本発明の
主要部をなす。候補物体監視・判定処理機能とは、例え
ば盗難されやすい物体等に関するデータベースと、検出
画像を比較して、検出対象物が所望の監視対象物か否か
を判定する機能であり、本発明の主要部をなす。次に、
監視情報記憶部１３は、対象物の監視に必要な情報を記
憶しておく手段であり、例えばＲＡＭ等の電子デバイス
にて実現される。対象物の監視に必要な情報としては、
例えば、静止物抽出累積画像枚数、静止物抽出用しきい
値、危険物・盗難物抽出しきい値、忘れ物抽出用しきい
値、指数平滑化定数、危険物の寸法情報、盗難されやす
い物体の寸法・位置情報、危険物・盗難物・忘れ物と検
出された物体の位置情報等がある。ここで、静止物抽出
累積画像枚数（ｍ）は、累積画像を累積処理していく際
の画像枚数である。静止物抽出用しきい値は、静止物を
抽出するために予め定めておくしきい値である。危険物
・盗難物抽出しきい値は、危険物・盗難物を抽出するた
めに予め定めておくしきい値である。忘れ物抽出用しき
い値は、忘れ物を抽出するために予め定めておくしきい
値である。なお、上記しきい値は、例えば整数にて設定
される。

【０００９】指数平滑化定数は、累積する元画像と差分
画像を加算する際の比率を決定する定数である。危険物
の寸法情報は、例えばピース缶等の危険物の高さ、体
積、横幅等の寸法を表す情報である。盗難されやすい物
体の寸法・位置情報は、盗難されやすい物体の高さ、体
積、横幅等の寸法を表す情報、該盗難されやすい物体が
置かれた位置に関する情報である。なお、盗難されやす
い物体とは、例えば過去の盗難データから判断され、頻
繁に盗まれるもの等をいう、予め指定しておくことが可
能である。危険物・盗難物・忘れ物と検出する物体の位
置情報とは、危険物・盗難物・忘れ物と検出されるべき
物体の存在位置に関する情報である。

【００１０】さらに、アラーム情報出力部１４は、候補
物がアラームによる報知対象であるときに、アラーム出
力を行う手段であり、例えばチャイム等の警報手段が考
えられるが、これに限られるものではない。なお、図示
しないが被写体を撮像するカメラは、本画像処理装置２
の外部に設けられており、得られた画像情報は、画像処
理部１０に入力されている。さて、図３および図４は、
それぞれ、画像処理装置２のＣＰＵ部１２の備える機能
である静止物抽出処理の概要および該処理のフローを示
している。監視エリアから静止物を抽出するための処理
について、図４を参照して説明する。始めに、図１に示
すような監視エリアの「通常の状態」（監視エリア内に
人、不要な物等が置かれていない状態を称する）の画像
を予め濃淡画像の形で、カメラ１より取り込み、これを
背景画像Ｂ０として、画像処理装置２に設けられた画像
メモリ１１部内の画像メモリ１１１に記憶する（ステッ
プ１００）。この時、画像メモリに記憶される画像情報
をｆ（ｘ，ｙ，ｔｉ）（（ｘ，ｙ）は、画素の位置を表
す座標値である）とすると、本実施例においては、例え
ばｘ、ｙのとりうる値を、ｘ＝１〜５１２、ｙ＝１〜５
１２とし、各画素に対する階調値ｆは、例えば０〜２５
５の値で記憶される。つぎに、時刻ｔ１において、図３
に示す背景画像Ｂ０と同じ範囲の監視エリアの画像Ｂ１
をカメラ１よって撮像し（ステップ３００）、時刻ｔ１
における画像として、画像メモリ１１２に取り込み、予
め取り込んでおいた画像メモリ１１１の背景画像Ｂ０と
の間で、各画素ごとの階調の差分値を、画像処理部１０
内に設けた画像間演算回路を用いて算出し、得られた差
分画像ＤＰｊ（ｊ＝１〜ｍ）を、 ＤＰ１（ｘ，ｙ，ｔ
１）＝｜ｆ（ｘ，ｙ，ｔ１）−ｆ（ｘ，ｙ，ｔ０）｜と
して画像メモリ１１３に記憶する（ステップ４００）。
その後、監視情報記憶部１３に記憶されている指数平滑
化定数α（後述の式１参照）を１から減算した係数で、
ＤＰ１の各画素の階調値を乗じた前差分累積画像Ａ１を
作成し、画像メモリ１１４に記憶する。さらに、つぎの
取り込み時刻ｔ２で、同様にカメラ１より画像メモリ１
１２に画像を取り込み、背景画像Ｂ０との差分画像、Ｄ
Ｐ２＝｜ｆ（ｘ，ｙ，ｔ２）−ｆ（ｘ，ｙ，ｔ０）｜を
算出し、画像メモリ１１３に記憶する。次に、画像メモ
リ１１４に記憶されている差分累積前画像Ａ１に、差分
画像ＤＰ２を累積（以下、両画像の対応する画素が表す
階調値同士の和をとる処理をこのように称する）するこ
とにより、差分累積画像をＡ２（ｘ，ｙ，ｔ２）＝Ａ１
＋ＤＰ２（一般に、差分累積画像は、Ａｊ＝Ａｊ-1＋Ｄ
Ｐｊ（ｊ＝１〜ｍ）なる式で与えられる）として、画像
メモリ１１４に記憶する。かかる累積処理を、画像処理
装置２内に設けられた監視情報記憶部１３の静止物抽出
累積画像枚数に予め設定され、記憶された指数回数ｍま
で繰り返し行うことにより累積画像Ａｍを作成する（ス
テップ２００）。ここで、差分画像ＤＰｊの差分値は、
絶対値に変換しているため正の値をとり、単純に累積し
続けると、階調値がオーバーフローを起す可能性があ
る。従って、本発明では、差分累積画像Ａを画像メモリ
１１４に記憶する際に、ＣＰＵ部１２で、次式１に示す
ような指数平滑化を行い、階調差分情報の累積によるオ
ーバーフローを防いでいる。 Ａ（ｔ）＝αＡ（ｔ−１）＋（１−α）ＤＰ（ｔ） （式１） Ａ：指数平滑化累積画像 ＤＰ：差分画像 α：定数（０≦α≦１） さらに、画像処理装置２は、このようにして作成された
累積画像Ａｍを監視情報記憶部１３内に、静止物抽出し
きい値Ｓｈ１として予め記憶されているしきい値を用
い、画像処理部１０の２値化回路を用いて２値化し、２
値画像ＡＰｋ（ｘ，ｙ，ｔｍ）を作成する（ステップ５
００）。この様にして作成された２値画像を画像メモリ
１１５に記憶する（ステップ６００、７００）。ここ
で、ＡＰｋの各画素の値は、静止物として抽出された候
補物体に該当するは１であり、その他の部分は０となっ
ている。次に、静止物検知後の監視方式について図面を
参照して説明する。図５は、先に抽出された静止物を監
視、抽出するための、画像処理装置２のＣＰＵ部１２に
よる候補物体監視処理の処理フローを示す。また、図６
は監視画像の累積方法を示している。本発明において、
静止物の監視方法として、差分累積画像の２値画像ＡＰ
１の累積画像を用い、この累積画像を監視対象物に合
せ、異なるしきい値にて、２値化を行い監視、検出する
方法を採用している（ステップ１０００）。図６の時刻
Ｔ１において、先に抽出された静止物の情報として、差
分累積画像の２値画像ＡＰ１は、画像メモリ１１５に記
憶され、この差分累積画像の２値画像ＡＰ１の累積画像
ＢＰｋ（ｘ，ｙ，Ｔｋ）＝ＢＰｋ-1＋ＡＰｋを、監視に
利用するため、差分累積画像の２値画像ＡＰ１の各画素
の画素情報を画像メモリ１１６に２値画像累積画像ＢＰ
１（ｘ，ｙ，Ｔ１）として転写し、記憶する（ステップ
１０１０、１０２０）。そして、次の静止物抽出処理の
実行により、差分累積画像の２値画像ＡＰ２を作成し、
先に画像メモリ１１６に記憶されている２値画像に累積
し、２値化累積画像ＢＰ２を作成し画像メモリ１１６に
記憶する。この時、Ｔ２の２値画像累積画像は、ＢＰ２
（ｘ，ｙ，Ｔ２）＝ＢＰ１＋ＡＰ２となり、図６に示す
ように時刻Ｔ１において検知された静止物Ｌ１と、時刻
Ｔ２で検知された静止物Ｌ２が異なる値を持つことによ
り、各監視時刻における各々の静止物は、異なる値を有
する画像情報となる。また、図７は、周期時刻Ｔｉ毎
に、画像情報記憶部１３に記憶される２値画像累積画像
ＢＰｉ（ｘ，ｙ，Ｔｉ）等の差分累積画像を２値化した
画像であるＡＰｉの静止物監視画像を示している。ここ
で、時刻Ｔｉでの差分累積画像の２値画像ＡＰｉは、前
記載の監視情報記憶部１３に予め設定してある指定回数
ｍだけ差分画像ＤＰｊを累積後、２値化した２値画像を
示しており、また時刻Ｔｉと時刻Ｔｉ+1の時間間隔は一
定である。本発明の監視方式では、前述のように画像Ａ
Ｐｉを使用し、更に、該静止物の２値画像を累積し、２
値化累積画像ＢＰｉを作成する。図５における２値画像
の累積画像は、図７における時刻Ｔｉ時の２値画像の累
積画像ＢＰｉを示す。さて、図７において、時刻Ｔ１の
差分累積画像の２値画像ＡＰ１で検知された静止物Ｌ１
０１およびＬ１０２は、画像メモリ１１６に２値化累積
画像ＢＰ１として記憶される。そして、次の周期時刻Ｔ
２でも静止物Ｌ１０１およびＬ１０２は検知され累積さ
れるため、その累積値は２となる。また、時刻Ｔ２で
は、さらに新たな静止物Ｌ２０３およびＬ２０４が検知
されていることが示されている。このように２値化累積
画像ＢＰｉを作成することにより、静止物を個別に検知
することが可能となる。そして、この２値化累積画像Ｂ
Ｐｉにより検知される複数の静止物の監視時間は、監視
対象物（危険物、放置物等）に合わせ、２値化累積画像
ＢＰｉを２値化するしきい値を所定値に設定して、２値
画像ＣＰ２ｉ、もしくは、ＣＰ５ｉを作成することによ
り、複数静止物を個別に異なる監視時間で監視すること
が可能となる。図５および図７では、例として、予め設
定するしきい値Ｓｈ２を、忘れ物の場合を５（ステップ
１０３０、１０４０）、危険物および盗難物の場合を２
に設定し、抽出することを示している（ステップ１０５
０、１０６０）。

【００１１】次に、図５および図７に基づき、危険物、
盗難物、および、忘れ物等の判定抽出方式について説明
する。例えば、危険物の判定抽出としては、画像処理装
置２のＣＰＵ部１２における候補物体監視処理により、
２値化累積画像ＢＰｉをさらに２値化するために、監視
情報記憶部１３に予め記憶しているしきい値Ｓｈ２を危
険物を対象とした値に合わせ、２値化を行い、ＢＰｉの
２値化画像ＣＰ２ｉを作成し、記憶する。そして、下記
の判定方法により、危険物を抽出する。ここで、例とし
て図７の時刻Ｔ２における処理を説明する。時刻Ｔ２の
２値画像の累積画像として画像メモリ１１６に記憶され
ているＢＰ２を、まず忘れ物検出の２値化のために、予
め監視情報記憶部１３に設定、記憶しているしきい値Ｓ
ｈ２を５として、画像処理部１０の２値化回路を用い
て、２値化する。次に、該２値画像ＣＰ５２を画像メモ
リ１１７に記憶する。時刻Ｔ２で２値画像の累積画像Ｂ
Ｐ２のうち、階調値５に達した静止物はないため、しき
い値５の２値画像ＣＰ５２では何も検出することはでき
ない。次に、画像処理装置２のＣＰＵ部の候補物体監視
処理により、危険物および盗難物を検出するために、２
値化のためのしきい値Ｓｈ２を、２に設定し、ＢＰ２を
再度２値化し、この画像情報を画像メモリ１１８に記憶
する。上記しきい値は、例えば実験等に基づいて適切な
値に設定しておけば良い。ここで、候補物体判定のしき
い値Ｓｈ２の２以上の階調値を有する静止物は、Ｌ２２
１およびＬ２２２の２個存在し、危険物および盗難物候
補物体として検出される。そして、画像処理装置２は、
画像処理部１０内に設けられたラベリング回路を用い
て、これらの各々をラベリングし、危険物候補物体とし
て、その特徴量の寸法情報および位置情報を特徴量抽出
回路を用いて抽出する（ステップ１１２０、１１３
０）。もちろん、同様の処理を、忘れ物に対しても行な
う（ステップ１０９０）。

【００１２】本実施例において、危険物か否かの判断
は、候補物体の寸法情報が、例えば、ジュース缶サイズ
（φ６０×１２０ｍｍ）程度であるか、あるいは、座標
位置情報が、図１に示す斜線部のゾーン内に含まれるか
等の条件を判断し、その候補物体を危険物か否か判定す
る（ステップ１１３０）。危険物であると判断した場合
には、報知情報を記憶しておき、危険物データを２値画
像の累積画像からクリアしておく（ステップ１１４０、
１１５０）。

【００１３】さらに、報知すべき情報がある場合には、
記憶した報知情報を報知する（ステップ１０７０、１０
８０）。さて、危険物であるか否かの判定方法につい
て、図８および図９を参照して説明する。ここで、図８
は、監視を開始する前の処理として、危険物の寸法情報
を監視情報記憶部１３に記憶する方法を示す。まず、背
景画像Ｂ０と危険物との比較対象物であるジュース缶
を、監視画面内に入力した入力画像Ｂ１を画像処理装置
２に入力し、各々の画像を、画像メモリ１１１、１１２
に記憶し、さらに、それらの差分画像ＤＰ１を作成し、
画像メモリに入力して。該差分画像ＤＰ１を、予め設定
して監視情報記憶部１３に記憶している、ジュース缶の
みを抽出するのに適した、しきい値Ｓｈ３で、２値化
し、該２値画像を画像メモリ１１４に記憶する。次に、
抽出された２値画像ＡＰ１のジュース缶の特徴量（高さ
ｈ、幅ｗ、面積Ｓ）を画像処理部１０の特徴量抽出回路
を用いて求め、これらの特徴量を監視情報記憶部１３に
記憶しておく。ここで記憶される特徴量の単位は、画素
数であり、実際の監視画像を入力して、画像処理装置２
により抽出された危険物候補物体の特徴量（画素数を単
位として、高さｈ１（個）、幅ｗ１（個）、面積Ｓ１
（個））を直接使用し、画像処理装置２内に設けられた
ＣＰＵ部１２により、そのまま比較処理等を行なうこと
ができる。危険物候補物体に関する寸法情報が、例え
ば、０．９５ｈ≦ｈ１≦１．０５ｈ，０．９５ｗ≦ｗ１
≦１．０５ｗ，０．９５Ｓ≦Ｓ１≦１．０５Ｓの３つの
不等式をすべて満たしているか否かで、危険物か否かを
判定する。もちろん各不等式の上限および下限値は、こ
れらの値に限られたものではなく、実験等に基づいて適
切な値に設定しておけば良い。一方、抽出された危険物
候補物体の座標情報から、危険物か否かの判定を行なう
方法を示したのが図９である。この方法も、前記処理と
同様に予め、背景画像Ｂ０から画像処理部１０内に設け
られた２値化回路の２値画像作成機能を用いて、危険物
が存在する範囲（エリア）を示す２値画像ＡＰ０を、予
め作成し画像メモリ１１９に記憶しておく。ここで、２
値画像ＡＰ０における危険物が存在する範囲は、画像処
理装置２の有する機能である、画像メモリのダンプ(画
像メモリ内のデータを出力することを称する）、およ
び、該ダンプ情報の編集を行うことにより作成する。さ
て、監視対象画像を取り込んで処理を行い、画像メモリ
１１８内の危険物・忘れ物抽出２値画像ＣＰ２ｉで抽出
された危険物候補物体の特徴量として、該危険物候補物
体の最下点の座標の情報を求める。該最下点の座標点
は、画像メモリ１２０に２値画像ＣＰ０として記憶さ
れ、先に作成した危険物が存在する範囲を示す２値画像
ＡＰ０と、前記ＣＰ０とのＡＮＤ論理演算を画像間演算
回路を用いて行ない、画像メモリ１２１に画像ＣＰ１と
して記憶する。その結果、危険物候補物体の最下点の座
標点がＣＰ１に存在しておれば、該危険物候補物体は、
危険物が存在する範囲に存在していることになり、画像
処理部１０内に設けられたラベリング回路を使用して、
危険物のラベル付けを行なうことから危険物が存在する
か否かの判定が可能となる。一方、盗難されやすい物体
については、その寸法情報、位置情報等を予め監視情報
記憶部１３に記憶しておき、候補物体の寸法情報、位置
情報等が予め記憶されている値に近ければ、盗難物とし
て判定すればよい。この場合、盗難物の判定方法として
は、先に述べた危険物の判定方法と同様に、候補物体に
関する寸法情報を表す不等式等の条件式を設定してお
き、該条件式を満たすか否かにより判定すれば良い。ま
た、上記のような方法を用い、危険物や盗難物と判定さ
れ検出された対象物のラベリング情報、および、座標位
置情報は、監視情報記憶部１３に記憶する。記憶された
危険物や盗難物は、もはや監視対象静止物ではないとし
て扱うため、画像内の前記危険物、盗難物のデータをク
リアする（図５、ステップ１１５０）。 このために
は、画像処理部１０内に設けられたクリア回路を用い
て、危険物や盗難物として検出された２値画像部分を、
論理演算の一種であるＮＯＴ演算を行うことにより、差
分画像の累積画像ＢＰｉからクリア（この場合は累積情
報を０とする）する。また、上記の方法で危険物、盗難
物等の特徴量に適合しないときは、さらに監視を続ける
よう累積情報を残しておけばよい。図７において、時刻
Ｔ２で候補物体Ｌ２２１が危険物として検知されたとし
ても、時刻Ｔ３で物体Ｌ２２１が回収等の対策処理がな
されていなければ、物体Ｌ２２１が、差分累積画像ＢＰ
２からクリアされても、ＢＰ３の画像には残存し、時刻
Ｔ４で再び検知されることになる。また、時刻Ｔ５で
は、危険物等の判定基準に適合しなかった静止物Ｌ５５
１が、例えば、時刻Ｔ１から監視されていた忘れ物とし
て検知されることになる。図１０に、本発明による検知
方式を利用し対象物を検知した後の、各所の報知方法に
ついて示す。既に述べてきた検知方式により、検出され
た静止物を図１０に示す各種機器（例えば、ポケットベ
ル、無線データ伝送装置、モニタ、ブザー、警告ラン
プ、プリンタ等が、考えられるがこれらに限られる物で
はない）を使用して、監視に従事する係員、所定部署等
に報知することにより、適切なタイミングで検知物を処
理することが可能となる。また、本実施例では、危険物
の判定基準として、２値画像の寸法情報、および、位置
情報を利用しているが、これらの判定基準は、危険物の
置かれた実績の統計情報、盗難された物の存在位置の統
計情報等の統計データを利用して定めるようにすればよ
い。以上のように、本発明により、複数の静止物を適切
なタイミングにて検知が可能となり、忘れ物・危険物等
が放置された場合の早期対応、設備・備品等が盗難・破
壊された場合の早期発見等が可能となり、この結果、案
内係・監視員等の監視に対する労力の軽減、あるいは、
深夜・早朝等における監視員の労力の省力化が図れるこ
とになる。

【００１４】

【発明の効果】本発明によりは、複数の静止物を適切な
タイミングで検知することが可能となり、例えば忘れ物
・危険物等が放置された場合の早期発見、対応等が可能
となり、案内係・監視員等の労力の軽減が図れることに
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例を説明するための構成概略図
である。

【図２】画像処理装置の構成の説明図である。

【図３】静止物抽出処理例の説明図である。

【図４】静止物抽出処理例を説明するためのフローチャ
ートである。

【図５】静止物監視・検出の処理例を説明するためのフ
ローチャートである。

【図６】差分累積画像の２値画像と２値画像の累積画像
の説明図である。

【図７】監視画像の画像情報の時間変化による説明図で
ある。

【図８】危険物判定方法例の説明図である。

【図９】危険物判定方法例の説明図である。

【図１０】本実施例の報知方式の応用例である。

【符号の説明】

１…カメラ、２…画像処理装置、３…報知用モニタ装
置、４…静止物、５…静止物、６…静止物、１０…画像
処理部、１１…画像メモリ部、１２…ＣＰＵ部、１３…
監視情報記憶部、１４…アラーム情報出力部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】予め監視対象物の存在しない監視エリアの
   背景画像を撮像・記憶しておき、該背景画像と、任意時
   間の間隔で取り込まれる監視画像との差分画像を作成
   し、作成した差分画像を累積し、静止物を監視すること
   を特徴とする静止物監視方法。
2. 【請求項２】予め監視対象物の存在しない監視エリアの
   背景画像を撮像・記憶しておき、該背景画像と、任意時
   間の間隔で取り込まれる監視画像との差分画像を作成
   し、作成した差分画像を累積して、２値化し、さらに該
   ２値化された画像の各画像ごとの累積存在時間を計数
   し、該累積画像を、監視対象静止物ごとに予め設定した
   しきい値で検出することにより、複数の静止物を個別に
   識別することを特徴とする静止物監視方法。
3. 【請求項３】請求項１または２記載において、 前記背景画像と、任意時間の間隔で取り込まれる監視画
   像Ａ（ｔ−１）により差分画像ＤＰ（ｔ）を作成し、累
   積画像Ａ（ｔ）を作成する際、 Ａ（ｔ）＝αＡ（ｔ−１）＋（１−α）ＤＰ（ｔ）（た
   だしαは定数で、０≦α≦１である）なる関係式を使用
   して指数平滑することを特徴とする静止物監視方法。
4. 【請求項４】請求項１、２、および３のいずれか記載の
   方法により監視された静止物を、予め蓄積された監視対
   象物候補に関する、寸法および位置座標のうち少なくと
   も一方を含む２値画像情報にもとずき、前記静止物が候
   補監視対象物であるか否かを判定することを特徴とする
   静止物監視方法。
5. 【請求項５】請求項１、２、および３のいずれか記載の
   方法により監視された静止物が、予め監視対象物候補の
   監視エリアを表す画像を作成しておき、該作成画像を参
   照し、監視エリア内に前記静止物が存在する場合には、
   前記静止物が監視対象物であると判断することを特徴と
   する静止物監視方法。
6. 【請求項６】撮像手段と画像処理部と警告手段を有して
   構成される静止物監視装置において、 前記画像処理部
   は、予め監視対象物の存在しない監視エリアの背景画像
   を撮像・記憶しておく手段と、該背景画像と任意時間の
   間隔で取り込まれる監視画像との差分画像を作成する手
   段と、作成した差分画像を累積して、２値化し、さらに
   該２値化された画像の各画像ごとの累積存在時間を計数
   し、該累積画像を、監視対象静止物ごとに予め設定した
   しきい値で検出することにより、複数の静止物を個別に
   識別する手段を備えることを特徴とする静止物監視装
   置。