JPH06223187A - 画像型人体検知装置 - Google Patents
画像型人体検知装置Info
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- JPH06223187A JPH06223187A JP5010708A JP1070893A JPH06223187A JP H06223187 A JPH06223187 A JP H06223187A JP 5010708 A JP5010708 A JP 5010708A JP 1070893 A JP1070893 A JP 1070893A JP H06223187 A JPH06223187 A JP H06223187A
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- Japan
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- frame
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- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 小型且つ安価で誤報の無いものとする。
【構成】 撮像部２とＡ／Ｄ変換部３とメモリ部４と演
算処理部５と発報出力部６とを備える画像型人体検知装
置１であって、撮像部は検知領域を１フレームの画素集
合として順次撮像して映像信号を出力するものであり、
Ａ／Ｄ変換部は映像信号に基づき画素毎の明暗レベルを
デジタル化して画素値として順次出力するものであり、
メモリ部は画素値を記憶するものであり、演算処理部
は、メモリ部の記憶する１フレームの画素値を基にして
予め定める所定パラメーターを算出する第１処理手段５
０と、予め定める関数に前記所定パラメーターを代入し
て該関数値を求める第２処理手段２１と、該関数値と予
め定める人体判定基準値とを比較して人体有無判定をす
る第３処理手段５２とを備えるものであり、発報出力部
は、第３処理手段が人体有判定をすると発報出力するも
のである。
算処理部５と発報出力部６とを備える画像型人体検知装
置１であって、撮像部は検知領域を１フレームの画素集
合として順次撮像して映像信号を出力するものであり、
Ａ／Ｄ変換部は映像信号に基づき画素毎の明暗レベルを
デジタル化して画素値として順次出力するものであり、
メモリ部は画素値を記憶するものであり、演算処理部
は、メモリ部の記憶する１フレームの画素値を基にして
予め定める所定パラメーターを算出する第１処理手段５
０と、予め定める関数に前記所定パラメーターを代入し
て該関数値を求める第２処理手段２１と、該関数値と予
め定める人体判定基準値とを比較して人体有無判定をす
る第３処理手段５２とを備えるものであり、発報出力部
は、第３処理手段が人体有判定をすると発報出力するも
のである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、撮像した映像を処理す
ることによって人体を検出する画像型人体検知装置に関
するものである。
ることによって人体を検出する画像型人体検知装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像型人体検知装置としては、撮
像した映像に基づいてその映像に人体特有の映像が含ま
れているか否かを判断して人体の有無を検知し発報する
侵入者検知装置や、撮像した映像に基づいてその映像に
人体特有の映像が何人映っているかをカウントして例え
ば入場者数を出力する人数カウント装置などが、開発さ
れ市販されている。
像した映像に基づいてその映像に人体特有の映像が含ま
れているか否かを判断して人体の有無を検知し発報する
侵入者検知装置や、撮像した映像に基づいてその映像に
人体特有の映像が何人映っているかをカウントして例え
ば入場者数を出力する人数カウント装置などが、開発さ
れ市販されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の従来の画像型人体検知装置にあっては、検知エリアが
モニターテレビの画面上で確認できたり侵入・火災の両
方が検出できたりして多機能で、且つ、侵入物の大きさ
や侵入物の時間的遷移や侵入物の空間的遷移など画像に
対する多くの情報処理を行なっているものの、そのコス
トパーフォーマンス（費用に対する出来栄え）は従来か
ら有る画像を用いない赤外線式侵入検知器や超音波式侵
入検知器よりも劣る。
の従来の画像型人体検知装置にあっては、検知エリアが
モニターテレビの画面上で確認できたり侵入・火災の両
方が検出できたりして多機能で、且つ、侵入物の大きさ
や侵入物の時間的遷移や侵入物の空間的遷移など画像に
対する多くの情報処理を行なっているものの、そのコス
トパーフォーマンス（費用に対する出来栄え）は従来か
ら有る画像を用いない赤外線式侵入検知器や超音波式侵
入検知器よりも劣る。
【０００４】また、従来の画像型人体検知装置の検知方
式とてしは、（イ）１フレーム（１枚の映像画面）内
で、以前の１フレームと比較して所定以上の明暗変化の
有った画素数を計数し、該計数値が所定数以上であれば
人の侵入が有ったとして発報するもの、（ロ）明暗レベ
ルを或る閾値で２値化してから予め記憶している標準パ
ターンと比較しながら類似パターンを検索して人の侵入
の有無を判断し発報するもの、（ハ）明暗レベルを或る
閾値で２値化してから予め記憶している標準パターンと
比較しながら類似パターンを検索して更に検知物体の大
きさや検知エリアと言う諸条件を加味し、人の侵入の有
無を判断して発報するもの、などが有る。しかし、上記
（イ）のものはシンプルではあるが人体と小動物（犬や
猫など）との区別や影による影響などを判断することが
できない為、侵入者を検知するには信頼性に欠ける。上
記（ロ）および（ハ）のものは、使用目的や環境に適し
た映像判断条件の設定が可能であるものの、標準パター
ンを記憶していて該標準パターンとサンプリングした映
像とを比較認識する為のハードウェアやソフトウェアが
必要であったり、標準パターンをリニューアル（更新）
するためのハードウェアやソフトウェアが必要であった
りして非常に高価なものとなると言う問題点が有った。
式とてしは、（イ）１フレーム（１枚の映像画面）内
で、以前の１フレームと比較して所定以上の明暗変化の
有った画素数を計数し、該計数値が所定数以上であれば
人の侵入が有ったとして発報するもの、（ロ）明暗レベ
ルを或る閾値で２値化してから予め記憶している標準パ
ターンと比較しながら類似パターンを検索して人の侵入
の有無を判断し発報するもの、（ハ）明暗レベルを或る
閾値で２値化してから予め記憶している標準パターンと
比較しながら類似パターンを検索して更に検知物体の大
きさや検知エリアと言う諸条件を加味し、人の侵入の有
無を判断して発報するもの、などが有る。しかし、上記
（イ）のものはシンプルではあるが人体と小動物（犬や
猫など）との区別や影による影響などを判断することが
できない為、侵入者を検知するには信頼性に欠ける。上
記（ロ）および（ハ）のものは、使用目的や環境に適し
た映像判断条件の設定が可能であるものの、標準パター
ンを記憶していて該標準パターンとサンプリングした映
像とを比較認識する為のハードウェアやソフトウェアが
必要であったり、標準パターンをリニューアル（更新）
するためのハードウェアやソフトウェアが必要であった
りして非常に高価なものとなると言う問題点が有った。
【０００５】本発明は、上記の問題点を改善するために
成されたもので、その目的とするところは、映像による
明暗情報を基に、人体特有の明暗分布の特徴をアルゴリ
ズム処理することにより、小型且つ安価で、確度良く
（誤報無く）人体を検出できる画像型人体検知装置を提
供することにある。
成されたもので、その目的とするところは、映像による
明暗情報を基に、人体特有の明暗分布の特徴をアルゴリ
ズム処理することにより、小型且つ安価で、確度良く
（誤報無く）人体を検出できる画像型人体検知装置を提
供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の問題点を
解決するため、請求項１記載の発明にあっては、撮像部
とＡ／Ｄ変換部とメモリ部と演算処理部と発報出力部と
を備える画像型人体検知装置であって、前記撮像部は検
知領域を１フレームの画素集合として順次撮像して映像
信号を出力するものであり、前記Ａ／Ｄ変換部は前記映
像信号に基づき前記画素毎の明暗レベルをデジタル化し
て画素値として順次出力するものであり、前記メモリ部
は前記画素値を記憶するものであり、前記演算処理部
は、前記メモリ部の記憶する１フレームの画素値を基に
して予め定める所定パラメーターを算出する第１処理手
段と、予め定める関数に前記所定パラメーターを代入し
て該関数値を求める第２処理手段と、前記関数値と予め
定める人体判定基準値とを比較して人体有無判定をする
第３処理手段とを備えるものであり、前記発報出力部
は、前記第３処理手段が人体有判定をすると発報出力す
るものであることを特徴とする。
解決するため、請求項１記載の発明にあっては、撮像部
とＡ／Ｄ変換部とメモリ部と演算処理部と発報出力部と
を備える画像型人体検知装置であって、前記撮像部は検
知領域を１フレームの画素集合として順次撮像して映像
信号を出力するものであり、前記Ａ／Ｄ変換部は前記映
像信号に基づき前記画素毎の明暗レベルをデジタル化し
て画素値として順次出力するものであり、前記メモリ部
は前記画素値を記憶するものであり、前記演算処理部
は、前記メモリ部の記憶する１フレームの画素値を基に
して予め定める所定パラメーターを算出する第１処理手
段と、予め定める関数に前記所定パラメーターを代入し
て該関数値を求める第２処理手段と、前記関数値と予め
定める人体判定基準値とを比較して人体有無判定をする
第３処理手段とを備えるものであり、前記発報出力部
は、前記第３処理手段が人体有判定をすると発報出力す
るものであることを特徴とする。
【０００７】請求項２記載の発明にあっては、第１パラ
メーターは、前記１フレームを分割した分割フレーム中
の画素値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め定
める第１明暗基準値以上である分割フレーム数であり、
第２パラメーターは、前記１フレームを分割した分割フ
レーム中の画素値を平均値化した分割フレーム平均値
が、予め定める第２明暗基準値以下である分割フレーム
数であり、第３パラメーターは、前記第１パラメーター
と前記第２パラメーターとの和に対する前記第１パラメ
ーターの割合であり、第４パラメーターは、前記１フレ
ーム中の分割フレーム平均値の最大値と最小値との差分
であり、第５パラメーターは、前記１フレームを分割し
て形成した各分割フレーム中の画素値の最大値と最小値
との差分が、予め定める差分基準値以上である分割フレ
ーム数であり、前記所定パラメーターとして少なくとも
前記第１パラメーター乃至第５パラメーターの何れかを
含んだことを特徴とする。
メーターは、前記１フレームを分割した分割フレーム中
の画素値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め定
める第１明暗基準値以上である分割フレーム数であり、
第２パラメーターは、前記１フレームを分割した分割フ
レーム中の画素値を平均値化した分割フレーム平均値
が、予め定める第２明暗基準値以下である分割フレーム
数であり、第３パラメーターは、前記第１パラメーター
と前記第２パラメーターとの和に対する前記第１パラメ
ーターの割合であり、第４パラメーターは、前記１フレ
ーム中の分割フレーム平均値の最大値と最小値との差分
であり、第５パラメーターは、前記１フレームを分割し
て形成した各分割フレーム中の画素値の最大値と最小値
との差分が、予め定める差分基準値以上である分割フレ
ーム数であり、前記所定パラメーターとして少なくとも
前記第１パラメーター乃至第５パラメーターの何れかを
含んだことを特徴とする。
【０００８】
【作用】上記のように構成したことにより、請求項１記
載の発明にあっては、撮像部は検知領域を１フレームの
画素集合として順次撮像して映像信号を出力する。する
と、Ａ／Ｄ変換部は前記映像信号に基づき前記画素毎の
明暗レベルをデジタル化して画素値として順次出力す
る。メモリ部は前記画素値を記憶する。演算処理部の第
１処理手段は、前記メモリ部に記憶された１フレームの
画素値を基にして予め定める所定パラメーターを算出す
る。演算処理部の第２処理手段は、予め定める関数に前
記所定パラメーターを代入して該関数値を求める。演算
処理部の第３処理手段は、前記関数値と予め定める人体
判定基準値とを比較して前記関数値が人体判定基準値よ
り大きければ、検知領域内に人体が存在すると言う（人
体有判定）判定をする。すると、発報出力部は発報出力
をするのである。
載の発明にあっては、撮像部は検知領域を１フレームの
画素集合として順次撮像して映像信号を出力する。する
と、Ａ／Ｄ変換部は前記映像信号に基づき前記画素毎の
明暗レベルをデジタル化して画素値として順次出力す
る。メモリ部は前記画素値を記憶する。演算処理部の第
１処理手段は、前記メモリ部に記憶された１フレームの
画素値を基にして予め定める所定パラメーターを算出す
る。演算処理部の第２処理手段は、予め定める関数に前
記所定パラメーターを代入して該関数値を求める。演算
処理部の第３処理手段は、前記関数値と予め定める人体
判定基準値とを比較して前記関数値が人体判定基準値よ
り大きければ、検知領域内に人体が存在すると言う（人
体有判定）判定をする。すると、発報出力部は発報出力
をするのである。
【０００９】請求項２記載の発明にあっては、前記所定
パラメーターとして少なくとも下記の第１パラメーター
乃至第５パラメーターの何れかを含んでいるので、確度
良く人体の存在を検知できるのである。第１パラメータ
ーは、前記１フレームを分割した分割フレーム中の画素
値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め定める第
１明暗基準値以上である分割フレーム数である。第２パ
ラメーターは、前記１フレームを分割した分割フレーム
中の画素値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め
定める第２明暗基準値以下である分割フレーム数であ
る。第３パラメーターは、前記第１パラメーターと前記
第２パラメーターとの和に対する前記第１パラメーター
の割合である。第４パラメーターは、前記１フレーム中
の分割フレーム平均値の最大値と最小値との差分であ
る。第５パラメーターは、前記１フレームを分割して形
成した各分割フレーム中の画素値の最大値と最小値との
差分が、予め定める差分基準値以上である分割フレーム
数である。
パラメーターとして少なくとも下記の第１パラメーター
乃至第５パラメーターの何れかを含んでいるので、確度
良く人体の存在を検知できるのである。第１パラメータ
ーは、前記１フレームを分割した分割フレーム中の画素
値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め定める第
１明暗基準値以上である分割フレーム数である。第２パ
ラメーターは、前記１フレームを分割した分割フレーム
中の画素値を平均値化した分割フレーム平均値が、予め
定める第２明暗基準値以下である分割フレーム数であ
る。第３パラメーターは、前記第１パラメーターと前記
第２パラメーターとの和に対する前記第１パラメーター
の割合である。第４パラメーターは、前記１フレーム中
の分割フレーム平均値の最大値と最小値との差分であ
る。第５パラメーターは、前記１フレームを分割して形
成した各分割フレーム中の画素値の最大値と最小値との
差分が、予め定める差分基準値以上である分割フレーム
数である。
【００１０】
【実施例】以下、本発明に係る画像型人体検知装置の一
実施例を図１〜図４に基づいて詳細に説明する。図１は
画像型人体検知装置を示すシステムブロック図、図２は
撮像部が撮像した１フレームの画素集合を示すイメージ
図、図３は１フレームの映像を示すイメージ図、図４は
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートである。
実施例を図１〜図４に基づいて詳細に説明する。図１は
画像型人体検知装置を示すシステムブロック図、図２は
撮像部が撮像した１フレームの画素集合を示すイメージ
図、図３は１フレームの映像を示すイメージ図、図４は
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートである。
【００１１】図１に示すように、画像型人体検知装置１
は、撮像部に相当するＣＣＤ（Chage Coupled Device）
素子２と、Ａ／Ｄ変換部３と、メモリ部４と、演算処理
部に相当するマイクロコンピュータ５と、発報出力部６
とを備えている。ＣＣＤ素子２は、撮像レンズ２０が捕
らえてＣＣＤ素子２に結像している検知領域の映像を、
１フレーム（１枚の映像画面）の画素集合Ｕm,n （但
し、ｍはＣＣＤ素子の垂直解像数であり、ｎはＣＣＤ素
子の水平解像数である）として順次撮像して映像信号を
出力するものである。Ａ／Ｄ変換部３は、ＣＣＤ素子２
の映像信号に基づき画素Ｕi,j （但し、ｉ，ｊは正の整
数で、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）毎の明暗レベルをデジ
タル化し、画素Ｕi,j 毎の画素値Ｚi,j に変換して順次
出力するものである。メモリ部４は画素値Ｚi,j （但
し、ｉ，ｊは正の整数で、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）を
記憶するものである。
は、撮像部に相当するＣＣＤ（Chage Coupled Device）
素子２と、Ａ／Ｄ変換部３と、メモリ部４と、演算処理
部に相当するマイクロコンピュータ５と、発報出力部６
とを備えている。ＣＣＤ素子２は、撮像レンズ２０が捕
らえてＣＣＤ素子２に結像している検知領域の映像を、
１フレーム（１枚の映像画面）の画素集合Ｕm,n （但
し、ｍはＣＣＤ素子の垂直解像数であり、ｎはＣＣＤ素
子の水平解像数である）として順次撮像して映像信号を
出力するものである。Ａ／Ｄ変換部３は、ＣＣＤ素子２
の映像信号に基づき画素Ｕi,j （但し、ｉ，ｊは正の整
数で、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）毎の明暗レベルをデジ
タル化し、画素Ｕi,j 毎の画素値Ｚi,j に変換して順次
出力するものである。メモリ部４は画素値Ｚi,j （但
し、ｉ，ｊは正の整数で、１≦ｉ≦ｍ、１≦ｊ≦ｎ）を
記憶するものである。
【００１２】マイクロコンピュータ５は、メモリ部４の
記憶する１フレームの画素値Ｚi,jを基にして、予め定
められている所定パラメーター（変数値）Ｐ1,Ｐ2,Ｐ3,
…を算出するソフトウェアである第１処理手段５０を備
えている。また、マイクロコンピュータ５は、予め定め
られているメンバーシップ関数Ｑ＝Ｆ（ｐ1,ｐ2,ｐ
3,…）に、第１処理手段５０の算出したパラメーターＰ
1,Ｐ2,Ｐ3,…を代入して、メンバーシップ関数値Ｑをフ
ァジィ演算して求めるソフトウェアである第２処理手段
５１を備えている。更に、マイクロコンピュータ５は、
メンバーシップ関数値Ｑと予め定められている人体判定
基準値Ｒとを比較して人体有無判定をするソフトウェア
である第３処理手段５２を備えている。発報出力部６は
第３処理手段５２が人体有判定をすると発報出力するも
のであり、リレー等で構成される。
記憶する１フレームの画素値Ｚi,jを基にして、予め定
められている所定パラメーター（変数値）Ｐ1,Ｐ2,Ｐ3,
…を算出するソフトウェアである第１処理手段５０を備
えている。また、マイクロコンピュータ５は、予め定め
られているメンバーシップ関数Ｑ＝Ｆ（ｐ1,ｐ2,ｐ
3,…）に、第１処理手段５０の算出したパラメーターＰ
1,Ｐ2,Ｐ3,…を代入して、メンバーシップ関数値Ｑをフ
ァジィ演算して求めるソフトウェアである第２処理手段
５１を備えている。更に、マイクロコンピュータ５は、
メンバーシップ関数値Ｑと予め定められている人体判定
基準値Ｒとを比較して人体有無判定をするソフトウェア
である第３処理手段５２を備えている。発報出力部６は
第３処理手段５２が人体有判定をすると発報出力するも
のであり、リレー等で構成される。
【００１３】次に、上述のように構成される画像型人体
検知装置１の動作を図２を用いて説明する。図２はＣＣ
Ｄ素子２が撮像した１フレームの各画素Ｕi,j を示すイ
メージ図である。なお、図２にあっては、説明の都合
上、ＣＣＤ素子２の１フレームの画素集合Ｕm,n は８行
１０列の碁盤目状のマトリクス配列されたものとされて
いる。しかし、１フレームの画素集合Ｕm,n は必ずしも
８行１０列の碁盤目状のマトリクスに限定する必要は無
く、任意の形状で任意の数の画素に分割しても良い。ま
た、図２において各画素Ｕi,j 内に記入されているそれ
ぞれの数字は、各画素Ｕi,j の画素値Ｚi,j を示してい
る。つまり、Ｚ1,1 ＝１、…、Ｚ2,2 ＝４、Ｚ2,3 ＝
１、Ｚ2,4 ＝２、…である。
検知装置１の動作を図２を用いて説明する。図２はＣＣ
Ｄ素子２が撮像した１フレームの各画素Ｕi,j を示すイ
メージ図である。なお、図２にあっては、説明の都合
上、ＣＣＤ素子２の１フレームの画素集合Ｕm,n は８行
１０列の碁盤目状のマトリクス配列されたものとされて
いる。しかし、１フレームの画素集合Ｕm,n は必ずしも
８行１０列の碁盤目状のマトリクスに限定する必要は無
く、任意の形状で任意の数の画素に分割しても良い。ま
た、図２において各画素Ｕi,j 内に記入されているそれ
ぞれの数字は、各画素Ｕi,j の画素値Ｚi,j を示してい
る。つまり、Ｚ1,1 ＝１、…、Ｚ2,2 ＝４、Ｚ2,3 ＝
１、Ｚ2,4 ＝２、…である。
【００１４】さて、Ａ／Ｄ変換部３はＣＣＤ素子２の撮
像した１フレーム（１枚の映像画面）の画素集合Ｕm,n
の映像信号に基づき、画素Ｕi,j 毎の明暗レベルをデジ
タル化して画素Ｕi,j 毎の画素値Ｚi,j に変換して順次
出力する。メモリ部４は画素値Ｚi,j を記憶する。マイ
クロコンピュータ５は、メモリ部４から順次画素値Ｚ
i,j を読み出して第１処理手段５０を実行する。すなわ
ち、第１パラメーターＰ 1 〜第５パラメーターＰ5 を求
める。
像した１フレーム（１枚の映像画面）の画素集合Ｕm,n
の映像信号に基づき、画素Ｕi,j 毎の明暗レベルをデジ
タル化して画素Ｕi,j 毎の画素値Ｚi,j に変換して順次
出力する。メモリ部４は画素値Ｚi,j を記憶する。マイ
クロコンピュータ５は、メモリ部４から順次画素値Ｚ
i,j を読み出して第１処理手段５０を実行する。すなわ
ち、第１パラメーターＰ 1 〜第５パラメーターＰ5 を求
める。
【００１５】第１パラメーターＰ1 の求め方は、先ず１
フレームの画素集合Ｕm,n を例えば４行５列の２０個に
分割して、２０個の分割フレームＳg,h （但し、ｇ，ｈ
は正の整数で、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５）とする。つま
り、分割フレームＳ1,1 は画素Ｕi,j （但し、１≦ｉ≦
２、１≦ｊ≦２）から構成され、分割フレームＳ1,2は
画素Ｕi,j （但し、１≦ｉ≦２、３≦ｊ≦４）から構成
されるのである。その後、各分割フレームＳg,h 中の画
素値Ｚi,j を平均値化して、分割フレーム平均値Ｔg,h
（但し、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５）をそれぞれ算出す
る。つまり、分割フレーム平均値Ｔ1,1 ＝｛（Ｚ1,1 ＋
Ｚ1,2 ＋Ｚ2,1 ＋Ｚ2,2 ）／４｝と成り、分割フレーム
平均値Ｔ1,2 ＝｛（Ｚ1,3 ＋Ｚ1,4 ＋Ｚ2,3 ＋Ｚ2,4 ）
／４｝となる。その後、予め定められている第１明暗基
準値Ｌ2 以上である分割フレームＴ g,h の数を計数する
のである。この計数値が求める第１パラメーターＰ1 で
ある。つまり、第１明暗基準値Ｌ2 以上である分割フレ
ームＴg,h の数を数えた結果が２個であれば、第１パラ
メーターＰ1 ＝２とされる。
フレームの画素集合Ｕm,n を例えば４行５列の２０個に
分割して、２０個の分割フレームＳg,h （但し、ｇ，ｈ
は正の整数で、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５）とする。つま
り、分割フレームＳ1,1 は画素Ｕi,j （但し、１≦ｉ≦
２、１≦ｊ≦２）から構成され、分割フレームＳ1,2は
画素Ｕi,j （但し、１≦ｉ≦２、３≦ｊ≦４）から構成
されるのである。その後、各分割フレームＳg,h 中の画
素値Ｚi,j を平均値化して、分割フレーム平均値Ｔg,h
（但し、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５）をそれぞれ算出す
る。つまり、分割フレーム平均値Ｔ1,1 ＝｛（Ｚ1,1 ＋
Ｚ1,2 ＋Ｚ2,1 ＋Ｚ2,2 ）／４｝と成り、分割フレーム
平均値Ｔ1,2 ＝｛（Ｚ1,3 ＋Ｚ1,4 ＋Ｚ2,3 ＋Ｚ2,4 ）
／４｝となる。その後、予め定められている第１明暗基
準値Ｌ2 以上である分割フレームＴ g,h の数を計数する
のである。この計数値が求める第１パラメーターＰ1 で
ある。つまり、第１明暗基準値Ｌ2 以上である分割フレ
ームＴg,h の数を数えた結果が２個であれば、第１パラ
メーターＰ1 ＝２とされる。
【００１６】第２パラメーターＰ2 の求め方は、前記第
１パラメーターＰ1 の場合と同様に分割フレーム平均値
Ｔg,h を算出する。その後、予め定められている第２明
暗基準値Ｌ1 以下である分割フレームＴg,h の数を計数
するのである。この計数値が求める第２パラメーターＰ
2 である。つまり、第２明暗基準値Ｌ1 以下である分割
フレームＴg,h の数を数えた結果が３個であれば、第２
パラメーターＰ2 ＝３とされる。
１パラメーターＰ1 の場合と同様に分割フレーム平均値
Ｔg,h を算出する。その後、予め定められている第２明
暗基準値Ｌ1 以下である分割フレームＴg,h の数を計数
するのである。この計数値が求める第２パラメーターＰ
2 である。つまり、第２明暗基準値Ｌ1 以下である分割
フレームＴg,h の数を数えた結果が３個であれば、第２
パラメーターＰ2 ＝３とされる。
【００１７】第３パラメーターＰ3 の求め方は、前記第
１パラメーターＰ1 と前記第２パラメーターＰ2 との和
に対する前記第１パラメーターＰ1 の割合を求めるので
ある。つまり、第３パラメーターＰ3 ＝｛Ｐ1 ／（Ｐ1
＋Ｐ2 ）｝である。
１パラメーターＰ1 と前記第２パラメーターＰ2 との和
に対する前記第１パラメーターＰ1 の割合を求めるので
ある。つまり、第３パラメーターＰ3 ＝｛Ｐ1 ／（Ｐ1
＋Ｐ2 ）｝である。
【００１８】第４パラメーターＰ4 の求め方は、前記分
割フレーム平均値Ｔg,h （但し、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦
５）の最大値と最小値との差を求めるのである。つま
り、分割フレーム平均値Ｔ2,3 が最大で、分割フレーム
平均値Ｔ1,5 が最小であれば、第４パラメーターＰ4 ＝
（Ｔ2,3 −Ｔ1,5 ）である。
割フレーム平均値Ｔg,h （但し、１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦
５）の最大値と最小値との差を求めるのである。つま
り、分割フレーム平均値Ｔ2,3 が最大で、分割フレーム
平均値Ｔ1,5 が最小であれば、第４パラメーターＰ4 ＝
（Ｔ2,3 −Ｔ1,5 ）である。
【００１９】第５パラメーターの求め方は、前記の分割
フレームＳg,h （但し、ｇ，ｈは正の整数で、１≦ｇ≦
４、１≦ｈ≦５）の２０個のそれぞれに対して、各分割
フレームＳg,h 中の画素値Ｚi,j の最大値と最小値との
差分を求める。つまり、図２においては、分割フレーム
Ｓ1,1 の差分は（Ｚ2,2 −Ｚ1,1 ）＝（４−１）＝３で
あり、分割フレームＳ1,2 の差分は（Ｚ2,4 −Ｚ1,3 ）
＝（２−１）＝１である。このようにして求めた２０個
の差分の中の５個が予め定められている差分基準値以上
であれば、第５パラメーターＰ5 ＝５である。
フレームＳg,h （但し、ｇ，ｈは正の整数で、１≦ｇ≦
４、１≦ｈ≦５）の２０個のそれぞれに対して、各分割
フレームＳg,h 中の画素値Ｚi,j の最大値と最小値との
差分を求める。つまり、図２においては、分割フレーム
Ｓ1,1 の差分は（Ｚ2,2 −Ｚ1,1 ）＝（４−１）＝３で
あり、分割フレームＳ1,2 の差分は（Ｚ2,4 −Ｚ1,3 ）
＝（２−１）＝１である。このようにして求めた２０個
の差分の中の５個が予め定められている差分基準値以上
であれば、第５パラメーターＰ5 ＝５である。
【００２０】なお、パラメーターは他に第６、第７、…
と考えられるが、前述の第１パラメーター乃至第５パラ
メーターが人体を検知するのに適している。もちろん、
第６パラメーター、第７パラメーター、…を含めても良
いことは言うまでもない。
と考えられるが、前述の第１パラメーター乃至第５パラ
メーターが人体を検知するのに適している。もちろん、
第６パラメーター、第７パラメーター、…を含めても良
いことは言うまでもない。
【００２１】第１処理手段５０は、１フレーム毎に以上
のようにして第１パラメーターＰ1、第２パラメーター
Ｐ2 、…を算出して、第２処理手段５１に順次渡す。
のようにして第１パラメーターＰ1、第２パラメーター
Ｐ2 、…を算出して、第２処理手段５１に順次渡す。
【００２２】第２処理手段５１は、メンバーシップ関数
Ｑ＝Ｆ（ｐ1,ｐ2,ｐ3,…）に、第１処理手段５０の求め
たパラメーターＰ1,Ｐ2,Ｐ3,…を代入して、メンバーシ
ップ関数値Ｑをファジィ演算して算出する。その後、第
２処理手段５１は、このメンバーシップ関数値Ｑを第３
処理手段５２へ渡す。
Ｑ＝Ｆ（ｐ1,ｐ2,ｐ3,…）に、第１処理手段５０の求め
たパラメーターＰ1,Ｐ2,Ｐ3,…を代入して、メンバーシ
ップ関数値Ｑをファジィ演算して算出する。その後、第
２処理手段５１は、このメンバーシップ関数値Ｑを第３
処理手段５２へ渡す。
【００２３】第３処理手段５２は、メンバーシップ関数
値Ｑと人体判定基準値Ｒとを比較する。そして、Ｑ≧Ｒ
ならば検知領域内に人体が存在していると言う人体有判
定をする。すると、マイクロコンピュータ５は発報出力
部６に発報出力指示を与える。すると、発報出力部６は
発報出力する。従って、発報出力部６にブザーなどを接
続しておけば鳴動報知することができるのである。
値Ｑと人体判定基準値Ｒとを比較する。そして、Ｑ≧Ｒ
ならば検知領域内に人体が存在していると言う人体有判
定をする。すると、マイクロコンピュータ５は発報出力
部６に発報出力指示を与える。すると、発報出力部６は
発報出力する。従って、発報出力部６にブザーなどを接
続しておけば鳴動報知することができるのである。
【００２４】図３は１フレームの映像を示すイメージ図
であり、図３においてＸ軸は、１フレームの画素集合Ｕ
m,n の水平座標軸を示し、Ｚ軸は画素値Ｚi,j を表す明
暗値座標軸を示している。従って、図３において、第１
明暗基準値Ｌ2 以上であるＳ L2の部分の分割フレームＳ
g,h の数が第１パラメーターＰ1 の値であり、第２明暗
基準値Ｌ1 以上であるＳL1の部分の分割フレームＳg,h
の数が第２パラメーターＰ2 の値である。また、図４は
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートを示している。
であり、図３においてＸ軸は、１フレームの画素集合Ｕ
m,n の水平座標軸を示し、Ｚ軸は画素値Ｚi,j を表す明
暗値座標軸を示している。従って、図３において、第１
明暗基準値Ｌ2 以上であるＳ L2の部分の分割フレームＳ
g,h の数が第１パラメーターＰ1 の値であり、第２明暗
基準値Ｌ1 以上であるＳL1の部分の分割フレームＳg,h
の数が第２パラメーターＰ2 の値である。また、図４は
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートを示している。
【００２５】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、ＣＣＤ素子は熱線のみを撮像するような撮
像素子や他の撮像素子であっても良い。
のではなく、ＣＣＤ素子は熱線のみを撮像するような撮
像素子や他の撮像素子であっても良い。
【００２６】
【発明の効果】本発明に係る画像型人体検知装置は上記
のように構成されたものであって、請求項１記載の発明
にあっては、従来のもののように、比較のための前回の
１フレームの映像や標準映像を記憶しておいて撮像部が
順次サンプリングする１フレーム毎の映像と比較して人
体有無判定するのではなく、単に撮像部が順次サンプリ
ングする１フレームの映像のみに基づいて人体有無判断
するものであるので、前回の１フレームの映像や標準映
像を取り込み記憶するためのハードウェアやソフトウェ
アが不要とできて小型化・低価格化・単純化が可能で、
請求項２記載の発明にあっては、前記効果に加えて、外
乱光や影の影響を除去でき誤報が無く高信頼性で優れた
画像型人体検知装置を提供できると言う効果を奏する。
のように構成されたものであって、請求項１記載の発明
にあっては、従来のもののように、比較のための前回の
１フレームの映像や標準映像を記憶しておいて撮像部が
順次サンプリングする１フレーム毎の映像と比較して人
体有無判定するのではなく、単に撮像部が順次サンプリ
ングする１フレームの映像のみに基づいて人体有無判断
するものであるので、前回の１フレームの映像や標準映
像を取り込み記憶するためのハードウェアやソフトウェ
アが不要とできて小型化・低価格化・単純化が可能で、
請求項２記載の発明にあっては、前記効果に加えて、外
乱光や影の影響を除去でき誤報が無く高信頼性で優れた
画像型人体検知装置を提供できると言う効果を奏する。
【図１】本発明に係る画像型人体検知装置の一実施例を
示すシステムブロック図である。
示すシステムブロック図である。
【図２】本発明に係る画像型人体検知装置の一実施例の
撮像部が撮像した１フレームの画素集合を示すイメージ
図である。
撮像部が撮像した１フレームの画素集合を示すイメージ
図である。
【図３】本発明に係る画像型人体検知装置の一実施例の
撮像部が撮像した１フレームの映像を示すイメージ図で
ある。
撮像部が撮像した１フレームの映像を示すイメージ図で
ある。
【図４】本発明に係る画像型人体検知装置の一実施例が
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートである。
１フレームの映像から人体有無判定をするまでのフロー
チャートである。
１ 画像型人体検知装置 ２ 撮像部 ３ Ａ／Ｄ変換部 ４ メモリ部 ５ 演算処理部 ５０ 第１処理手段 ５１ 第２処理手段 ５２ 第３処理手段 ６ 発報出力部 Ｌ1 第２明暗基準値 Ｌ2 第１明暗基準値 Ｐn 第ｎパラメーター（但し、ｎは１，２，…の
整数） Ｑ 関数値 Ｒ 人体判定基準値 Ｓg,h 分割フレーム（但し、ｇ，ｈは正の整数で、
１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５） Ｕm,n １フレームの画素（但し、ｍ，ｎは正の整数
で、１≦ｍ≦８、１≦ｎ≦１０） Ｚi,j 画素値（但し、ｉ，ｊは正の整数で、１≦ｉ
≦８、１≦ｊ≦１０）
整数） Ｑ 関数値 Ｒ 人体判定基準値 Ｓg,h 分割フレーム（但し、ｇ，ｈは正の整数で、
１≦ｇ≦４、１≦ｈ≦５） Ｕm,n １フレームの画素（但し、ｍ，ｎは正の整数
で、１≦ｍ≦８、１≦ｎ≦１０） Ｚi,j 画素値（但し、ｉ，ｊは正の整数で、１≦ｉ
≦８、１≦ｊ≦１０）
Claims (2)
- 【請求項１】 撮像部とＡ／Ｄ変換部とメモリ部と演算
処理部と発報出力部とを備える画像型人体検知装置であ
って、前記撮像部は検知領域を１フレームの画素集合と
して順次撮像して映像信号を出力するものであり、前記
Ａ／Ｄ変換部は前記映像信号に基づき前記画素毎の明暗
レベルをデジタル化して画素値として順次出力するもの
であり、前記メモリ部は前記画素値を記憶するものであ
り、前記演算処理部は、前記メモリ部の記憶する１フレ
ームの画素値を基にして予め定める所定パラメーターを
算出する第１処理手段と、予め定める関数に前記所定パ
ラメーターを代入して該関数値を求める第２処理手段
と、前記関数値と予め定める人体判定基準値とを比較し
て人体有無判定をする第３処理手段とを備えるものであ
り、前記発報出力部は、前記第３処理手段が人体有判定
をすると発報出力するものであることを特徴とする画像
型人体検知装置。 - 【請求項２】 第１パラメーターは、前記１フレームを
分割した分割フレーム中の画素値を平均値化した分割フ
レーム平均値が、予め定める第１明暗基準値以上である
分割フレーム数であり、第２パラメーターは、前記１フ
レームを分割した分割フレーム中の画素値を平均値化し
た分割フレーム平均値が、予め定める第２明暗基準値以
下である分割フレーム数であり、第３パラメーターは、
前記第１パラメーターと前記第２パラメーターとの和に
対する前記第１パラメーターの割合であり、第４パラメ
ーターは、前記１フレーム中の分割フレーム平均値の最
大値と最小値との差分であり、第５パラメーターは、前
記１フレームを分割して形成した各分割フレーム中の画
素値の最大値と最小値との差分が、予め定める差分基準
値以上である分割フレーム数であり、前記所定パラメー
ターとして少なくとも前記第１パラメーター乃至第５パ
ラメーターの何れかを含んだことを特徴とする請求項１
記載の画像型人体検知装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5010708A JPH06223187A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | 画像型人体検知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5010708A JPH06223187A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | 画像型人体検知装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06223187A true JPH06223187A (ja) | 1994-08-12 |
Family
ID=11757810
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5010708A Pending JPH06223187A (ja) | 1993-01-26 | 1993-01-26 | 画像型人体検知装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06223187A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10302171A (ja) * | 1997-04-28 | 1998-11-13 | Mitsubishi Electric Corp | 監視画像記録装置 |
| JP2002148351A (ja) * | 2000-11-09 | 2002-05-22 | Nissan Motor Co Ltd | 物体検出装置 |
| JP2007200070A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Secom Co Ltd | 移動ロボット |
| CN115560419A (zh) * | 2022-09-23 | 2023-01-03 | 冠奕达防爆电器有限公司 | 一种防爆分析小屋及其运行方法 |
-
1993
- 1993-01-26 JP JP5010708A patent/JPH06223187A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10302171A (ja) * | 1997-04-28 | 1998-11-13 | Mitsubishi Electric Corp | 監視画像記録装置 |
| JP2002148351A (ja) * | 2000-11-09 | 2002-05-22 | Nissan Motor Co Ltd | 物体検出装置 |
| JP2007200070A (ja) * | 2006-01-27 | 2007-08-09 | Secom Co Ltd | 移動ロボット |
| CN115560419A (zh) * | 2022-09-23 | 2023-01-03 | 冠奕达防爆电器有限公司 | 一种防爆分析小屋及其运行方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20010821 |